背景
Background
今年的诺贝尔物理和化学奖，颁给了AI科学家，预示AI for Science（人工智能驱动的科学研究）开启了远大征程！
左侧最高是AlphaFold2模型的成绩。2024诺贝尔化学奖得主用深度学习技术大幅破解蛋白质结构密码，在世界蛋白质结构预测大赛完全碾压其他对手。
在科技领域，AI范式正以前所未有的速度改变着人类探索的进程。
• 谷歌使用深度学习法，改进湍流模拟计算流体动力学，空间维度分辨率达到传统方法的8-10倍，实现了40-80倍的计算加速。
• NVIDIA天气预测模型能够以50-100,000倍速度模拟全球天气的物理学AI模型，与传统天气预报模型相比快约45,000倍，所需能耗减少12,000倍。
• 复旦大学附属中山医院的“RL-DITR”AI系统，根据患者历史数据实时预测最佳药物剂量，与临床标准方案相比，使患者的葡萄糖达标时间提高了24.1%，与经验丰富医生的判断差值仅为1.2个单位。
• 英矽智能使用生成式AI开发衰竭性疾病新疗法，传统药物研发需花费超过4亿美元，耗时长达6年，而通过生成式AI，仅用1/10的成本和1/3的时间完成。
• 腾讯云的AI大模型，从巡天观测数据中发现2颗快速射电暴 ，此前数据处理和分析主要依靠人工，而该技术相对人工处理流程提速1800倍。
AI for Science（AI科研范式）
已成为全球科技大发展的新引擎
也是中国科技追赶世界的弯道口
内容
Content
AI for Science科研训练营
是专为高中生设计的前沿课题项目，旨在带领同学们探索人工智能在科学研究中的应用，培养领先的AI科研思维方式，传授先进的AI科研方法。
课程内容
• 人工智能如何交叉应用于物理、计算机视觉、生物医学等多学科。
• 深度学习、机器学习和数据分析的基本概念，通过案例学习AI如何帮助科学家解决实际问题。
• 实操学习数据处理、特征提取、模型训练等核心AI科研技能，体验AI在科学探索中的广阔应用前景。
课程特色
1. 多学科引导：展示AI在多个科学领域中的应用场景，开阔营员视野。
2. 实践为主：通过真实项目手把手带领营员学习AI工具实际操作方法。
3. 简明易懂：使用通俗易懂的讲解和有趣的案例拆解，确保易学易懂。
4. 前沿体验：体验最新的AI算法和技术，如神经网络、图像识别等。
学习收获
- 了解AI在科学研究中的基本原理和实际应用，培养对AI和科学的兴趣。
- 掌握数据处理、模型构建等核心AI科学研研技能。
- 提升逻辑思维和分析能力，体验科学家使用AI探索世界的方法。
- 获得项目实践课题小论文，为将来的生涯选择奠定扎实的基础。
AI科研 vs 传统科研
可选课题一：
AI辅助健康检测数据分析
本课程专注于AI在健康检测数据分析中的应用，涵盖从数据预处理、特征提取到模型构建与优化的全流程。
通过实例与实操，学员将学习如何使用机器学习和深度学习技术，分析健康检测数据，包括智能手表采集的数据、CT/MRI影像数据等，提升健康监测的精度和效率。
同时，课程将讲解如何结合AI技术识别健康风险、进行早期诊断、个性化健康管理，更好辅助医疗决策。
课题收获：
1. 掌握健康检测数据基本方法，如数据清洗、特征提取与数据增强等。
2. 理解机器学习和深度学习模型在健康数据分析中的应用，并能够选择适合的模型进行健康风险预测。
3. 算法优化技巧，如超参数调优、模型集成等，提升模型预测性能。
4. 掌握如何解读模型输出，为健康监测和个性化健康管理提供洞见。
5. 基于AI健康检测数据的经验，构建完整健康数据分析流程的能力。
可选课题二：
图像去模糊
图像采集技术广泛应用于人脸识别、目标检测、安全监控、自动驾驶、医疗诊断和工业自动化等多个领域。
图像去模糊作为数字图像处理的重要任务，致力于从模糊图像中恢复出清晰图像，是计算机视觉和图像处理领域的核心研究方向之一。
本项目将深入讲解基于光学先验的图像去模糊方法，探讨从模糊图像中提取信息的最新技术与实践。
课题收获：
1. 深入了解各种相机的成像原理与图像处理流程。
2. 掌握光学模型在图像去模糊任务中的各种应用。
3. 系统学习深度神经网络在图像去模糊任务中的应用，包括网络的训练和推理的过程。
4. 获得动手实践的机会，亲身体验图像去模糊模型的搭建与优化。
可选课题三：
活体小动物脑血管显微成像
小鼠活体脑血管成像在神经科学和医学研究中意义重大：动态观察脑血管活动，揭示神经疾病机制，用于检测药物对脑血管的影响，支持新药研发，为脑血管相关疾病的防治提供支持。本课程围绕活体小动物脑血管显微成像展开，深入探讨显微成像技术在脑血管研究中的应用，学习如何利用先进的显微镜系统和成像技术观察和记录小动物脑部血管的结构。
课题收获：
1. 掌握活体小动物显微成像的基本流程与关键技术。
2. 了解脑血管成像实验设计要点，学习如何高效采集和处理图像数据。
3. 了解显微成像在脑血管研究、神经科学和药物开发中的应用前景，建立跨学科科研的基础知识。
日程
Program
时间
1月20-22日共3天
每日走读9:00-16:00
结营后提供论文反馈
地点
徐汇交大
D1
概览课程、方法论
专业探究、案例学习
D2
小组完成基础实验
小组完成进阶实验
D3
辅导撰写成果报告
模拟综评答辩
师资
Tutor
授课老师：李老师
职业经历：上海人工智能实验室
研究方向：AI for Science 计算光学/计算摄影/深度学习
所获荣誉：
上海交通大学医+X创新奖学金
全国光电设计大赛二等奖
美国大学生数学建模竞赛MCM二等奖
【招募对象】
高中生
按小组授课
需带笔记本电脑
预装Python编译器
无须科创编程基础
【报名咨询】
退改政策
01. 出发15天前申请退营，可退费用100%；
02. 出发15天内申请退营，可退费用90%；
03. 出发07天内申请退营，可退费用60%；
04. 出发03天内申请退营，不退还费用；
05. 营期内自身原因退出，不退还费用。
其他说明
01.我司保留对活动行程内容按天气因素、实际情况进行适当合理调整的权利。
02.学员如无提前提出异议，我司默认拥有学员在活动中拍摄照片的版权。
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