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培訓班介紹

 

 
 

曙海教學優勢

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精品課程班級列表

  • DeepSeek賦能高效辦公、科研論文寫作、課題申報與Python數據分析及機器學習高級培訓班

    第一章

    2025 大語言模型最新進展與DeepSeek 大語言模型入門

    1、2025 大語言模型最新進展介紹

    2、國內外大語言模型(ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、Perplexity Al、文心一言、星火、通義千問、Kimi、智譜清言、秘塔 A、DeepSeck 等)對比分析

    3、DeepSeek 技術原理解析

    4、從 DeepSeek-V3 到DeepSeek-Rl:大模型的自我進化

    5、DeepSeek 使用初體驗(注冊、App 下載與安裝、主要功能等)Deepseck的本地化部署、使用及本地知識庫的搭建

    6、DeepSeek服務器繁忙解決辦法

    7、DeepSeek+ Word + Excel+PowerPoint:讓你的工作更高效

    8、DeepSeek 思考過程解析:DeepSeek是如何思考的?與傳統大語言模型有什么

    9、不同?(由“提問-回答”二階互動進化為“提問-拆解-回答”三階互動)、DeepSeek是如何拆解問題的?(MECE 原則:第一性字面拆解+關聯問題窮舉;揣摩用戶的真實意圖;DeepSeek分析問題執行的13個任務是什么?)

    第二章

    DeepSeek 提示詞撰寫與優化技巧

    1、大語言模型提示詞撰寫的基本原則(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、DeepSeek與傳統大語言模型在提示詞撰寫上的變與不變

    3、常用的 DeepSeek 提示詞模板

    4、Deepseek 提示詞優化技巧高頻的

    5、DeepSeek 提示詞的保存與管理

    6、DeepSeck提示詞逆向工程

    7、案例演示與實操練習

    第三章

    DeepSeek 助力高效辦公及教學改革

    1、利用 DeepSeek 創建精美的思維導圖

    2、利用 DeepSeek 生成流程圖、甘特圖

    3、利用 DeepSeek 制作 PPT

    4、利用 DeepSeek 自動創建視頻

    5、將 Deepsec 對話記錄中的數學公式完美復制到 Word 文檔

    6、DeepSeek輔助教師高效備課(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)

    7、DeepSeek輔助學生高效學習(生成個性化學習計劃)

    案例演示與實操練習

    第四章

    Deepseek 助力課題申報、論文選題及實驗方案設計

    1、課題申請書撰寫技巧及要點剖析(項目名稱、關鍵詞、摘要、立項依據、參考文獻、研究目標、研究內容、研究方案、關鍵科學問題、可行性分析、創新點與特色之處、預期研究成果、工作基礎等)

    2、利用 Deepseek 分析指定領域的熱門研究方向

    3、利用 Deepseek 輔助撰寫、潤色課題申報書的各部分內容3、

    4、利用 Deepseek總結指定論文的局限性與不足，并給出潛在的改進思路與建議

    5、利用 Deepseek 評估指定改進思路新穎性與己發表的類似工作

    6、利用 Deepseek 細化改進思路，凝練論文的選題與創新點

    7、利用 Deepseek 給出具體的算法步驟及 Python 示例代碼框架

    8、利用 Deepseek,設計完整的實驗方案與數據分析流程

    9、利用 DeepSeek 給出論文 Discussion 部分的切入點和思路

    10、案例演示與實操練習

    第五章

    Deepseek 助力信息檢索、文獻泛讀與精讀、論文寫作與投稿、專利交底書的

    撰寫

    1、利用 Deepseek 實現文獻檢索

    2、利用 Deepseek 閱讀與總結分析學術論文內容(論文主要工作、創新點、局限性與不足、多文檔對比分析等)

    3、利用 Deepseek 解讀論文中的系統框圖工作原理

    4、利用 Deepseek 解讀論文中的數學公式含義

    5、利用 Deepseek 解讀論文中圖表中數據的意義及結論

    6、利用 DeepSeek 完成學術論文的選題設計與優化

    7、利用 Deepseek 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、Cover Letter、Highlights 等

    8、利用 Deepseek 完成論文翻譯

    9、利用 Deepseek 實現論文語法校正

    10、利用 Deepseek 完成段落結構及句子邏輯潤色

    11、利用 Deepseek 完成論文降重與 AI率降低

    12、利用 Deepseek 完成論文參考文獻格式的自動轉換

    13、利用 Deepseek 輔助審稿人完成論文評審意見的撰寫

    14、利用 Deepseek輔助投稿人完成論文評審意見的回復

    15、利用 Deepseek 完成發明專利交底書的撰寫

    16、案例演示與實操練習

    第六章

    DeepSeek 助力Python 編程入門、科學計算、數據可視化與數據預處理

    1、Python 環境搭建(Python 軟件下載、安裝與版本選擇;PyCham 下載、安裝;Python 之 Hello World;第三方模塊的安裝與使用;Python 2.x與 Python3.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、seabonm、Eyechats,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 Deepseek 上傳本地數據(ExceVCsV 表格、kt 文本、PDF、圖片等)

    9、利用 Deepseek,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)

    10、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)

    11、融合 Deepseek與 Python 的數據預處理代碼自動生成

    12、利用 Deepseek繪制數據統計分析圖表

    13、利用 Deepseek 實現代碼逐行講解

    14、利用 Deepseek 實現代碼 Bug 調試與自動修改

    5、案例演示與實操練習

    第七章

    DeepSeek 力機器學習建模及應用

    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、初始權值和閥值等如何設置?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、利用 Deepseek 實現 BP 神經網絡模型的代碼自動生成

    6、SVM 的工作原理(核函數的作用是什么?什么是支持向量?如何解決多分類問題?)

    7、利用 Deepseek 實現 SVM 模型的代碼自動生成

    8、決策樹的工作原理(什么是信息熵和信息增益?D3 算法和 C4.5 算法的區別與聯系)

    9、利用 Deepseek 實現決策樹模型的代碼自動生成

    10、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?)

    11、利用 Deepseek實現隨機森林模型的代碼自動生成

    12、Bagging與Boosting 的區別與聯系

    13、AdaBoost?vs.iraclent?Boosting的工作原理

    14、常用的 GBDT 算法框架(XGBoost、LightGBM)

    15、利用 DeepSeek 實現 xGBoost、IightGBM 模型的代碼自動生成

    16、常用的變量降維方法(PCA、PLS)的基本原理

    17、利用 Deepseek 實現 PCA、PLS 的代碼自動生成

    18、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;正則稀疏優化方法、遺傳算法等)

    19、利用 Deepseek實現特征選擇算法的代碼自動生成

    20、案例演示與實操練習

    第八章

    Deepseek 助力深度學習建模及應用

    1、深度學習簡介(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、利用 Deepseek 實現卷積神經網絡模型的代碼自動生成

    7、遷移學習算法的基本原理

    8、基于深度神經網絡模型的遷移學習算法

    9、利用 Deepseek 實現遷移學習模型的代碼自動生成

    10、循環神經網絡 RNN 的基本工作原理

    11、長短時記憶網絡 LSTM 的基本工作原理

    12、利用 Deepseek 實現 RNN、LSTM 模型的代碼自動生成

    13、案例演示與實操練習

    第九章

    DeepSeek API接口調用與完整項目開發

    1、Deepseek API接口的調用方法(APIKey 的申請、APIKey接口調用方法與參數說明)

    2、利用 DeepSeek API實現完整項目開發:聊天機器人的開發

    3、案例演示與實操練習

    第十章

    課程總結與答疑討論

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