AI智能体驱动的科研实战

在科学研究中，往往需要投入大量时间去掌握各种数据分析和论文写作的技能。但有时也发现这些学习过于复杂，且并不总直接服务于研究目标。随着大语言模型（如 ChatGPT、DeepSeek、智能体等）的发展，通过与这些模型自然对话，可以更高效地完成辅助性的数据分析理解，以及符合科研标准的文稿起草。

为什么它们有这样的能力？我们又如何利用好这些工具？本课程延用此前广受欢迎的 ChatGPT 数据分析与写作实战课的主线，专注于将大模型与 AI 智能体的推理、表达与执行能力，用于科研数据分析及论文写作，聚焦研究问题，提高科学研究与写作效率。

在对话式使用之外，本课程进一步引入智能体工作流与 Cursor 等编程向编辑环境，使学员不仅能「问清楚」，还能把分析脚本、文献笔记与文稿修订落到可复用的文件与流程中。学员将通过实战作业，掌握基本使用技巧、不同工具的核心差异与衔接方式，熟悉文献管理、学术润色、Python 程序设计、机器学习与统计分析的应用向方法，以及智能体辅助的论文写作流程。

同时，学员还将理解人工智能在科研发现中的能力边界，识别伪造文献与不当引用风险，熟悉基于知识驱动与数据驱动相结合的科学研究特点，并把握人机协作中的责任分工。