【985博导AI学术】基于AI辅助的机器学习学术应用

相似文件 换一批

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

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？

让我们一起打开这扇大门！

微信扫码免费预约，欢迎转发~                            

在这个由数据驱动的时代，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。

这个国庆，与领域内的顶尖学者一起，深入探索AI在学术研究及机器学习中的应用，解锁学术研究的新维度，您将掌握：

√ 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；

√AI辅助机器学习与学术应用：深入理解机器学习的精髓，掌握如何利用AI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。

Python师资培训系列--AI助力机器学习学术应用

课程信息：

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

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：

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

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

- 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

课程咨询：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

10月1日：
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；

10月2-5日：
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。

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。

与领域内的顶尖学者一起，深入探索AI在Python学术中的应用，解锁学术研究的新维度。

支持一下了