聚焦GPT等大語言模型與水文水資源領域的深度融合，通過系統化內容與實踐案例，講解如何高效完成時間序列分析、空間數據處理、水文模型優化以及智能科學寫作等任務。同時，展示AI在高級機器學習模型開發、資源優化算法編程與模型微調中的最新應用。無論您是科研工作者、工程技術人員，還是對AI在水文水資源領域的應用充滿興趣的從業者，都將收獲全新的技術視角和實踐能力，與AI技術共同推動水文水資源領域邁向數字化、智能化的新高度。
基礎篇（提示詞應用）
專題一 時間序列水文數據自動化處理及機器學習模型
1.流量（或者降雨量）異常值自動分析
2.PIII型曲線的參數估計
3.降雨頻率以及重現期自動分析
4.隨機森林、支持向量機、XGBOOST流量預測
5.廣義線性模型、廣義可加模型水質因子分析
6.分位數回歸等方法實現黑臭水體中水質因子關系分析
7.流量（降雨量）ARIMA,GARCH,MGARCH等時間序列預測
專題二 空間數據處理
1.MODIS、LANDSAT遙感數據輔助處理
2.LAI、NVDI等指數計算
3.土地利用及土壤數據處理
4.nc文件及GRIB（GRIB2）文件的應用
5.CMIP6數據校正及降尺度方法
6.流域及水文單元分析
7.空間數據的相關性分析
8.空間回歸模型分析
專題三 水文、水環境模型輔助
1.輔助選擇水文、水環境模型以及候選模型特點比較
2.輔助總結分析SWAT、EFDC、Delft3D、SWAP、VIC等模型原理
3.輔助分析及生成SWAT、EFDC、SWAP、VIC等模型輸入文件
4.輔助查找及改正模型錯誤
5.輔助模型結果分析以及畫圖
專題四 文獻學習
1.幫助確定研究方向與主題
2.進行專業高質量文獻的檢索
3.幫助判斷文獻質量
4.根據要求推薦精讀文獻
5.水文、水環境專業文獻翻譯
6.提煉論文學術觀點
7.提煉水文水環境領域算法創新
8.總結文獻技術路線
9.尋找水文、水環境領域能的GAP
專題五 水文及水環境算法專利寫作
1.建議發明專利的ideal
2.評估發明專利授權可能性
3.改進發明專利建議
4.發明專利的形式審查
5.輔助回復發明專利意見
專題六 水領域項目投標
1.標書重點分析
2.輔助分析自身優缺點
3.輔助制定工作計劃
4.輔助撰寫質量保證
5.輔助撰寫技術要點分析（投標人的技術理解）
6.輔助項目基礎資料分析
7.項目標書的查缺補漏
專題七 基礎篇總結
1.目前各大語言模型能力與特點比較
2.各主要任務大語言模型選擇推薦
3.提示詞工程的模版總結
4.提示詞工程能與不能
提高進階篇 AI輔助工具應用
專題一 AI輔助高級機器學習（深度學習）模型
1. LSTM及注意力機制深度神經網絡水文數據預測
2.基于圖神經網絡的湖泊富營養化預測
3.Copula方法水文模型的實現
4.貝葉斯回歸在水環境評估中的實現
5.貝葉斯深度學習在水文不確定性分析中的應用
6.基于可解釋人工智能（XAI）模型的水質預測
專題二 AI輔助水資源優化算法編程
1.啟發式算法（遺傳算法、粒子群算法）水資源優化代碼實現
2.水資源優化中啟發式算法的改進（布谷鳥算法、螢火蟲算法等）
3.基于強化學習/動態規劃的水庫優化調度實現
4.水資源多目標優化問題的代碼實現（NSGA、MOEA/D等算法）
5.水資源優化中的貝葉斯優化方法實現
專題三 AI輔助水文、水環境模型率定及其它
1.SWAP、EFDC、SWAT、VIC等模型參數敏感性分析
2.啟發式算法用于對SWAT、SWAP、VIC等模型的參數率定
3.EFDC、SWAP、VIC等模型代碼解讀及改進
4.侵蝕災害模型的構建
5.濕地演化模型的構建
6. QGIS的Python插件的生成（計算熱島效應等）
專題四 檢索增強生成（RAG）技術應用（開源）
1.RAG的原理（理論）
2.本地大模型安裝（實踐）
3.RAG模型比較（理論）
4.RAG模型的安裝與調試（實踐）
5.GRAPRAG模型安裝與調試（實踐）
6.RAG輔助文獻綜述（實踐）
7.根據水文教材，論文等生成知識圖譜，思維導圖（實踐）
8.本地私有資料問答（實踐）
專題五 大語言模型微調（開源）
1.微調是什么及其與RAG的區別（理論）
2.開源大語言模型微調水文專業模型（實踐）
3.微調一個針對EFDC、Delft3d、SWAP等模型的專業糾錯模型（實踐）
4.大語言模型出水文學原理、水環境化學等學科的卷子并給出正確答案（水文學原理及水環境化學等、實踐）
5.怎么選擇微調或是RAG（理論）
專題六 AI Agent應用（開源）
1.什么是人工智能體，為什么要用人工智能體（理論）
2.應用Autogen等實現一個水文模型改進討論會（實踐）
3.AI Agent輔助生成水文學等課程教學材料（實踐）
4.獲得文獻中的水文、水環境數據并分析總結規律（實踐）
5.輔助水領域綜述寫作（實踐）
6.根據水文模型（EFDC等）以及本地資料等輔助生成項目報告（實踐）
專題七 提高篇總結與展望
1.輔助工具、RAG以及AI AGENET各自的擅長（理論）
2.主要工作對應工具的推薦（理論）
3.推理能力模型的應用（理論+實踐）
4.一些好玩有用工具的推薦（長文本寫作，學術專用搜索以及學術點子建議工具等）
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