2024新课丨通过AI助力重塑机器学习与学术应用的未来

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您是否曾梦想过在学术研究的海洋中乘风破浪，让论文撰写和数据分析变得轻松自如？

您是否准备好迎接人工智能与机器学习带来的学术革命？

现在，让我们一起打开这扇大门！

Python师资培训-AI大模型在论文撰写与数据分析中的应用

深入了解GPT的奥秘，掌握如何利用AI大模型进行高效的信息检索、数据分析、论文撰写；

Python师资培训-AI辅助机器学习与学术应用

不仅学会如何运用AI大模型进行高效的信息检索和数据分析，还将深入理解机器学习的精髓，掌握如何构建和优化模型，让机器学习算法成为您学术研究的得力助手。

国庆北京/直播：

通过这五天的密集培训，您将全面掌握AI大模型在学术研究和机器学习中的应用，提升自身的科研能力和实战技能。无论是在教学还是科研领域，这些技能都将为您的学术研究带来巨大的推动力。

培训时间：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

授课讲师：

陈老师，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

- 了解GPT

- GPT基本原理

- GPT和传统搜索引擎的比较

- 大模型如何辅助学术研究

2. 提示词使用方法与技巧

- 提示词要素

- 提示词设计技巧

- 常用提示词模板

- 辅助提示词生成

- 控制GPT的输出长度

- 让GPT突破token限制

3. 学术常用GPTs

- GPT Store简介

- 学术常用GPTs

- 定制学术专属GPTs

4. 大模型辅助的信息检索与分析

- 传统信息检索方法与技巧总结

- 利用GPTs实现联网检索文献

- 利用大模型进行内容摘要

- 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

- 大模型作为论文撰写、投稿的辅助工具

- 学术论文撰写的基本结构和要素

- 大模型辅助研究设计

- 大模型进行论文润色

- 大模型进行论文降重、重复改写和翻译

- 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

- 描述性统计分析与可视化

- 数据探索性分析

- 数据清洗

- 标准化与归一化

- 异常值与缺失值处理

- 离散化及编码处理

- 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

- 机器学习基本思想

- 机器学习分类

- 常用机器学习算法

- 机器学习评价标准

- 机器学习算法库介绍

- 大模型的架构与工作原理

- 大模型在机器学习中的优势

- 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

- 基于大模型的机器学习算法推荐

- 基于大模型的机器学习建模

- 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

- 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

- 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

- 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

- 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

- 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

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

课程咨询：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu

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关键词：机器学习 机器学习算法 python 支持向量机 贝叶斯网络

Python师资培训-AI助力机器学习202410 JG学术培训.pdf (302.83 KB)

2024-9-3 09:49:49 上传

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。

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。

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