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                                                        Claude Code高阶实战与科研自动化工作流构建培训班                                                         国产OpenClaw,腾讯WorkBuddy助力医疗科研AI Agent实战训练营                                                         AI科研智能体(SciAgent)应用与构建高级实战培训班                                                         GBD2023+MR孟德尔随机化数据分析培训班                                                         AI辅助课题设计、论文写作、数据分析及科研绘图培训班
近期课程

Claude Code高阶实战与科研自动化工作流构建培训班

我们正站在新一轮科研范式变革的起点。过去,科研人员使用AI,是把它当作一个“会聊天、会润色、会回答问题”的助手;而今天,随着Claude Code、Codex等新一代AI智能体工具的出现,AI正在从“回答问题”迈向“执行任务”,从辅助思考走向深度参与科研流程本身。文献梳理、代码编写、数据处理、流程搭建,乃至复杂任务的多步迭代,越来越多原本需要研究者亲自反复操作的工作,正在被AI智能体重塑。 这意味着,科研人面对的已不再只是一次普通的工具升级,而是一场工作方式的深层变化。过去需要数天甚至数周推进的任务,如今可望在AI智能体的协助下,以更高效率..

开课时间:  2026年06月27-28日    开课地点:  腾讯会议/线上直播    查看详情>>

国产OpenClaw,腾讯WorkBuddy助力医疗科研AI Agent实战训练营

过去,我们使用AI,更多还是“问一个问题,拿一个答案”,AI像顾问,人依然要亲自完成每一步;但随着 AI Agent 的出现,科研效率正在进入新阶段——研究者不只是向AI提问,而是可以把任务真正交给AI,让它调用工具、执行流程并返回结果。正因如此,我们推出这门国产OpenClaw,腾讯龙虾WorkBuddy助力医疗科研的实战训练营:带你搭建能服务科研工作流的智能体系统

开课时间:  2026年05月16-17日    开课地点:  腾讯会议/线上直播    查看详情>>

AI科研智能体(SciAgent)应用与构建高级实战培训班

随着大语言模型(LLMs)在医学科研与临床工作中迅速普及,“会问问题、会写提示词”已不再是分水岭。真正决定产出质量与效率的,是能否把LLM从“聊天工具”升级为可追溯、可评估、可复用的科学智能体(SciAgent):它能自动拆解复杂任务,按流程调用工具与知识库,形成带证据链的输出,并在自检与反思中持续迭代——让科研与学习从“灵感驱动”变成“系统工程”。

开课时间:  2026年05月22-24日    开课地点:  腾讯会议/线上直播    查看详情>>

“GBD2023+MR孟德尔随机化”强强联合,数据分析培训班

全球疾病负担(GBD2023)研究是目前全球规模最大、覆盖最全面的健康量化研究项目——自1990年启动以来,已积累204个国家、459种疾病与伤害的长期负担数据,不仅为卫生系统优化、健康差异消除提供核心依据,更因数据的权威性与完整性,成为顶刊论文的“高频数据来源”,是科研新手切入领域、发表SCI的优质选择。 随机对照试验(RCT)通常是一项耗时、资源密集且昂贵的过程。然而,在当前科学研究的趋势中,“孟德尔随机化”已成为关键角色之一。与以往十分追捧的Meta分析不同,孟德尔随机化方法已成为医生发表SCl论文的最佳选择。利用孟德尔随机化方法进行论..

开课时间:  2026年04月11-12日    开课地点:  腾讯会议/线上直播    查看详情>>

GPT5/Gemini3/DeepSeek3辅助课题设计、论文写作、数据分析及科研绘图培训班

我们正处在一个科研范式革命的黎明——过去需要数周的文献综述与数据分析,如今AI能在数小时内提供高质量的初稿与深刻洞见;曾经困扰您的跨学科壁垒,现在AI能作为通用知识引擎,为您搭建认知桥梁。《Nature》、《Science》等全球顶级期刊正密集探讨生成式AI如何颠覆性地加速科学发现。 面对这场浪潮,您或许感到迷茫甚至焦虑:AI工具层出不穷,从何学起?网络限制

开课时间:  2026年03月28-29日    开课地点:  腾讯会议/线上直播    查看详情>>

【知识图谱构建+Gemini 3 pro模型】全面助力2026国家自然科学基金申报培训班

随着大语言模型(Large language models, LLMs)的不断迭代和发展,基于提示词的LLMs常规应用已无法做出满意的科研设计答卷,尤其在国家自然科学基金设计方面,精准创新的大前提是模型的认知对齐。然而,由于通用模型无法实现全领域的前沿知识完整覆盖,因此,为LLMs构建一个有分量的知识图谱(Knowledge Graph)至关重要。知识图谱技术由来已久,

开课时间:  2026年01月23-25日    开课地点:  腾讯会议/线上直播    查看详情>>
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