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ChatGPT深度科研應用、數據分析及機器學習、AI繪圖與 高效論文培訓中心

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  • ChatGPT深度科研應用、數據分析及機器學習、AI繪圖與

    高效論文培訓

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    第一:2024大語言模型最新進展與ChatGPT4基礎入門

    1、2024?AIGC技術最新進展

    2、ChatGPT概述(GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演變)

    3、ChatGPT對話初體驗(注冊與充值、購買方法)

    4、GPT-4與GPT-3.5的區別

    5、GPT-4與國內外其他大語言模型(Claude谷歌Gemini百度文心一言科大訊飛星火阿里巴巴通義千問月之暗面Kimi等)的區別

    6、ChatGPT科研必備GPTs(Data InterpreterWolframWebPilotMixerBox ScholarScholarAIShow Me、AskYourPDF等)

    7、定制自己的專屬GPTs(制作專屬GPTs的兩種方式:聊天/配置參數、利用Knowledge上傳本地知識庫提升專屬GPTs性能、利用Actions通過API獲取外界信息、專屬GPTs的分享)

    8、GPT Store簡介與使用(信息檢索與快速整理、論文撰寫、論文翻譯與潤色、代碼編寫等)

    第二ChatGPT4 提示詞使用方法與技巧

    1、ChatGPT Prompt (提示詞)使用技巧(為ChatGPT設定身份、明確任務內容、提供任務相關的背景、舉一個參考范例、指定返回的答案格式等)

    2、常用的ChatGPT提示詞模板

    3、基于模板的ChatGPT提示詞優化

    4、利用ChatGPT4 及插件優化提示詞

    5、通過promptperfect.jina.ai優化提示詞

    6、利用ChatGPT4 及插件生成提示詞

    7、ChatGPT4突破Token限制實現接收或輸出萬字長文(什么是Token?Token數與字符數之間的互相換算、五種方法提交超過Token限制的文本、四種方法讓ChatGPT的輸出突破Token限制)

    8、控制ChatGPT的輸出長度(使用修飾語、限定回答的范圍、通過上下文限定、限定數量等)

    9、利用ChatGPT4 及插件保存喜歡的ChatGPT提示詞并一鍵調用

    10、利用ChatGPT4實現網頁版游戲的設計、代碼自動生成與運行

    第三ChatGPT4助力日常生活、學習與工作

    1、ChatGPT4助力中小學生功課輔導(寫作文、作文批改、求解數學題、練習英語聽說讀寫、物理計算、化學計算等)

    2、ChatGPT4助力文案撰寫與潤色修改

    3、ChatGPT4助力家庭健康管理(化驗單結果解讀、就診咨詢與初步診斷、常見慢病管理、日常營養膳食建議等)

    4、ChatGPT4助力大學生求職與就業(撰寫簡歷、模擬面試、職業規劃等)

    5、ChatGPT4助力商業工作(行業競品檢索與分析、產品創意設計與建議、推廣營銷策略與方案制定、撰寫合同)

    6、利用ChatGPT4 創建精美的思維導圖

    7、利用ChatGPT4 生成流程圖、甘特圖

    8、利用ChatGPT4 制作PPT

    9、利用ChatGPT4自動創建視頻

    10、ChatGPT4輔助教師高效備課(蘇格拉底式教學、為不同專業學生生成不同的教學內容、圍繞知識點生成不同難度的題目檢測學生的學習效果等)

    11、ChatGPT4輔助學生高效學習(利用插件生成個性化學習計劃)

    第四ChatGPT4助力信息檢索、總結分析、論文寫作與投稿

    1、傳統信息檢索方法與技巧總結(Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、關鍵詞檢索+同行檢索、文獻訂閱)

    2、利用ChatGPT4 實現聯網檢索文獻

    3、利用ChatGPT4閱讀與總結分析學術論文內容(三句話摘要、子彈式要點摘要、QA摘要、表格摘要、關鍵詞與關鍵句提取、頁面定位、多文檔對比、情感分析)

    4、利用ChatGPT4 總結Youtube視頻內容

    5、利用ChatGPT4完成學術論文的選題設計與優化

    6、利用ChatGPT4自動生成論文的總體框架、論文摘要、前言介紹、文獻綜述、完整長篇論文等

    7、利用ChatGPT4完成論文翻譯(指定翻譯角色和翻譯領域、提供背景提示)

    8、利用ChatGPT4實現論文語法校正

    9、利用ChatGPT4完成段落結構及句子邏輯潤色

    10、利用ChatGPT4完成論文降重

    11、利用ChatGPT4完成論文評審意見的撰寫與回復

    第五ChatGPT4助力Python編程入門、科學計算、數據可視化、數據預處理

    1、Python環境搭建(Python軟件下載、安裝與版本選擇;PyCharm下載、安裝;Python之Hello World;第三方模塊的安裝與使用;Python 2.x與Python 3.x對比)

    2、Python基本語法(Python變量命名規則;Python基本數學運算;Python常用變量類型的定義與操作;Python程序注釋)

    3、Python流程控制(條件判斷;for循環;while循環;break和continue)

    4、Python函數與對象(函數的定義與調用;函數的參數傳遞與返回值;變量作用域與全局變量;對象的創建與使用)

    5、Matplotlib的安裝與圖形繪制(設置散點、線條、坐標軸、圖例、注解等屬性;繪制多圖;圖的嵌套;折線圖、柱狀圖、餅圖、地圖等各種圖形的繪制)

    6、Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高級繪圖庫的安裝與使用(動態交互圖的繪制、開發大數據可視化頁面等)

    7、科學計算模塊庫(Numpy的安裝;ndarray類型屬性與數組的創建;數組索引與切片;Numpy常用函數簡介與使用)

    8、利用ChatGPT4上傳本地數據(Excel/CSV表格、txt文本、PDF、圖片等)

    9、利用ChatGPT4 爬取第三方網站數據

    10、利用ChatGPT4 實現常見文件格式之間的轉換

    11、利用ChatGPT4 實現圖像處理(圖像縮放、旋轉、裁剪、去噪與去模糊)

    12、利用ChatGPT4 實現描述性統計分析(數據的頻數分析:統計直方圖;數據的集中趨勢分析:數據的相關分析)

    13、常用的數據預處理方法(數據標準化與歸一化、數據異常值與缺失值處理、數據離散化及編碼處理、手動生成新特征)

    14、融合ChatGPT 4與Python的數據預處理代碼自動生成與運行

    15、利用ChatGPT4實現數據統計分析與可視化(自動生成統計圖表)

    16、利用ChatGPT4 實現代碼逐行

    17、利用ChatGPT4 實現代碼Bug調試與自動修改

    第六ChatGPT4助力機器學習建模???????

    1、BP神經網絡的基本原理(人工神經網絡的分類有哪些?BP神經網絡的拓撲結構和訓練過程是怎樣的?什么是梯度下降法?)

    2、BP神經網絡的Python代碼實現(劃分訓練集和測試集、數據歸一化)

    3、BP神經網絡參數的優化(隱含層神經元個數、學習率、初始權值和閾值等如何設置?什么是交叉驗證?)

    4、值得研究的若干問題(欠擬合與過擬合、評價指標選擇、樣本不平衡等)

    5、前向型神經網絡中的ChatGPT提示詞庫

    6、利用ChatGPT4實現BP神經網絡、極限學習機模型的代碼自動生成與運行

    7、KNN分類模型(KNN算法的核心思想、距離度量方式的選擇、K值的選取)

    8、樸素貝葉斯分類模型(伯努利樸素貝葉斯BernoulliNB、類樸素貝葉斯CategoricalNB、高斯樸素貝葉斯besfGaussianNB、多項式樸素貝葉斯MultinomialNB、補充樸素貝葉斯ComplementNB)

    9、SVM的工作原理(核函數的作用是什么?什么是支持向量?

    10、SVM擴展知識(如何解決多分類問題?)

    11、KNN、貝葉斯分類與SVM中的ChatGPT提示詞庫講解

    12、利用ChatGPT4實現KNN、貝葉斯分類、SVM模型的代碼自動生成與運行

    13、決策樹的工作原理(微軟小冰讀心術的啟示;什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的區別與聯系);決策樹除了建模型之外,還可以幫我們做什么事情?

    14、隨機森林的工作原理(為什么需要隨機森林算法?廣義與狹義意義下的“隨機森林”分別指的是什么?“隨機”的本質是什么?怎樣可視化、解讀隨機森林的結果?)

    15、Bagging與Boosting的區別與聯系

    16、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

    17、常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)

    18、決策樹、隨機森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示詞庫

    19、利用ChatGPT4實現決策樹、隨機森林、XGBoost、LightGBM模型的代碼自動生成與運行

    第七ChatGPT 4助力機器學習模型優化:變量降維與特征選擇???????

    1、主成分分析(PCA)的基本原理

    2、偏最小二乘(PLS)的基本原理

    3、常見的特征選擇方法(優化搜索、Filter和Wrapper等;前向與后向選擇法;區間法;無信息變量消除法;正則稀疏優化方法等)

    4、遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理(以遺傳算法為代表的群優化算法的基本思想是什么?選擇、交叉、變異三個算子的作用分別是什么?)

    5、PCA、PLS、特征選擇、群優化算法的ChatGPT提示詞庫

    6、利用ChatGPT4 及插件實現變量降維與特征選擇算法的代碼自動生成與運行

    第八ChatGPT 4助力卷積神經網絡建模???????

    1、深度學習(深度學習大事記、深度學習與傳統機器學習的區別與聯系)

    2、卷積神經網絡的基本原理(什么是卷積核、池化核?CNN的典型拓撲結構是怎樣的?CNN的權值共享機制是什么?)

    3、卷積神經網絡的進化史:LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等經典深度神經網絡的區別與聯系

    4、利用PyTorch構建卷積神經網絡(Convolution層、Batch Normalization層、Pooling層、Dropout層、Flatten層等)

    5、卷積神經網絡調參技巧(卷積核尺寸、卷積核個數、移動步長、補零操作、池化核尺寸等參數與特征圖的維度,以及模型參數量之間的關系是怎樣的?)

    6、卷積神經網絡中的ChatGPT提示詞庫

    7、利用ChatGPT4 及插件實現卷積神經網絡模型的代碼自動生成與運行

    1)CNN預訓練模型實現物體識別;

    2)利用卷積神經網絡抽取抽象特征;

    3)自定義卷積神經網絡拓撲結構

    第九ChatGPT 4助力遷移學習建模???????

    1、遷移學習算法的基本原理(為什么需要遷移學習?遷移學習的基本思想是什么?)

    2、基于深度神經網絡模型的遷移學習算法

    3、遷移學習中的ChatGPT提示詞庫

    4、利用ChatGPT4及插件實現遷移學習模型的代碼自動生成與運行

    第十ChatGPT 4助力生成式對抗網絡建模???????

    1、生成式對抗網絡GAN(什么是對抗生成網絡?為什么需要對抗生成網絡?對抗生成網絡可以幫我們做什么?GAN給我們帶來的啟示)

    2、GAN的基本原理及GAN進化史

    3、生成式對抗網絡中的ChatGPT提示詞庫講解

    4、利用ChatGPT4 及插件實現生成式對抗網絡模型的代碼自動生成與運行

    第十一ChatGPT 4助力RNN、LSTM建模???????

    1、循環神經網絡RNN的基本工作原理

    2、長短時記憶網絡LSTM的基本工作原理

    3、RNN與LSTM中的ChatGPT提示詞庫

    4、利用ChatGPT4 及插件實現RNN、LSTM模型的代碼自動生成與運行

    第十二ChatGPT 4助力YOLO目標檢測建模???????

    1、什么是目標檢測?目標檢測與目標識別的區別與聯系

    2、YOLO模型的工作原理,YOLO模型與傳統目標檢測算法的區別

    3、YOLO模型中的ChatGPT提示詞庫

    4、利用ChatGPT4 及插件實現YOLO目標檢測模型的代碼自動生成與運行

    1)利用預訓練好的YOLO模型實現目標檢測(圖像檢測、視頻檢測、攝像頭實時檢測);

    2)數據標注演示(LabelImage使用方法);

    3)訓練自己的目標檢測數據集

    第十三ChatGPT 4助力自編碼器建模???????

    1、什么是自編碼器(Auto-Encoder, AE)?

    2、經典的幾種自編碼器模型原理介紹(AE、Denoising AE, Masked AE)

    3、自編碼器模型中的ChatGPT提示詞庫

    4、利用ChatGPT4 及插件實現自編碼器模型的代碼自動生成與運行

    1)基于自編碼器的噪聲去除;

    2)基于自編碼器的手寫數字特征提取與重構;

    第十四ChatGPT4助力機器學習與深度學習建模的行業應用???????

    1、利用ChatGPT4實現近紅外光譜分析模型的建立、代碼自動生成與運行

    2、利用ChatGPT4實現生物醫學信號(時間序列、圖像、視頻數據)分類識別與回歸擬合模型的建立、代碼自動生成與運行

    3、利用ChatGPT4實現遙感圖像目標檢測、地物分類及語義分割模型的建立、代碼自動生成與運行

    4、利用ChatGPT4實現大氣污染物預測模型的建立、代碼自動生成與運行

    5、利用ChatGPT4實現自然語言處理模型的建立、代碼自動生成與運行

    第十五ChatGPT 4 助力深度學習模型可解釋性與可視化方法???????

    1、什么是模型可解釋性?為什么需要對深度學習模型進行解釋?

    2、常用的可視化方法有哪些(特征圖可視化、卷積核可視化、類別激活可視化等)?

    3、類激活映射CAM(Class Activation Mapping)、梯度類激活映射GRAD-CAM、局部可解釋模型-敏感LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation)、等方法原理講解

    4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可視化深度學習模型的高維特征

    5、深度學習模型可解釋性與可視化中的ChatGPT提示詞庫講解

    6、利用ChatGPT4 及插件實現深度學習模型可視化的代碼自動生成與運行???????

    第十六ChatGPT 4助力AI繪圖技術???????

    1、生成式模型簡介(生成式對抗網絡、變分自編碼器、擴散模型等)

    2、利用ChatGPT4 DALL.E 3生成圖像(下載圖像、3種不同分辨率、修改圖像)

    3、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示詞庫(廣告海報、Logo、3D模型、插畫、產品包裝、烹飪演示、產品外觀設計、UI設計、吉祥物設計等)

    4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多種視圖(正視圖、后視圖、側視圖、四分之三視圖、鳥瞰視圖、全景視圖、第一人稱視角、分割視圖、截面視圖等)

    5、ChatGPT4 DALL.E 3中的多種光效(電致發光、化學發光、生物熒光、極光閃耀、全息光等)

    6、ChatGPT4 DALL.E 3格子布局與角色一致性的實現

    7、ChatGPT4 DALL.E 3生成動圖GIF

    8、Midjourney工具使用講解

    9、Stable Diffusion工具使用

    第十七GPT 4 API接口調用與完整項目開發???????

    1、GPT模型API接口的調用方法(API Key的申請、API Key接口調用方法與參數說明)

    2、利用GPT4實現完整項目開發

    1)聊天機器人的開發

    2)利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量

    3)構建基于多模態(語音、文本、圖像)的阿爾茨海默病早期篩查程序

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