【8月开班倒计时】DeepSeek本地化部署与专属科研助手搭建

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想轻松搞定论文撰写、数据处理和科研选题？

如何高效完成DeepSeek本地部署来保护科研数据隐私和定制化等优势？

JG学术培训丨AI学术新课

DeepSeek助力科研：解锁论文与本地部署

8月20-21日远程直播开班倒计时！

支持院系采购及定制~

为什么选择这门课？​​

→ ​​独家聚焦DeepSeek本地化部署的学术实战课程​​（对于编程零基础要求）
→ 手把手教你用AI重构论文写作全流程​​（实现论文初稿）
→ 科研团队负责人+顶会论文作者联合开发

课程信息：

8月20-21日（远程直播授课）

课程亮点：

√ 前沿AI技术​​：深入解析DeepSeek大模型进行数据 分析和AI学术应用

√ 本地化部署​​：教你如何搭建个人科研AI助手，实现RAG检索增强
√ 高效科研工具​​：学习如何用DeepSeek进行论文选题、文献综述、和论文润色
√ 实战应用​​：从数据爬取、清洗到可视化分析，AI助力科研全流程
√ 论文全流程优化​​：从写作、格式调整到投稿建议，AI帮你提升学术竞争力

核心模块重磅升级​​

​​模块一：DeepSeek本地化部署（独家内容）​​
√ 从零部署DeepSeek-R1到本地服务器
√ Ollama环境配置+模型蒸馏技巧
√ 构建私有化知识库（RAG增强实战）
√ 低成本实现7B/67B模型本地运行

模块二：AI论文全流程突破​​
√ 选题创新​​：用DeepSeek挖掘前沿研究方向
√ 文献革命​​：3分钟完成百篇文献结构化综述
√ 写作增效​​：

• 自动生成论文核心章节（方法/结果/讨论）
  
• 一键优化语法逻辑+学术表达
  

√ 投稿智囊​​：

• 匹配目标期刊的写作风格
  
• 自动生成Response Letter模板
  

授课及答疑嘉宾：

陈老师，北邮博导，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，自然科学基金函评专家，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项目。曾给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。

课程大纲：

PART 1：DeepSeek基础

一、大模型最新进展及介绍

二、Deepseek基本介绍与访问

1. DeepSeek基本介绍

2. Deepseek配置与访问

三、DeepSeek提示词使用方法与技巧

1. 提示词工程基本概念和要素

2. 通用模型提示词设计技巧

3. 推理模型与指令模型的提示词策略

4. DeepSeek提示词模板  

5. DeepSeek的输入和输出长度控制

四、DeepSeek助力高效办公

1. 大模型输出的导出

2. DeepSeek辅助WPS/OFFICE办公

3. 大模型在ppt制作与优化中的应用

五、DeepSeek辅助图表的生成与制作

1. 思维导图

2. 流程图

3. 知识图谱

4. 其他图表

PART 2：DeepSeek助力数据获取与分析

一、DeepSeek助力数据获取

1. DeepSeek助力网页结构解析和信息提取

2. 利用DeepSeek生成爬虫代码

二、DeepSeek助力数据清洗与预处理

三、DeepSeek助力数据可视化与数据分析

1. 描述性统计分析与可视化

2. 数据分析

PART 3：DeepSeek本地化部署与科研助手构建

一、DeepSeek的蒸馏与本地化部署

1. DeepSeek的蒸馏

2. 模型的本地化部署

二、DeepSeek本地知识库检索增强

1. 什么是RAG？

2. 为什么要RAG？

3. RAG的实现流程

4. Deepseek如何实现RAG

三、DeepSeek科研助手的构建

四、基于API调用的Deepseek应用

PART 4：DeepSeek助力论文撰写

一、大模型与学术诚信、学术应用

二、论文投稿全流程

1. 准备阶段

2. 写作阶段

3. 修改和润色阶段

4. 提交和发布阶段

三、DeepSeek助力信息检索与总结

1. 传统信息检索方法与技巧总结

2. 利用大语言模型实现联网检索文献

3. 利用大语言模型总结分析文献内容

4. 批量结构化信息提取与分析

四、DeepSeek助力学术研究选题和综述

1. 选择研究问题的标准

2. 文献选题和综述前的工作

3. 选题的推荐和优化

4. 文献综述的生成

五、DeepSeek辅助研究设计

1. 提供创新性的建议

2. 数据的获取、解读和理解

3. 数据的探索性分析

4. 数据的清洗和处理

5. 模型的构建

6. 解读模型结果与优化

六、DeepSeek助力论文初稿的生成

七、DeepSeek进行论文润色

1. 使用大模型润色的注意事项

2. 使用大模型润色的要点

八、DeepSeek辅助论文语法纠错、语句重组、表达优化

1. 语法纠错

2. 语句重组和表达优化

3. 通过大模型辅助对论文进行重述和改写

4. 利用大模型完成论文翻译

九、大模型辅助参考文献的格式化与管理

1. APA/MLA格式管理

2. 指定格式管理

十、大模型辅助同行评议

1. 结构和逻辑优化

2. 论证和清晰度

3. 符合期刊要求

4. 评估研究创新性

5. 评估方法的严谨性

6. 评估研究的潜在影响

十一、大模型辅助论文投稿

1. 论文投稿流程与注意事项

2. 通过大模型获取期刊投稿建议

3. 通过大模型辅助进行论文投稿材料准备

4. 优化编辑/审稿人反馈

课程咨询报名：

尹老师

电话：13321178792

QQ：42884447

WeChat：JGxueshu

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AI时代，DeepSeek已经成为高校师生科研论文必备的工具，这使得DeepSeek的本地部署更具有掌握的必要性：
1. 数据隐私与安全性：
本地部署可以确保所有数据运算和存储均在本地完成，不会上传至云端，有效避免了数据在传输和云端存储过程中可能带来的隐私泄露风险。用户可以完全掌控数据的使用和存储，确保数据不被未经授权的访问或用于其他目的，支持访问权限控制，进一步增强数据安全性。
2. 定制化与灵活性：
可以根据自己的需求对模型进行自定义知识库训练，进一步提升模型在特定领域的性能。灵活调整模型参数和功能，满足不同场景下的个性化需求。
3. 离线与高效使用：
本地部署后，无需依赖网络连接，适合旅行或网络不稳定的场景，随时随地可用。再也不用担心“服务器繁忙”的问题，提升使用体验。
4. 成本与资源优化：
长期使用比云服务更经济，尤其适合高频调用场景。对硬件资源要求较低，可在较少GPU或高级CPU集群上运行，资源效率显著。
5. 避免使用限制：
本地部署避免了可能出现的使用限制，不受未来商业化影响，可永久免费使用。
6. 智能教学助手：
DeepSeek R1通过分析学生作业、考试数据，自动生成个性化错题本与知识薄弱知识点图谱，帮助教师快速定位教学难点。基于校本教材与教学大纲（知识库），DeepSeek R1可自动生成带分层练习的教案，并支持多模态课件。
7. 24小时自适应学习系统：
学生通过校内终端提问，AI不仅能提供解题步骤，还能生成同类变式题。
8. 科研数据分析：
DeepSeek本地部署可以支持科研数据分析、自动化工作流优化、日常答疑与信息处理（如写作、周报生成）。
9. 本地知识库搭建：
基于AnythingLLM搭建本地知识库，需下载嵌入模型（如nomic-embed-text），配置工作区并选择本地LLM（如DeepSeek-R1）。
10. 数据私密性：
Deepseek完全适合学校或区域教育机构本地化部署，可以做到学校数据不外流。


DeepSeek的本地部署对于高校老师和同学来说，不仅能够享受强大的AI功能，还能在数据隐私、定制化需求和使用成本等方面获得显著优势。

为什么选择这门课学习

1. 全面的教学内容：
课程涵盖了从DeepSeek基础到本地化部署与科研助手构建的全方位内容，包括大模型最新进展、DeepSeek基本介绍与访问、提示词使用方法与技巧、DeepSeek助力高效办公、图表生成与制作、数据获取与分析、蒸馏与本地化部署、本地知识库检索增强、科研助手构建、基于API调用的应用、论文撰写等。

2. 实战案例：
授课专家陈老师拥有丰富的人工智能项目研发经验，课程中包含大量的实战案例，有助于学员将理论知识应用于实际工作中，提高解决实际问题的能力。

3. 本地化部署指导：
课程专门针对DeepSeek的本地化部署进行了详细的讲解，包括蒸馏小模型、模型的本地化部署、Ollama的安装、模型的下载与启动等，为学员提供了一套完整的本地部署解决方案。


4. 科研助手构建：
课程还教授如何构建基于DeepSeek的科研助手，包括模型配置、提示词设计、参数调整与优化等，帮助学员提升科研工作的效率。

5. 论文撰写辅助：
课程的后半部分专注于如何利用DeepSeek助力论文撰写，包括信息检索与总结、学术研究选题和综述、研究设计、论文初稿生成、论文润色等，为学员提供了从选题到投稿的全方位指导。

6. 互动答疑：
课程提供答疑时间，学员可以在课后与专家进行互动交流，解决学习过程中遇到的问题。

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