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AI+地缘政治风险NATIONAL COLLEGIATE CHALLENGE
TRAINING · 赛前集训

工具优先 · 快速上手 · 零基础友好

赛前『讲座 + 培训』共 8 讲、4 周完成,以掌握工具、动手起步为核心——从认识赛事、理解需求,到形成选题、完善方案,带每一位选手稳稳走到开赛。

8 讲 · 4 周讲座 + 技术培训工具优先 · 多讲实操培训期同步报名组队
ROADMAP · 推进逻辑

六步推进,从认识赛事到进入比赛

整体按『认识赛事 — 理解问题 — 掌握工具 — 形成选题 — 完善方案 — 进入比赛』推进,环环相扣,把零基础选手稳稳送进正式比赛。

STEP 01
认识赛事
STEP 02
理解问题
STEP 03
掌握工具
STEP 04
形成选题
STEP 05
完善方案
STEP 06
进入比赛
SYLLABUS · 课程表

8 讲 · 4 周,一条龙带你上手

讲座厘清问题、培训动手上手——风险讲座、技术培训与企业讲座交替推进,每一讲都直指『能用、能上手』。

WEEK 1

认识比赛,建立参赛基础

011
风险讲座

赛事导入与地缘政治风险问题认知

讲师 · 拟邀嘉宾

讲清比赛背景、目标、赛题范围与成果形式,厘清地缘政治风险、产业链风险与企业经营风险之间的关系;用典型案例点出『能研究什么、能解决什么』,建立『原来我也可以参赛』的信心。

022
技术培训

基础工具、数据处理与实验室资源

讲师 · 杨松坡

直接上手实验室网站、数据、算力与应用资源;演示 VS Code、Python 与 Claude Code 的基本用法——用 Claude Code 写改程序、用 pandas 读取多格式数据、完成去重去标签去乱码与分词等清洗。课前发放安装手册、自检清单与环境验证任务,助教随堂解决安装问题。不要求从零写复杂代码,只需看懂、改对、会判断,走通从原始文本到规范数据表。

TOOLS · 上手工具
VS CodePythonClaude Codepandas
WEEK 2

理解需求,形成初步选题

033
企业讲座

企业风险管理实践与赛题需求

讲师 · 企业讲师待定

企业讲师结合真实业务场景,讲供应链安全、市场变化、技术竞争与国际经营中的风险,说明企业真正需要什么样的分析工具与决策支持成果;以企业需求反向启发『有现实价值、又能用数据求解』的选题。

044
技术培训

文本分析、智能体与大模型 API 辅助研究

讲师 · 吕蕙伊

聚焦选题阶段的信息处理:先讲词频、TF-IDF、情感分析、分类聚类与命名实体识别等经典文本方法,厘清经典方法与大模型方法各自的适用场景。重点动手搭建分析工作流、编排智能体(Agent)与社会模拟,并区分 Claude Code 辅助编程与程序调用大模型 API 两条路径——讲 API 参数、成本控制与密钥安全,走通从单条分析、结构化 JSON 输出到批量处理的完整过程。以『新闻文本 → 清洗 → 风险信息抽取 → 结构化风险表』贯穿案例,强调大模型结果须经人工核验、保留原文依据。

TOOLS · 上手工具
工作流编排智能体 Agent社会模拟大模型 API
WEEK 3

建立框架,形成项目方案

055
风险讲座

地缘政治风险分析框架与案例拆解

讲师 · 拟邀嘉宾

在已有初步选题的基础上,拆解风险主体、风险事件、传导路径与影响结果等分析维度,讲清国家层面的风险如何传导至行业、产业链与企业;通过案例把宽泛选题收敛为边界清晰、逻辑完整、数据可行的研究问题。

066
技术培训

RAG 与知识图谱:构建风险知识应用

讲师 · 马润艺

针对风险信息分散、关系复杂、更新频繁的难题,讲清 RAG 与知识图谱的基本思路;动手组织多源材料、建立事件—主体—行业的关联,搭出风险检索、知识问答或动态监测的基础原型,为参赛方案提供可选技术路径。

TOOLS · 上手工具
RAG知识图谱动态监测
WEEK 4

完善成果,衔接正式开赛

077
企业讲座

重点行业风险与项目应用场景

讲师 · 企业讲师待定

聚焦芯片等重点行业,讲行业结构、关键环节、主要风险与企业关注的核心问题;说明参赛成果如何服务行业研究、企业预警、供应链管理与战略决策,帮助各队检验选题的现实意义、数据基础与应用价值。

088
技术培训

统计建模、风险量化与参赛方案设计

讲师 · 胡竞天

围绕方案定型,讲风险指标构建、基础统计建模、风险评分与结果解释;把研究问题、数据来源、文本分析、模型方法、技术工具与成果展示整合成完整项目方案。课程结尾安排赛事启动说明,推动各队完成组队、选题与初步技术路线,正式进入比赛。

TOOLS · 上手工具
统计建模风险量化风险评分

培训期间同步开放报名与组队;前期重在降低门槛、配好环境,中期补齐风险分析与技术方法,后期收敛选题、定型方案。

TECH EQUITY · 技术平权

不要求从零编程,重在看懂改对会判断

课程坚持『技术平权』:降低门槛、统一资源、随堂答疑,不要求从零编程,重在看懂、改对、会判断——让每位选手都站上同一起跑线。

LOW BARRIER

降低门槛

安装手册、自检清单与环境验证,助教随堂答疑。

SHARED ASSETS

统一资源

实验室网站、数据、算力与应用资源开放使用。

TOOLS FIRST

工具优先

VS Code · Python · Claude Code · 大模型 API 直接上手。

READ & ADAPT

看懂即可

看懂、修改、判断代码,而非从头造轮子。

AFTER KICKOFF · 开赛后

开赛后转入按需工作坊

正式开赛后不再统一安排大规模基础培训,而是按各赛队在环境配置、数据获取、文本处理、模型调用、统计建模与成果展示中遇到的具体问题,灵活设置专题活动。

01

挑战赛数据工作坊

数据获取、清洗与规范化的实战答疑。

02

挑战赛模型工作坊

模型调用、统计建模与风险量化的调优。

03

挑战赛项目诊断会

选题、技术路线与成果展示的一对一会诊。

KIT

安装手册、示例代码、数据清洗模板、API 调用范例与常见问题,统一整理为配套资料包,供参赛团队持续取用。

HUMAN-IN-THE-LOOP

工具为人所用 · 结果由人把关

全程强调大模型与自动化只是工具:所有分析结果都须经人工核验、保留原文依据,凭历史经验与战略直觉纠正 AI 的机械错误——这正是赛事最看重的能力。

SCHEDULE · 开课提醒

课程表时间即将公布

8 讲的直播入口、具体时间与回放将随一号公告同步发布。留下联系方式,第一时间获取开课提醒。

WEEK 1认识比赛,建立参赛基础时间待定
WEEK 2理解需求,形成初步选题时间待定
WEEK 3建立框架,形成项目方案时间待定
WEEK 4完善成果,衔接正式开赛时间待定

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