从0到1：AI 10小时搞定高质量期刊论文，附全流程及培训推荐

内容摘要：本文分享用AI 10小时完成高质量期刊论文的全流程方案，涵盖准备工作、各阶段写作要点及实用AI工具。还推荐多个科研培训课程，助你提升论文写作效率与科研能力。

用AI高效完成论文写作，我有一套全流程方案

作为一名大学四年级的学生，我深知写论文的压力有多大。在如今竞争激烈的学术环境里，研究生、科研工作者，还有职场的专业人士，都在为论文写作发愁。要整理实验数据、读大量文献，还要花时间去写论文，可时间总是不够用。传统写论文的方式，可能得花上好几个星期，甚至好几个月。不过，随着AI技术的发展，情况正在慢慢改变。那怎么合理用AI提高写作效率，又保证论文质量，避免被认定是“AI生成”的内容呢？我这就给大家分享一套10小时高效完成论文写作的全流程方案，从选题构思到最终完成论文，还会给大家推荐实用工具和提示词，让大家在保证质量的前提下快速写完论文。

准备工作

明确论文目标与选好AI工具

首先得确定论文的类型和期刊要求。不同类型的论文，像综述型、实证型、理论型，还有不同的期刊，比如SCI、SSCI、核心期刊等，对写作风格、文章结构和创新性的要求差别很大。

要是写实证研究类论文，重点就在研究方法、数据收集分析和结果呈现。这时候AI能帮忙做统计分析和生成图表。比如处理大量实验数据时，AI能快速准确地做统计计算，还能生成直观的图表，让研究结果展示得更清楚。

综述论文主要靠整合文献，AI在文献检索和归纳方面就特别有用。它能在海量文献里快速找出和我们研究主题相关的文献，还能归纳总结，帮我们省不少时间和精力。

理论型论文注重逻辑推演，虽然可以用AI优化表达，但理论深度还得我们自己把控。因为理论的创新性和深度是论文的核心价值，只有自己深入思考研究，才能保证论文的学术价值。

下面是按功能分类的AI工具清单：

文献检索
- Semantic Scholar：这是个靠AI驱动的文献检索工具，能根据我们输入的关键词，智能推荐高质量的相关文献。它通过分析文献间的引用关系和语义关联，让我们的文献搜索结果更精准、更全面。
- Connected Papers：它能生成可视化的研究网络，让我们直观看到研究领域的发展脉络和文献间的关联。输入关键词，像“深度学习在医疗影像中的应用”，它能快速找到这个领域里有影响力的论文，帮我们快速了解研究前沿动态。
大纲生成
- DeepSeek：能自动生成论文结构，还能优化逻辑框架。我们只要输入相关主题信息，它就能给出合理的论文大纲，让后续写作思路更清晰。
写作辅助
- DeepSeek：可以把我们写的内容改成学术风格，还能扩展段落内容，让文章表达更丰富、准确。
- ChatGPT：也能优化学术风格，还能帮我们改写句子，调整学术表达，提升论文整体质量。
数据分析
- Python Copilot：能自动生成统计代码，大大提高数据分析效率。比如要对一组数据做特定统计分析，输入要求它就能快速生成Python代码。
- Tableau：能把数据可视化，生成折线图、柱状图、热力图等各种直观图表，让我们更好地理解和展示数据。
降重润色
- ChatGPT：可以改写论文内容，避免重复率太高。还能优化语言表达，让文章更流畅自然。
- Grammarly：专门做语法检查和润色，能帮我们找出并改正论文里的语法错误和表达不当的地方，提升论文语言质量。

另外，我再给大家推荐一个AI大语言模型融合平台。这个平台支持多种AI模型，购买渠道是【加下方二维码微信】。它很稳定，国内能直接连，不用翻墙。会员账号能使用ChatGPT4.0、最新模型o1、4.1、GPT4.5、GPT4o cavas、满血DeepSeek R1、o3 mini、ChatGPT所有插件功能，还有最新claude 3.7、Grok - 3等模型。在有效期内，使用次数不限，个人独立使用，界面和官网一样，还能开发票。（扫码加微信咨询）

10小时高效写作全流程拆解

阶段1：选题和文献综述

这个阶段的目标是确定研究方向，快速了解该领域的最新进展。用AI的话，可以用Connected Papers输入关键词，像“深度学习在医疗影像中的应用”，它会生成文献关联图谱，让我们快速找到领域内有影响力的论文。用DeepSeek时，输入提示词“基于以下10篇核心文献[插入DOI列表]，分析当前医学影像AI诊断领域的三个主要研究空白，并按创新可行性排序。要求：每个空白点需引用2篇支持文献，并说明突破可能带来的学术价值”，这样能帮我们更深入地挖掘研究领域的空白点。

写文献综述要根据上传的参考文献来写。开头得引用权威文献和数据，比如“XX研究显示该问题导致年损失XX”，来证明研究问题的价值，还有不解决这个问题可能带来的后果。按照逻辑（不是时间）划分研究流派，重点分析每个流派的进展、存在的局限，还有没克服这些局限的原因。聚焦3 - 5篇关键文献，详细评价它们的贡献和方法论上的缺陷，说明这些文献对我们研究设计的启发。明确原领域的成功案例，论证它在我们研究中的适用性，还有需要调整的方案，别直接照搬。根据理论重要性、可行性等标准，为核心问题的选择依据辩护。写作时要客观，观点要有文献支持，用准确的术语。结论部分要说明我们的研究在前人基础上的突破，保证论证严密，创新和方法可靠。

要注意优先选被引量>100的论文，保证文献质量。用Zotero或EndNote等文献管理工具管理文献，免得后期乱了。

阶段2：论文大纲与初稿生成

这个阶段的目标是搭好论文框架，快速填充内容。用AI有两种方法。方法一：用deepseek生成大纲。比如输入“生成一份关于[XX主题]的实证研究论文大纲，包含理论背景、研究假设、方法、数据分析和讨论”，或者“优化以下大纲，使其更符合SCI论文结构：[粘贴现有大纲]”。方法二：在小鱼AIAI论文写作官网输入论文题目，点击自动生成大纲。这个功能能免费无限次用，生成的大纲可以参考。

分段写作时，引言部分提示词要求用严谨自然的学术表达，别用AI常见套话或机械式过渡词。从领域的重要性慢慢过渡到研究的创新点，逻辑要流畅、层层递进。引用权威文献和数据，论证研究问题的价值，还有不解决问题的后果，别空泛表述。指出领域内的关键瓶颈，用案例或数据证明它的影响。评价前人的贡献和不足，分析没解决的理论或技术障碍，说明实际后果（要有文献支持）。明确方法的创新之处，界定研究范围。

论文的方法部分要体现科学性和可重复性。研究方法要说明类型和选择依据，实验要交代设计思路，模拟要说明模型标准，理论分析要指出框架优势，具体说明改进的地方，比如“优化流程使误差降低15%”。数据采集要完整，实验要记录仪器型号、环境参数和样本量，模拟要说明软件版本和参数设置，调查要明确抽样方案和问卷设计，同时说明重复次数、校准方法等质控措施。数据分析包括预处理方法（像滤波、标准化等）、核心分析模型或算法，以及验证手段（如交叉验证或t检验）。写作时客观表述，确保参数能查到，逻辑连贯，引用经典方法要标注，别用套路化表达。

这个阶段别直接复制AI生成的内容，调整逻辑连贯性，加入自己的观点。可以用多个AI工具，像DeepSeek + ChatGPT，减少单一风格的痕迹。

阶段3：数据分析与结果撰写

这个阶段的目标是高效处理数据，清楚呈现结果。用AI的话，Python Copilot能生成统计代码，比如输入“用Python进行ANOVA分析，数据格式为[粘贴数据]”，它就能快速生成代码。

优化结果描述时，输入提示词“根据下表格数据[粘贴数据]撰写结果部分，需客观呈现研究发现，基于可靠统计分析，包含效应量及显著性指标。模型研究需说明最优模型结构、参数及验证过程，通过对比突显优势。报告重要发现时需包含效应方向、幅度及完整统计检验；异常发现需说明验证过程；实证结果应与理论明确关联。确保结果可重复性，提供完整统计参数和方法细节，保持表述准确一致”，能帮我们更准确地写结果部分。

生成图表可以用ChatGPT或Tableau自动生成折线图、热力图等。要注意数据得真实，AI只是辅助分析，不能虚构结果。“结果”部分别过度解读，深入分析留到“讨论”部分。

阶段4：讨论与结论

这个阶段的目标是深入分析结果，提出研究的价值和局限。讨论部分，输入提示词“结合我的结果[粘贴结果]，讨论其与文献[XX研究]的异同，并指出可能的理论贡献。开篇3句话概括方法创新、核心发现及其与现有研究的对比关系。结果分析需：横向对比3个关键发现，说明差异原因（实验设计/样本特征等）；纵向分析不同实验组间关联。每个差异需从方法学（技术路线影响）和理论机制（内在原因）两维度解释，必要时考虑环境因素。最后阐明理论贡献（修正传统认知）、实践意义（具体建议）和研究局限（不足与展望）。写作需避免重复结果，注重对比分析与理论提升，对争议性发现多角度论证，合理引用经典与最新文献，保留关键争议讨论空间”。

结论部分，输入提示词“总结本研究的主要发现，阐明研究核心贡献，包括方法创新、理论价值和验证科学性，通过对比前人研究突出突破点。分层总结发现：先归纳数据规律和变量关系，再解释物理/化学机制，最后阐述理论意义（如解决经典矛盾或引入新概念）。分别说明理论和应用贡献：理论方面指出对现有认知的修正或统一，应用方面明确场景和量化提升（如性能指标或认证情况）。客观说明研究局限，包括结论适用范围和潜在误差来源。提出具体未来方向，如新技术开发或跨学科验证。最后展望学科影响，关联前沿趋势。写作需基于事实数据，使用专业术语，避免主观评价”。

这个阶段在讨论中要突出自己的贡献，别全用AI生成的内容。同时，要明确研究的局限性，像样本量不足、变量控制问题等。

现在已经有不少高校师生、科研院所和企业的科研人员在用“AI大模型DeepSeek与ChatGPT结合”来辅助科研、写论文、申报课题、做科学研究和数据分析、办公辅导等。他们都说这些工具很强大、很好用。未来，随着人工智能技术不断发展，人工智能大模型技术会在各个领域发挥更大作用，为人类进步做贡献。不过，作为新兴技术，这个领域知识面广、门槛高，相关资料和学习平台比较少，所以培训学习很有必要。

推荐培训课程

DeepSeek与ChatGPT科研应用、论文写作、课题申报、数据分析及AI绘图实战培训班

这是专门为科研人员设计的大模型AI课程，能提升论文写作效率和科研能力。课程会全面介绍并实操训练最新的人工智能模型，像中国自主研发的DeepSeek模型（主要以DeepSeek为主），还有国外最先进的大语言模型GPT4.5、Grok - 3、Claude3.7、Gemini2.5及其他前沿技术。内容很丰富，从文献自动检索到论文内容自动生成，还有专业的论文润色技巧，能大大提升写作速度和质量。还会深入讲怎么用AI工具处理复杂数据，帮科研人员在海量数据里快速找到关键信息，发现数据背后的科学问题和解决方案，加速科研创新。另外，课程会探讨怎么和AI系统有效交流，获取最准确的科研指导和支持，这在处理复杂或跨学科科研问题时很重要。

DeepSeek是中国初创公司开发的开源大型语言模型，最新版本DeepSeek - R1推理能力很强，在数学和编程任务中，在某些基准测试里已经超过了OpenAI的o1模型。而且，DeepSeek模型效率高、成本低，训练成本比美国同行低数亿美元。

课程实践内容有数据分析，机器学习，深度学习项目实战。用AI大模型结合Python（Anaconda、Jupyter）完成从数据清洗、特征工程到模型训练（线性回归、LightGBM、LSTM、CNN等）的全流程脚本生成与可视化，还有AI自动绘图（散点图、ROC曲线、特征重要性图等），自动建模，自动分析结论等功能。通过实际操作，帮学员掌握具体技能，提供策略和技巧，让学员能更好地用这些工具解决实际问题。

培训有很多特色：

【福利】赠送每人1个AI大模型平台会员账号，能使用多种主流大模型，使用次数不限，不用翻墙（具体时间看收费标准）。
赠送一个能终身免费使用的ChatGPT普通账号（需魔法）。
深入介绍DeepSeek模型技术和应用，针对实际SCI论文解读分析，详细讲怎么结合AI写SCI论文。
课程内容90%以上是实际案例操作，深度剖析AI在科研学术中的最佳应用。
提供永久答疑服务，课后实践学习遇到问题能随时和老师交流。
参加这次培训后，后期相同的培训本人能终身免费参加。
前30位报名赠送往届培训视频及资料。
培训结束后提供完整的培训视频回放。

参加培训能有这些收获：

提升论文写作效率：学会用AI自动化文献搜索和论文写作，大幅提升写作速度和质量。
增强数据分析技能：用AI做高级数据分析，让科研人员能更深入分析数据，加速科研发现。
增强机器学习与深度学习模型应用能力：借助AI辅助的机器学习与深度学习模型，深入分析数据、优化模型、提升预测准确性，加速科研发现。
优化科研问题解决：掌握和AI交流的方法，有效获取科研信息和解决方案，提高问题解决效率。
提高论文创新性和影响力：用AI增加论文的创新点和理论深度，提升学术影响力。

培训时间与地点：

第三十三届：2025年06月06日—06月08日北京站 + 线上直播（培训三天）
第三十四届：2025年07月11日—07月13日广州站 + 线上直播（培训三天）

注：现场和线上直播同步进行，不方便到现场的学员可以线上参加。

培训专家来自中国科学院、清华大学等科研机构，是人工智能领域一线实战专家，有10年人工智能项目开发经验，8年人工智能行业培训经验。教学喜欢理论和实践结合，课程编排由浅入深，体系清晰完整。主持完成过多项国家及企业重大项目，有20项专利，出版人工智能相关书籍3本，曾为学校、医院、企业、气象局等单位完成过多项人工智能相关项目。受邀为多家高校及企业做人工智能技术企业内训。业内顶尖IT培训平台30万学员好评率99%。

颁发证书：

A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书。
B类：可获得国家事业单位颁发的高级《生成式人工智能(AIGC)工程师》职业技能证书，纳入中心数据库，全国通用可查。
C类：可获得（国家一级协会）颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据，官网可查。
D类：可获得工业和信息化部所属的党政机关（正局级）颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，是企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。

联系方式：如需具体的培训通知，请联系我们获取。联系人：刘老师 13261851751（微信同号）微信二维码：

DeepSeek赋能高效办公、科研论文写作、课题申报与Python数据分析及机器学习高级培训班

近年来，人工智能技术不断突破，大语言模型成了推动科研和办公革新的重要力量。特别是DeepSeek - R1出现后，引起了业界和学术界的广泛关注，它强大的自我进化能力和智能化应用给传统模式注入了新活力。为了让科研人员和工程技术爱好者跟上这股技术潮流，中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）举办了这个培训班。

课程内容会全面剖析DeepSeek平台的核心技术和最新进展，从DeepSeek - V3到DeepSeek - R1的发展，展示了大模型自我进化的潜力，为各领域的创新实践提供新思路和方法。课程涵盖提示词撰写与优化、科研课题申报、论文写作辅助、数据检索、Python编程及机器学习与深度学习建模等多个关键方向，通过理论讲解、案例实操和互动讨论等教学方式，让学员在实际应用中快速掌握并灵活运用这一前沿技术。

培训时间：25年7月4日、5日、6日（培训三天）西安站 + 直播授课

报名联系：刘老师 13261851751（微信同号）

注：全程有录屏，可以回放，课后提供答疑，可开发票，方便报销。

全国人工智能Python机器学习、深度学习与科研项目实战培训班

这个课程是让学员全面、系统地学习Python在科研领域的应用，特别是怎么用人工智能技术推动科研进展。

课程内容从基础的Python编程到高级的机器学习和深度学习算法都有，逐步引导学员掌握科研数据分析、模型设计与训练、以及科研绘图等关键技能。强调人工智能在科研写作和数据处理中的实际应用，帮助学员高效完成科研任务。通过详细的理论讲解和丰富的课堂动手练习，让学员深入理解和掌握各类人工智能算法的原理和应用方法。课程包括Numpy和Matplotlib等科学计算和绘图工具的学习，机器学习算法的应用与优化，以及深度学习算法在图像识别和目标检测中的实际应用。设置案例分析环节，介绍各种科研相关的实际项目，帮助学员把所学知识用到具体科研项目中。还介绍最新的人工智能技术，如YOLOv10目标检测与分割算法和大语言模型ChatGPT在科研中的应用，全面提升学员的科研能力和创新水平。

培训时间：25年6月27日、28日、29日（培训三天）北京现场 + 直播授课

报名联系：刘老师15010893776（微信同号）

注：全程有录屏，可以回放，课后提供答疑，可开发票，方便报销。

ANSYS FLUENT通用流体仿真核心技术应用与工程实例培训班

FLUENT是计算流体力学模拟的通用软件，能模拟从不可压缩到可压缩、层流与湍流、传热与相变、化学反应与燃烧、多相流与颗粒流、旋转机械、动网格、气动噪声、材料加工、燃料电池等很多领域的物理化学过程，在能源、资源、航空、航天、化工、环保、水利、汽车、机械、电子、船舶、冶金、建筑、材料及生物等领域应用很广泛。

计算流体力学模拟的全流程包括前处理、求解和后处理。FLUENT有丰富的物性数据库、先进的数值算法、不断更新的物理及化学子模型、稳健的迭代算法，还有直观的后处理功能。现在计算流体力学（CFD）技术在各个行业用得越来越多，很多工程问题会更多地靠计算机模拟、计算和预测。ANSYS FLUENT是全球领先的商用CFD软件，市场占有率大概80%，是工程师和研究者的好帮手。不过，要熟练用这个工具，得经过大量系统的学习，掌握从建模、网格划分，到求解器数值模型设定等一系列知识，入门过程比较长。

培训有这些优势：

课程包括几何建模、网格划分和Fluent求解、后处理等全部过程。
培训老师理论和工程经验丰富，会根据学员实际需求备课并补充相关内容。
通过原理解析、大量实例操作强化应用，提升参会学员解决实际工程问题的能力。
建立学员答疑微信群，学完后能继续在群里和主讲老师、同学交流问题，课后提供答疑。
参加一次培训，以后本人可以终身免费参加相关现场及直播课程，不限次数，学会为止。
此次课程限定40人，报名要快。前20人报名可获得往届的培训视频及资料。

培训专家来自中国科学院、清华大学、北京科技大学等科研机构。有16年以上相关科研及项目经历，长期做Ansys Fluent相关工作，培训授课经验11年，精通ICEM，Gambit，CFD - Fluent各系列版本的应用，精通Solidworks等3D作图软件（复杂几何体导入及导出建模及网格软件如fluent），还精通网格划分、流固耦合流动及传热、辐射、燃烧、组分传输及反应、离散相的计算、多相流模型、旋转机械、动网格模型；精通UDF编程、后处理及数据处理（Origin等）。熟悉CFD - POST、Tecplot、Paraview等后处理软件。主持多项国家级科研项目和企业合作研发工程项目，有丰富的科研及工程技术经验、深厚的技术底蕴和专业背景。

培训时间与方式：2025年6月20日—6月22日北京现场 + 线上直播

注：现场和线上直播同步进行，可以根据自己情况选择报名线上或线下课程。

培训内容：

ICEM CFD网格生成：介绍ICEM CFD网格生成功能，包括几何模型识别及修补，2D壳/面网格生成及处理，非结构四面体网格自动划分方法及案例，网格编辑方法，结构化六面体网格划分方法（块生成（逻辑域生成）、切分快、O剖分、Y剖分、关联）及案例，提高网格划分质量的技巧及案例练习，网格文件导出，网格无关性检查与网格自适应加密操作与案例。
Fluent Meshing非结构网格划分：讲解几何导入、面网格优化与修复，多面体网格生成（实例），脏模型wrapping网格生成流程及方法（实例），Watertight Geometry网格快速生流程（实例）。
FLUENT操作通用流程及高级子模型添加：阐述CFD数值求解方法原理及FLUENT功能描述及求解流程，网格导入及计算域检查，设置湍流模型原理、分类与应用领域、设置方法，设置其他高级子模型，设置边界条件，设置求解参数，常用求解器设置、亚松弛因子设置与监视求解过程，迭代求解、常用收敛的判断依据，求解算法讲解、提高收敛性及提高求解精度，结果后处理及报告生成（显示等值线图、云图、速度矢量图、迹线图、XY数据点图、校核守恒量、模拟结果动画视频制作、模拟结果报告），FLUENT求解全流程案例详细演示。
FLUENT传热模拟：涵盖导热及对流换热模拟，辐射模型及辐射换热模拟，自然对流模拟，传热模拟的UDF，对流换热、辐射换热、自然对流模拟要点总结及案例演示。
FLUENT流固耦合：介绍流体及固体计算域（单向、双向），多计算域网格生成，单双向流固耦合计算域数据交换，单双向流固耦合模拟求解，单双向流固耦合模拟要点总结及案例演示。
FLUENT多相流：讲解多相流流体力学知识，VOF模型及应用，欧拉多相流模型（蒸发与冷凝、融化模型），混合多相流模型（包含空化模拟），多相流模型应用案例（气液两相流、液固两相流、气泡流动、搅拌混合器多相流、流化床模拟、空化模型案例等）。
DPM颗粒离散相模拟：介绍颗粒流DPM模型简介，粒子特征及粒子轨迹计算方法，DPM边界条件，DPM模拟及与流体耦合，Fluent和edem藕合讲解，案例演示：雾化、液滴煤粉及粉尘颗粒的DPM模拟案例。
FLUENT化学反应与燃烧：介绍FLUENT化学反应模拟简介，FLUENT化学反应模型之涡耗散模型与非预混模型，FLUENT化学反应模型之层流火焰面模型、预混燃烧模型、及部分预混燃烧模型，FLUENT详细化学反应模型、EDC及组分输运PDF模型，表面反应模拟及多孔介质反应模拟，FLUENT离散相DPM反应和喷雾模型，FLUENT污染物模型，NOx、SOx、soot及SNCR与SCR，FLUENT燃烧模拟技巧，FLUENT燃烧模拟案例（气体燃烧、液滴燃烧、固体燃料燃烧、化工催化燃烧、污染物生成、化学反应机理分析、各类燃烧器与反应器等）。
动网格及旋转网格：讲解动网格、重叠网格理论基础，FLUENT动态网格模型算法，铺层（动网格应用领域网格类型讲解），弹性光顺，局部重构法，Fluent嵌套网格应用，旋转网格模拟及应用实例案例演示。
FLUENT UDF/UDS、表达式：介绍FLUENT用户定义函数UDF，表达式应用，编辑UDF程序，UDF宏及其使用，UDF应用实例，用户定义标量UDS及其输运方程。
FLUENT各领域案例总结：包括FLUENT流固耦合模拟算例，气体、液体及煤粉燃烧模拟算例（包含SCR、SNCR，脱硫等环保案例讲解），动网格、旋转网格模型、嵌套网格算例，UDF/UDS算例，颗粒离散相DPM模拟算例，多相流各类模型算例，多孔介质流动及化学反应模拟算例（如SCR），生物医学血管主动脉模拟算例，燃烧炉及燃气轮机燃烧室模拟算例，建筑暖通气流组织、给排水多相流CFD模拟算例，旋转搅拌器多相流模拟算例，化工催化反应器模拟算例，大坝泄洪过程水波模拟算例，Fluent英文原版帮助文件及算例集，workbench参数优化案例。
CFD - POST后处理与数据输入分析：介绍网格自适应、Patch、Journal文件等技巧应用相关，在Fluent求解器中进行定性后处理，云图、矢量图和流线处理方法，专业后处理CFD - POST与动画生成（云图、流线图、矢量图、立体云图、等值面、曲线图、自定义变量、多CAS比较等）（CDF - POST及Tecplot等），CFD - POST进行切面、绘制流线、颗粒轨迹、动画录制等操作，CFD - POST中进行后处理实战，获得漂亮的图片和视频。
答疑与学习平台：讨论如何改善计算过程中的收敛性，分享如何减少网格数量、如何提高网格质量的技巧，介绍后处理技巧，如如何将计算结果漂亮地展示出来，动画制作及空间渲染，讲解Fluent中常见错误及处理方法，针对学员面对的实践问题展开讨论、提供方案建议。建立学员微信群（课后可交流），配备电子讲义和模型，便于课后逐步提高能力。欢迎大家带着问题来，老师会全力帮大家解决实际问题。

收费情况：

A类：收费3900元/人（含培训费、资料费、A类证书费、发票费等）
B类：收费4800元/人（含培训费、资料费、B类证书费、发票费等）
C类：收费6800元/人（含培训费、资料费、B类 + C类证书费、发票费等）

注：本次培训的费用由中科软研（北京）科学技术有限公司和北京富卓佰扬科技有限公司负责收取并提供发票。可以选择提前开具发票，随后进行公对公转账。发票可涵盖培训费、会议费、会议注册费、资料费、技术服务费、检测费等多种费用类别，线下参加培训的差旅费和食宿费自理。

颁发证书：

A类：中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的课程结业证书。
B类：可获得中国通信工业协会，国家一级学会颁发的高级《CAE仿真工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
C类：可获得工业和信息化部所属的党政机关：工业和信息化部人才交流中心(正局级)颁发的《数据分析工程师》证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，是企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。

优惠政策：