【AI学术全系列】爬虫文本+教学&论文+SSCI+机器学习

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AI正成为高校群体中不可或缺的灯塔，照亮研究和教育的每一个角落。我们深知，AI不仅是技术的革新，更是学术进步的加速器。

• 个性化学习：AI能够理解每位学生的独特需求，提供定制化的学习路径，让教育变得更加个性化和高效。
• 研究加速器：在科研领域，AI助力学者快速筛选文献、分析数据，推动研究的深度与广度，加速科学发现的步伐。
• 教学革新：AI技术正在改变传统的教学模式，通过智能辅导和虚拟实验室，为学生提供更加丰富和互动的学习体验。
• 数据分析与预测：AI的数据分析能力帮助高校更好地理解学生表现，预测学术趋势，优化教育资源分配。
• 跨学科合作：AI促进了不同学科之间的交流与合作，推动了跨学科研究的兴起，为解决复杂问题提供了新的视角。
  

为了帮助高校群体把握这一趋势，JG学术培训联合高校博导特别推出了一系列AI课程：

【AI学术课程1】GPT助力科研教学与论文写作投稿 2024 new
9月15-16日@北京现场/远程直播+录播回放
985高校博导亲授及答疑

内容概览：
第一讲：GPT基础
第二讲：提示词使用方法与技巧
第三讲：学术常用GPTs
第四讲：GPT助力教育教学
第五讲：GPT助力信息检索与总结分析
第六讲：使用GPT辅助论文撰写-上
第七讲：使用GPT辅助论文撰写-下
案例实战：GPT辅助论文撰写
第八讲：GPT助力自动化办公
第九讲：GPT助力AI绘图
第十讲：GPT助力数据预处理及可视化绘图
第十一讲：使用ChatGPT的建议


【AI学术课程2】GPT助力机器学习学术应用 2024 new
10月1-5日@北京现场/远程直播+录播回放
985高校博导亲授及答疑

内容概览：
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
2. 提示词使用方法与技巧
3. 学术常用GPTs
4. 大模型辅助的信息检索与分析
5. 大模型辅助论文撰写、投稿
6. 大模型辅助的数据清洗与预处理

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
2. 大模型辅助的机器学习算法与实战
包含案例应用：
① 波士顿房价预测
② 利用决策树进行保险行业用户画像
③ 数字化人力资源之员工流失风险预警
④ 利用贝叶斯进行新闻分类
⑤ 支持向量机人脸识别
⑥ 随机森林船员生存预测


【AI学术课程3】Python师资培训 - 爬虫与文本分析遇见AI 2024 new
爬虫12小时，文本分析12小时@在线学习，提供资料及授课老师答疑
985高校博导亲授及答疑

内容概览：

1. 爬虫与文本分析概述

目标：了解爬虫和文本分析常见应用场景，如何高效挖掘文本价值

2. 爬虫基础

目标：掌握爬虫基本概念，爬虫基本流程，掌握网页基础知识，学会简单网页制作

3. 页面解析和数据存储

目标：掌握正则表达式的用法，学会利用正则表达式进行文本信息提取，掌握常见文本信息存储方法

4. urllib和requests

目标：掌握两种基本的请求发送方法，通过案例展示，实现单页和多页数据爬取，掌握动态页面爬取方法，掌握模拟登录，IP代理常用方法，实现高效率、大规模的网络爬取

5. Beautiful Soup和Xpath

目标：通过案例，掌握两种高效的网页信息解析和提取方法，实现网络数据的高效提取

6. Selenium和Playwright

目标：通过案例，掌握动态渲染页面的两种自动化的爬虫方法

7. 验证码的处理

目标：针对验证码反爬虫机制，掌握几种常用验证码识别方法

8. Scrapy和分布式爬虫

目标：掌握scrapy爬虫框架和常用方法，理解分布式爬虫原理

9. 基于AI辅助的网络爬虫

目标：利用AI辅助爬虫，提高爬虫效率

10. 文本分析概述

目标：掌握文本分析的基本概念，文本分析的发展历程，文本分析流程和挑战

11. 文本单元的提取与标注

目标：掌握文本常用清洗方法，分词原理和方法，词性标注方法

12. 文本特征的选取与表示

目标：掌握文本的常用结构化表示方法，利用多种方法实现文本特征提取，理解每种特征提取的优缺点

13. 关键词提取

目标：掌握三种关键词提取方法

14. 文本分析的应用

目标：掌握文本分析的常见应用，和传统的机器学习方法结合，实现文本的分类，聚类，摘要提取，情感分析等功能

15. 基于深度学习的文本分析技术

目标：掌握最新的深度学习在文本分析中的应用，包括RNN，LSTM,CNN，注意力，Transformer等模型和机制的引入

16. 基于AI辅助的文本分析

目标：AI辅助文本分析，高效提取文本价值

【AI学术课程4】AI助力SSCI写作发表 2024 new
18小时@在线学习，提供资料及授课老师答疑
多本SSCI期刊审稿专家亲授及答疑

内容概览：

1. 常见的研究困境

2. SSCI的期刊查找、排名与分类

3. 写作思路与策略

4. 写作前的准备

5. 研究成果的撰写

6. 统计分析的执行与解释

7. 投稿过程详解

8. 处理审稿意见

9. 常见的学术伦理议题

10. 综合讨论

11. 熟悉AI大模型写作助手工具

12. 掌握更适用论文的AI大模型使用

13. 了解实证架构与内容

14. 实战论文相关的咒语 (Prompt)

15. 使用AI从头到尾完成一篇优质文章的初稿

16. 使用AI写作助手须注意的地方

要想真正掌握AI的力量并将其应用于学术研究，我们需要的不仅是理论知识，更需要的是实践经验和专业指导。与领域内的顶尖学者一起，深入探索AI在学术中的应用，解锁学术研究的新维度。

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