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雷达卡
AI在机器学习领域的革命性应用！
在当今这个数据驱动的时代，人工智能（AI）已成为推动机器学习发展的关键力量。AI不仅改变了我们处理和分析数据的方式，还极大地扩展了机器学习算法的应用范围和效率。
为何AI与机器学习的结合如此重要？
AI的加入使得机器学习模型能够更快速地学习、更准确地预测，以及在复杂问题上展现出更强大的适应性。无论是在金融风险评估、医疗诊断、还是个性化推荐系统，AI辅助的机器学习算法都展现出了其无可比拟的优势。
24年新课，
深入了解AI如何重塑机器学习的未来，掌握AI助力机器学习！
培训时间：2024年10月1-5日（五天）
培训地点：北京现场班, 同步远程直播; 均提供录播回放
授课安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑
新课首发福利：
赠送Python师资培训-编程基础与数据清洗先导课（15小时+），价值1300元
授课讲师：
C老师，985高校教授、博导，多个国际杂志的评审专家，100余篇人工智能及其他领域的国际主流期刊及顶级会议论文发表，出版人工智能书籍2部。人工智能领域一线专家，完成多项图像、语音，nlp等相关领域的人工智能企业项目，研发经验丰富，拥有30多项授权国家发明专利。曾给中国移动，中国电信，中国银行，国家电网等多个企业和高校做过人工智能相关的课程培训。授课风格通俗易懂，深入浅出，大量的实战案例，广受学员好评。
课程介绍：
本课程旨在为参与者提供一个全面的AI和机器学习知识体系，特别强调AI大模型在学术研究和机器学习中的应用。通过5天的密集培训，学员将深入理解AI大模型的基本原理，掌握其在数据清洗、信息检索、论文撰写、机器学习建模等方面的实战技能。
课程特色：
1. AI大模型基础：从GPT的入门到AI大模型如何辅助学术研究，为学员打下坚实的理论基础。
2. 提示词技巧：教授如何设计有效的提示词，控制输出长度，突破token限制，提高与AI的交互效率。
3. 学术应用：介绍学术常用GPTs，定制专属GPTs，以及如何利用大模型进行信息检索、内容摘要和文献信息提取。
4. 实战案例：通过KNN、决策树、贝叶斯网络、支持向量机、线性回归与逻辑回归、随机森林等算法的实战案例，使学员能够将理论知识应用于解决实际问题。
5. 数据科学技能：涵盖数据清洗、预处理、特征选择与生成等关键数据科学技能。
6. 权威师资：由985高校教授、国际杂志评审专家亲授，具有丰富的人工智能研发经验和教学背景，确保课程内容的权威性和实用性。
课程内容：
第一部分：AI大模型入门与学术应用（1天）
1. 大模型基础入门
1）了解GPT
2）GPT基本原理
3）GPT和传统搜索引擎的比较
4）大模型如何辅助学术研究
2. 提示词使用方法与技巧
1）提示词要素
2）提示词设计技巧
3）常用提示词模板
4）辅助提示词生成
5）控制GPT的输出长度
6）让GPT突破token限制
3. 学术常用GPTs
1）GPT Store简介
2）学术常用GPTs
3）定制学术专属GPTs
4. 大模型辅助的信息检索与分析
1）传统信息检索方法与技巧总结
2）利用GPTs实现联网检索文献
3）利用大模型进行内容摘要
4）利用大模型进行文献信息提取
5. 大模型辅助论文撰写、投稿
1）大模型作为论文撰写、投稿的辅助工具
2）学术论文撰写的基本结构和要素
3）大模型辅助研究设计
4）大模型进行论文润色
5）大模型进行论文降重、重复改写和翻译
6）大模型辅助进行论文投稿
6. 大模型辅助的数据清洗与预处理
1）描述性统计分析与可视化
2）数据探索性分析
3）数据清洗
4）标准化与归一化
5）异常值与缺失值处理
6）离散化及编码处理
7）特征选择与生成
第二部分：AI大模型辅助机器学习学术应用（4天）
1. 大模型辅助的机器学习学术应用介绍
1）机器学习基本思想
2）机器学习分类
3）常用机器学习算法
4）机器学习评价标准
5）机器学习算法库介绍
6）大模型的架构与工作原理
7）大模型在机器学习中的优势
8）如何利用大模型辅助机器学习
2. 大模型辅助的机器学习算法与实战
1）基于大模型的机器学习算法推荐
2）基于大模型的机器学习建模
① KNN：
KNN算法原理，KNN用于分类和回归，KNN模型的优化与调参，利用大模型对knn进行建模，利用大模型进行knn代码生成，利用大模型对建模结果的详细解释和可视化，knn的优缺点分析
综合案例应用：波士顿房价预测
② 决策树：
决策树算法原理，决策树分类，决策树用于分类和回归实现，决策树参数优化，决策树的可视化，利用大模型对决策树进行建模，利用大模型进行决策树代码生成，决策树的可视化与解释
综合案例应用：利用决策树进行保险行业用户画像
③ 线性回归与逻辑回归：
回归模型基本原理，回归模型中的正则化，从线性回归到逻辑回归，回归模型的实现和参数优化，利用大模型对线性回归和逻辑回归进行建模，利用大模型进行回归代码生成，回归模型的解释
综合案例应用：数字化人力资源之员工流失风险预警
④ 贝叶斯网络：
贝叶斯分类原理，朴素贝叶斯，贝叶斯模型分类，贝叶斯模型的优缺点和局限性，利用大模型对贝叶斯进行建模，利用大模型进行贝叶斯网络代码生成，贝叶斯模型解释，综合案例应用
综合案例应用：利用贝叶斯进行新闻分类
⑤ 支持向量机：
支持向量机分类原理，线性SVM和非线性SVM，SVM中的核函数，大模型辅助贝叶斯核函数的选择，利用大模型进行支持向量机代码生成，模型解释
综合案例应用：支持向量机人脸识别
⑥ 随机森林与集成学习：
决策树与随机森林，随机森林原理，随机森林的实现与参数调优，集成学习，随机森林用于特征选择，大模型辅助的随机森林建模，利用大模型进行集成学习代码生成，模型调参和评估
综合案例应用：随机森林船员生存预测
课程咨询：
尹老师
电话：13321178792
QQ：42884447
WeChat：JGxueshu
开启AI辅助机器学习的新篇章，掌握未来趋势的秘钥！
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