2024年6月，课题组正式启动了「人工智能暑期学习班」（链接），为期数月的集中学习让大家深入理解机器学习的基础概念、常见分类与算法，并掌握了常用的编程语言和机器学习工具。通过这个学习班，同学们不仅学到了AI的核心知识，还逐步实践了使用相关数据集及算法进行研究的可能性。2024年秋季学期开始以来，人工智能在科研领域的应用日益升温，尤其是2024年诺贝尔奖的颁布，激发了社会对AI技术在科学研究中潜力的广泛关注。在这一背景下，课题组决定举行第二期「人工智能学习班」，继续推动AI与科研工作的深度结合。

       第二期「人工智能学习班」主要包括两场活动。第一次活动中，课题组的博士生李赛介绍了人工智能的发展历程，并详细解释了相关基本术语的概念与关系。此外，他还结合个人的研究方向，为大家分享了机器学习在实际科研中的应用案例，帮助同学们更好地理解AI在科研领域中的实际潜力。在第二次活动中，博士生苏政忠进行了一场名为「AI+科研」的精彩汇报。他深入讲解了如何结合大模型与Python工具，帮助大家提升文献阅读、数据处理和代码编辑等方面的效率。通过现场实际操作，演示了AI技术如何简化和加速复杂科研任务的过程，激发了同学们对AI应用工具的更大兴趣。

       两场活动结束后，同学们纷纷分享了自己在人工智能学习中的收获和心得，并对相关问题进行了深入的讨论和交流。大家认为，人工智能不仅是未来科技发展的重要趋势，更将在各个科研领域中发挥举足轻重的作用。从基础研究到实际应用，AI技术都能够有效地提升效率、加速研究进程，并且提供更为精准的分析预测工具。下一步，课题组计划在未来的学习和科研活动中，围绕AI技术的最新进展展开更加系统化和多样化的探索，包括邀请AI领域专家讲座、开设更加高阶的AI技能培训课程、开展一系列AI驱动的科研项目等等，力求在科研工作中充分利用AI的优势。