随着 AI 技术的快速发展，AI 领域涌现出了文心一言、ChatGPT 等大模型为标志的里程碑式的成果，展现出了 AI 强大的理解、生成、逻辑和记忆能力。当前，AI 与科学工程领域逐渐深度融合，取得了如 AlphaFold 蛋白质结构预测模型、FourCastNet 气象预测模型等标志性领域应用成果，这些模型相比传统方法在预测精度和速度上均有所提升。值得一提的是，2024年诺贝尔物理学奖和化学奖也颁发给了在 AI 领域做出杰出贡献的科学家，进一步推动和肯定了 AI 与科学的融合趋势。
AlphaFold3准确预测生物分子复合物的结构
FourCastNet 预测全球地表风速（空间分辨率0.25°）
传统数值计算从出现到现在已经成为各科学工程领域必不可少的基础工具，未来 AI 也将作为基础工具融入各个领域的科研与工程实践中。深度学习平台是AI领域的基础共性平台，下接芯片，上承应用，相当于智能时代的操作系统。飞桨作为中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台，也抓住 AI for Science 时代的机遇，开展了大量的基础支撑和应用工作。基于深度学习框架 PaddlePaddle，飞桨开发了 PaddleScience 科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和 PaddlePaddle 框架的自动(高阶)微分机制，助力解决物理、化学、气象等领域的问题。PaddleScience 支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础 API 和详尽文档供用户使用与二次开发。
飞桨 AI for Science 全景图
为帮助 AI for Science 领域的研究人员和开发者更好地了解 AI for Science 技术前沿，并面向对 AI for Science 领域感兴趣的研究人员提供入门指导，百度飞桨与清华大学、北京大学、中国科学院、复旦大学、上海交通大学、兰州大学、香港科技大学（广州）等高校的知名专家学者合作，开设了《飞桨 AI for Science 前沿系列讲座课程》和《飞桨 AI for Science 代码入门与实操》两门课程。以下是讲座和课程的具体安排：
《飞桨 AI for Science 代码入门与实操》课程将于11月18日起，每周一固定时间19:00-20:00，在飞桨-B站直播间以及飞桨微信视频号精彩开播，建议感兴趣的研究者关注飞桨微信视频号，并加入课程微信群获得《飞桨 AI for Science 前沿系列讲座课程》的最新动态。
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