专栏名称: 生态学文献分享
生态;演化;环境。经典;前沿;思想。
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联合物种分布模型(JSDM)与Hmsc包:群落生态学数据分析与预测技术

生态学文献分享  · 公众号  ·  · 2024-12-19 11:00

正文

内容导读

1、基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作实践技术应用培训班

2、HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析应用培训班

3、最新基于R语言森林生态系统结构、功能与稳定性分析与可视化实践高级应用培训班

4、智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV支持下的空天地遥感数据识别与计算及15个案例实战高级培训班

5、2025 年国自然基金项目撰写技巧与 ChatGPT 融合应用培训班、

6、2024最新全流程ChatGPT深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图高级培训班

7、ChatGPT助力学术论文写作训练营:4天封闭提升—机器学习与深度学习论文专场

微信咨询:杨老师 15383229128 微信同号



HMSC联合物种分布模型在群落生态学中的贝叶斯统计分析应用培训班

培训时间:2024年12月28日-29日

联合物种分布模型(Joint Species Distribution Modelling,JSDM)在生态学领域,特别是群落生态学中发展最为迅速,它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型,其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。Hmsc是物种群落分层模型的缩写(Hierarchical Modelling of Species Communities),它是一种基于贝叶斯统计的多元分层广义线性混和效应模型( A multivariate hierarchical generalized linear mixed model fitted with Bayesian inference)。 该模型可以同时考虑物种多度、环境变量、系统发育信息、物种属性及时空数据,是目前对于群落生态学各种数据利用最为充分的模型。它既可以对于单物种(变量)开展分析(可替代贝叶斯广义线性混合效应模型);又可以同时开展多物种(群落水平)分析,将生态位假说、生物交互作用(种间关联)、物种扩散限制及物种属性和系统发育对物种分布的影响等进行综合考虑。 本次课程将以Hmsc包为对象,从群落生态学研究进展入手,逐步介绍Hmsc包对于群落生态学假说的解读、Hmsc包开展单物种和多物种分析的技术细节及Hmsc包的实际应用(具体案例)。课程将通过模型定义、拟合、诊断、评估、预测及结果展示的详细步骤和操作由浅入深讲解使大家掌握此模型方法,实现群落数据分析、物种分布预测、假说验证等工作以解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题。课程适合拟开展物种分布模型和生物群落数据分析应用需求的研究生和科研人员。课程分为6个专题(含1个视频专题),计划授课2天,具体如下:


教学特色


1、原理深入浅出的讲解,强调原理的重要性;
2、技巧方法讲解,提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放;
3、与项目案例相结合,更好的对接实际工作应用;
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;
5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑;

发票证书


学时证书:
参加培训的学员可以获得 《Hmsc模型技术应用》 专业技术证书及学时证明,网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。
证书查询网址:www.aishangyanxiu.com
注:办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息,开课前发给会务组人员。
提供发票:
1、发票类型:增值税普通发票/增值税专用发票
2、发票选择:会议费、培训费、技术咨询费、资料费
3、报销文件:配有盖章文件【与发票项目对应】

授课内容


夯实基础:专题1:R/Rstudio简介及入门【课前学习、提供学习资料】

1)R及Rstudio介绍:背景、软件及程序包安装、基本设置等

2) R语言基本操作,包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等

3) R语言数据文件读取、整理(清洗)、结果存储等(含tidverse)

4) R语言基础绘图(含ggplot):基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储


专题2:群落生态学及数据统计分析概述

1)群落生态学发展和研究趋势简介

2) 群落形成机制及物种装配规则(Species Assemble Rules)

3) 群落生态数据类型、特点及准备

4) 群落生态数据与群落生态学主要科学问题关联


专题3:联合物种分布模型Hmsc及群落数据贝叶斯统计

1)联合物种分布模型Hmsc贝叶斯统计简介

2) 联合物种分布模型Hmsc参数估计MCMC

3) 联合物种分布模型Hmsc参数及对应群落生态假说


专题4:单物种(物种水平)/单变量Hmsc贝叶斯统计

1)Hmsc程序包基本语法、参数选择、固定效应和随机效应设置、模型诊断等

2)Hmsc单变量贝叶斯估计VS 单变量brms包贝叶斯估计异同

3)Hmsc物种属性数据单变量贝叶斯估计案例

4)Hmsc物种有无(0,1)数据单变量贝叶斯估计案例

5)Hmsc计数数据(多度)单变量贝叶斯估计案例(泊松分布、过度离散、零膨胀等)

6)Hmsc混合效应模型:固定效应+混合效应+空间自相关


专题5:多物种(群落水平)Hmsc贝叶斯统计模型

1)Hmsc多物种(群落水平)贝叶斯统计模型构建介绍

2)Hmsc低维多物种联合分布模型构建

(1)模型构建、物种分布设置

(2)解释变量引入(环境筛)

(3)物种关联关系确定(生物筛)

(4)模型诊断及性能评估

3)Hmsc高维多物种联合分布模型构建

(1)模型构建、物种分布设置

(2)物种性状、系统发育信息及环境变量引入

(3)模型诊断及性能评估

(4)模型调整(先验分布、解释变量等)、拟合和重评估

(5)结果展示,包括参数热图、种间关联、变差分解(Variation Partitioning)及排序(潜变量)等


专题6:Hmsc包群落生态数据分析高阶应用经典案例

1)Hmsc包开展群落数据联合物种分布模型分析通用流程(Pipelines)

2)Hmsc分析物种属性与环境关系案例

3)Hmsc分析响应变量为不同分布类型案例

4)Hmsc空间数据分析案例

5)Hmsc时间数据分析案例

6)Hmsc模型中环境变量、物种属性、系统发育、数据分层设置综合案例

注:以上各章节内容均有代码及数据分析实操。

报名方式


请微信咨询:15383229128 微信同号


其它相关课程

培训时间:2025年1月11日-12日、18日-19日
培训方式:网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
第一章、 以问题导入的方式,深入掌握原理基础 理论篇
1、R语言入门: (1)安装R及集成开发环境(IDE);(2)R语言基础语法与数据结构,包括:程序包安装、加载、更新,数据读取与输出,ggplot2常规画图等。

2、MaxEnt模型:(1)什么是MaxEnt模型?(2)MaxEnt模型的原理是什么?有哪些用途?(3)MaxEnt运行需要哪些输入文件?注意那些事项?(40融合R语言的MaxEnt模型的优势?


第二章、 常用数据检索与R语言自动化下载及可视化方法
1、数据类型与来源

常用数据下载网站(包括:气候、土壤、水文等,GBIF)
2、多途数据获取与可视化

1)手动收集

2)网站获取

3)R语言命令行自动下载与可视化

3、栅格数据预处理

栅格数据信息查看、统计和可视化;

栅格数据掩膜提取、裁剪、镶嵌、重采样、滤波等


第三章、 R语言数据清洗与特征变量筛选
1、数据清洗

原则:错误点、重复点、缺少点等

方法: 代码筛选/ Arcgis筛选


2、变量筛选与最佳组合的选择:

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与Boruta 算法


第四章、 基于ArcGIS、R数据处理与进阶
1、ArcGIS安装与入门

2、利用ArcGIS进行模型数据准备

3、进阶:基于R语言的数据准备


第五章、 基于Maxent的物种分布建模与预测
1、Java、MaxEnt安装与模型界面说明

2、数据输入与参数设置

3、输出结果分析


第六章、 基于R语言的模型参数优化
1、参数敏感性分析:正则化常数与特征变量组合

2、参数优化原理与实操练习

3、模型评价: ROC、AUC、TSS等参数进行模型结果评价

第七章、 物种分布模型结果分析与论文写作
1、物种分布特征分析:时空尺度与物种分布

2、高质量结果可视化

3、论文模板总结与写作指导:包括创新点确定、论文结构构建
注:请提前自备电脑及安装所需软件。




培训时间: 2024年12月28日-29日、1月4日-5日
培训方式:网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流
专题一、理论讲解
1、R语言入门
2、群落生态学理论介绍
专题二、 数据获取与处理
1、全球森林生物多样性数据集介绍
介绍FIA(美国森林清查与分析)数据集、FunDivEUROPE、GFBi等全球森林数据源
数据清洗:异常值、错误值、 干扰值(去除种植园、管理干扰以及树木数量少)
2、全球环境数据集介绍
多途径环境协变量的提取:气候、土壤、地形等
R语言提取环境变量/ 网站获取环境变量

专题三、 生物多样性与群落组成分析
1、多样性和均匀度分析
Shannon-Wiener指数、Simpson指数、Pielou均匀度
2、物种组成与生态位分析
聚类分析(Cluster analysis)、 非度量多维尺度分析(NMDS)、主成分分析(PCA)、冗余分析(redundancy analysis, RDA)、典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)

3、空间格局分析
1)空间自相关与空间点格局分析研究空间数据的相似性,特别是某一现象在空间上的分布模式,了解空间点是聚集分布、均匀分布,还是随机分布。(莫兰指数、Geary’s C、Ripley’s K函数)
2)景观格局指数(Patch Density、Edge Density、Landscape Shape Index等)
3)生态位宽度与重叠度分析

专题四、 机器学习在群落分析中的应用
1、递归特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)逐步保留对模型预测最重要的特征。
2、随机森林算法构建预测模型,并通过参数优化提高预测准确性。

专题五、 路径分析和结构方程模型(SEM)
结构方程模型可以量化变量之间的直接和间接关系。

专题六、 群落稳定性分析
群落稳定性是指群落在面对环境变化、扰动或其他外部压力时,能够保持其结构和功能的能力。群落稳定性通常可以从以下几个方面来衡量:物种组成稳定性、生物多样性稳定性、群落功能稳定性。
1、时间序列分析:方差分析(ANOVA)检验、变异系数量化群落特征时序变化
2、自回归移动平均模型(ARMA):分析群落结构的时间序列波动。

专题七、 案例分析与写作指南
1、案例分析与论文模板总结
2、高质量结果可视化



培训时间:第九期:2025 1月4日-5日     第十期:1月18日-19日
培训方式:网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流

课程安排

学习内容

专题一

国自然项目介绍

1.1项目介绍

1.2接收情况

1.3受理情况

1.4近五年资助情况

1.5国自然项目解读

1.6省级项目解读

1.7博后项目介绍

专题二

基金的撰写技巧(从申请人的角度,带你一次入门)

2.1 问题属性与评阅标准

2.2 前期准备工作-如何去选题

2.3 项目撰写

2.3.1 题目 的设计

2.3.1.1 题目确定:如何设计一个合适的题目

2.3.2 项目的研究内容、研究目标,以及拟解决的关键科学问题

2.3.2.1 研究内容的四点注意事项

2.3.2.2 研究目标如何精准定位

2.3.2.3 关键科学问题的提炼方法-一个行之有效的小技巧

2.3.3 拟采取的研究方案及可行性分析

2.3.3.1 研究方案:如何安排总述与总图

2.3.3.2 技术路线:如何将技术细节做到一一对应

2.3.3.3 可行性分析:如何通过三个维度分析到位

2.3.4 本项目的特色与创新之处:多个角度分析

2.3.5 年度研究计划与预期成果:

2.3.5.1 研究计划如何布局推进

2.3.5.2 预期成果有哪些细微区别

2.3.6 研究基础与工作条件

2.3.6.1研究基础-如何突出与代表作的联系

2.3.6.2工作条件-如何充分展现平台优势

2.3.7 其他注意事项

专题三

基金的专项技巧(从评审专家的角度,带您逐一突破)

3.1 了解评审专家的视角

3.2 最关键的细节-摘要的写法

3.3 如何挑选的五篇代表作

3.4 手把手带你画技术路线图

3.5 如何合理安排研究经费

3.6 其他备受关注的问题

3.7 最后的自查-自查十连问

专题四

Chat GPT 在基金撰写中的妙用

4.1 ChatGPT高效搜索

4.2 ChatGPT梳理文献

4.3 ChatGPT选择基金题目

4.4 ChatGPT生成基金提纲

4.5 ChatGPT助力摘要书写

4.6 ChatGPT形成文献综述

4.7 ChatGPT推荐研究方向

4.8 ChatGPT扩写基金内容

4.9 ChatGPT精简基金内容

4.10 ChatGPT润色基金文字

4.11 ChatGPT仿写指定风格

4.12 ChatGPT降重文本内容

4.13 ChatGPT搜索关键图片

4.14 ChatGPT分析评审意见

4.15 ChatGPT开发科研工具

注:请提前自备电脑及安装所需软件。





培训时间: 成都站:2025年1月2日-6日     【2日全天办理报到】
南京站:2025年1月15日-19日   【15日全天办理报到】

第一章:ChatGPT-4o使用方法与技巧

1、ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧(为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等)

2、ChatGPT提示词优化(Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等)

3、ChatGPT提示词逆向工程(破解提示词的常用方法、对别人创建的GPTs提示词进行破解)

4、ChatGPT-4o with canvas交互式修改文章(一键生成智能修改建议、调整阅读难度等级、扩写/缩写文章)

5、ChatGPT-4o GPTs生成流程图

6、实操练习

第二章:ChatGPT-4o辅助文献检索、总结与分析

1、传统信息检索方法与技巧总结(Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅)

2、利用ChatGPT-4o 实现联网检索文献

3、利用ChatGPT-4o阅读与总结分析学术论文内容(论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等)

4、利用ChatGPT-4o解读论文中的系统框图工作原理

5、利用ChatGPT-4o解读论文中的数学公式含义

6、利用ChatGPT-4o解读论文中图表中数据的意义及结论

7、实操练习

第三章:ChatGPT-4o辅助学术论文选题、创新点挖掘与实验方案设计

1、利用ChatGPT-4o分析指定领域的热门研究方向

2、利用ChatGPT-4o总结指定论文的局限性与不足,并给出潜在的改进思路与建议

3、利用ChatGPT-4o评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作

4、利用ChatGPT-4o进一步细化改进思路,凝练论文的选题与创新点

5、利用ChatGPT-4o给出具体的算法步骤,并自动生成算法的Python示例代码框架

6、利用ChatGPT-4o设计完整的实验方案与数据分析流程

7、实操练习

第四章:ChatGPT-4o辅助学术论文开题与大纲生成

1、学员结合自身的研究方向,利用ChatGPT-4o辅助寻找自己拟写作论文的题目

2、利用ChatGPT-4o生成并优化论文的大纲与框架

第五章:ChatGPT-4o辅助学术论文写作马拉松活动介绍

1、活动流程、目标与期望成果

2、番茄钟时间管理法简介

3、基于番茄钟时间管理法的学术论文拆解,计算论文各个组成部分需要的番茄钟数,制定详尽的番茄钟写作计划

4、实操练习

第六章:ChatGPT-4o辅助写作摘要部分

目标:撰写论文的【摘要】部分(500字左右)

时间:两个番茄钟

写作方法 参考提供的学术论文【摘要】部分的结构思维导图,利用提供的【摘要】模板和提示词模板,完成论文【摘要】部分的初稿(~10句话)。

第七章:ChatGPT-4o辅助写作引言部分

目标:撰写论文的【引言】部分(1500字左右)

时间:六个番茄钟

写作方法:参考提供的学术论文【引言】部分的结构思维导图,利用提供的【引言】模板和提示词模板,完成论文【引言】部分的初稿。(~30句话)

第八章:ChatGPT-4o辅助写作Related Works部分

目标:撰写论文的【Related Works】部分(1000字左右)

时间:四个番茄钟

写作方法:参考提供的学术论文【Related Works】部分的结构思维导图,利用提供的【Related Works】模板和提示词模板,完成论文【Related Works】部分的初稿。(~20句话)

第九章:Day 2总结与答疑讨论

1、梳理学员普遍存在的共性问题,并进行答疑指导

2、一对一辅导,解决写作过程中存在的问题

第十章:ChatGPT-4o辅助写作方法与原理部分

目标:撰写论文的【方法与原理】部分(1000字左右)

时间:四个番茄钟

写作方法:参考提供的学术论文【方法与原理】部分的结构思维导图,利用提供的【方法与原理】模板和提示词模板,完成论文【方法与原理】部分的初稿。(~20句话)

第十一章:ChatGPT-4o辅助写作实验方案与结果部分

目标:撰写论文的【实验方案与结果】部分(2000字左右)

时间:八个番茄钟

写作方法:参考提供的学术论文【实验方案与结果】部分的结构思维导图,利用提供的【实验方案与结果】模板和提示词模板,完成论文【实验方案与结果】部分的初稿。(~40句话)

第十二章:Day 3总结与答疑讨论

1、梳理学员普遍存在的共性问题,并进行答疑指导

2、一对一辅导,解决写作过程中存在的问题

第十三章:ChatGPT-4o辅助写作讨论部分

目标:撰写论文的【讨论】部分(1500字左右)

时间:六个番茄钟

写作方法:参考提供的学术论文【讨论】部分的结构思维导图,利用提供的【讨论】模板和提示词模板,完成论文【讨论】部分的初稿。(~30句话)

第十四章:ChatGPT-4o辅助写作结论部分

目标:撰写论文的【结论】部分(500字左右)

时间:两个番茄钟

写作方法:参考提供的学术论文【结论】部分的结构思维导图,利用提供的【结论】模板和提示词模板,完成论文【结论】部分的初稿。(~10句话)

第十五章:ChatGPT-4o辅助写作润色修改

1、通篇检查并修改论文的语法问题

2、通篇检查并修改论文的逻辑问题

3、通篇检查并修改论文的参考文献格式

4、论文的图、表及公式的优化

第十六章:Day 4总结与答疑讨论

1、梳理学员普遍存在的共性问题,并进行答疑指导

2、一对一辅导,解决写作过程中存在的问题

3、课程资源分享与总结


注:以上各章节内容均有代码及数据分析实操。




培训时间:2024年12月26日-29日   兰州   线上同步直播
2025年1月10日-14日      南京  线上同步直播

课程安排

学习内容

第一章

2024 大语言模型最新进展 ChatGPT 各模型讲解

1 2024 AIGC 技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型 OpenAI Sora vs.Google Veo

2 (实操演练) 国内外大语言模型( ChatGPT 4O Gemini Claude Llama3 、文心一言、星火、通义千问、 Kimi 、智谱清言等)对比分析

3、 最新加入: (实操演练)OpenAI o1-preview大语言模型功能演示、新特性简介及与ChatGPT-4o差异对比

4 (实操演练) Llama3 开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据

5 (实操演练) ChatGPT-4o 对话初体验(注册与充值、购买方法)

6 (实操演练) ChatGPT-4o 科研必备 GPT 汇总介绍(寻找好用的 GPTs 模型、提示词优化、生成思维导图、生成 PPT 、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等)

7 (实操演练) GPT Store 简介与使用

8 (实操演练) 定制自己的专属 GPTs (制作专属 GPTs 的两种方式:聊天 / 配置参数、利用 Knowledge 上传本地知识库提升专属 GPTs 性能、利用 Actions 通过 API 获取外界信息、专属 GPTs 的分享)

9 (实操演练) ChatGPT-4o 对话记录保存与管理

第二章

ChatGPT-4o 提示词使用方法与 高级 技巧
最新加入思维链及逆向工程及 GPTs

1 (实操演练) ChatGPT Prompt ( 提示词 ) 使用技巧(为 ChatGPT 设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等)

2 (实操演练) 常用的 ChatGPT 提示词模板

3、 最新加入: (实操演练)基于思维链(Chain of Thought, CoT)的ChatGPT提示词优化(让OpenAI o1推理能力变强的诀窍之一)

4 (实操演练) ChatGPT-4o 提示词优化( Promptest Prompt Perfect PromptPal 提示宝等)

5 (实操演练) ChatGPT-4o 突破 Token 限制实现接收或输出万字长文( Token 数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过 Token 限制的文本、四种方法让 ChatGPT 的输出突破 Token 限制)

6 (实操演练) 控制 ChatGPT-4o 的输出长度(使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等)

7 (实操演练) 保存喜欢的 ChatGPT-4o 提示词并一键调用

8. 最新加入: (实操演练)ChatGPT-4o提示词逆向工程(破解提示词的常用方法、对别人创建的GPTs提示词进行破解)

9. 最新加入 (实操演练)ChatGPT-4o提示词保护策略以及构建坚不可摧的GPTs

第三章

ChatGPT-4o 助力日常生活、学习与工作

1 (实操演练) ChatGPT-4o 助力中小学生功课辅导(写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等)

2 (实操演练) ChatGPT-4o 助力文案撰写与润色修改

3 (实操演练) ChatGPT-4o 助力家庭健康管理(化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等)

4 (实操演练) ChatGPT-4o 助力大学生求职与就业(撰写简历、模拟面试、职业规划等)

5 (实操演练) ChatGPT-4o 助力商业工作(行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同)

6 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 创建精美的思维导图

7 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 生成流程图、甘特图

8 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 制作 PPT

9 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 自动创建视频

10 (实操演练) ChatGPT-4o 辅助教师高效备课(苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等)

11 (实操演练) ChatGPT-4o 辅助学生高效学习(利用 GPTs 生成专属学习计划)

第四章

基于 ChatGPT -4o 课题申报、论文选题及实验方案设计

1 、课题申请书撰写技巧及要点剖析(项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等)

2 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 分析指定领域的热门研究方向

3 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容

4 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 总结指定论文的局限性与不足,并给出潜在的改进思路与建议

5 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 评估指定改进思路新颖性与已发表的类似工作

6 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 进一步细化改进思路,凝练论文的选题与创新点

7 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 给出具体的算法步骤,并自动生成算法的 Python 示例代码框架

8 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 设计完整的实验方案与数据分析流程

9 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 给出论文 Discussion 部分的切入点和思路

10 、案例演示与实操练习

第五章

基于 ChatGPT -4o 信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利 idea 构思与交底书的撰写

1 (实操演练) 传统信息检索方法与技巧总结( Google Scholar ResearchGate Sci-Hub GitHub 、关键词检索 + 同行检索、文献订阅)

2 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现联网检索文献

3 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 阅读与总结分析学术论文内容(论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等)

4 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 解读论文中的系统框图工作原理

5 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 解读论文中的数学公式含义

6 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 解读论文中图表中数据的意义及结论

7 (实操演练) ChatGPT-4o 总结 Youtube 视频内容

8 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 完成学术论文的选题设计与优化

9 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等

10 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 完成论文翻译(指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示)

11 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现论文语法校正

12 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 完成段落结构及句子逻辑润色

13 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 完成论文降重

14 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 完成论文参考文献格式的自动转换

15 (实操演练) ChatGPT-4o 辅助审稿人完成论文评审意见的撰写

16 (实操演练) ChatGPT-4o 辅助投稿人完成论文评审意见的回复

17 (实操演练) ChatGPT-4o 文献检索、论文写作必备 GPTs 总结

18 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 完成发明专利 idea 的挖掘与构思

19 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 完成发明专利交底书的撰写

20、 最新加入: (实操演练)利用ChatGPT-4o with canvas完成人机交互协同修改论文(智能修改建议、篇幅调整、阅读水平等级调整、润色修改等)

第六章

ChatGPT-4o 编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理
Python 融合】

1 (实操演练) Python 环境搭建( P ython软件下载、安装与版本选择; Py Charm下载、安装; Python H ello World;第三方模块的安装与使用; P ython 2.x P ython 3.x 对比

2 (实操演练) P ython基本语法( Python 变量命名规则; Python 基本数学运算 Python 常用变量类型的定义与操作 Python 程序注释

3 (实操演练) P ython流程控制(条件判断; for 循环; while 循环 break continue

4 (实操演练) Python 函数与对象( 函数的定义与调用;函数的参数传递与返回值;变量作用域与全局变量;对象的创建与使用)

5 (实操演练) M atplotlib的安装与图形绘制(设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性;绘制多图;图的嵌套;折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制)

6 (实操演练) Seaborn Bokeh Pyecharts 等高级绘图库的安装与使用(动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等)

7 (实操演练) 科学计算模块库( Numpy 的安装; nd array 类型属性与数组的创建;数组索引与切片; Num py常用函数简介与使用)

8 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 上传本地数据( Excel/CSV 表格、 txt 文本、 PDF 、图片等)

9 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现图像处理(图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊)

10 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现描述性统计分析(数据的频数分析:统计直方图;数据的集中趋势分析:数据的相关分析)

11 (实操演练) 常用的数据预处理方法(数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征)

12 (实操演练) 融合 ChatGPT-4o Python 的数据预处理代码自动生成与运行

13 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 自动生成数据统计分析图表

14 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现代码逐行讲解

15 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现代码 Bug 调试与自动修改

16 、案例演示与实操练习

第七章

ChatGPT-4o 机器学习建模 及高级应用

1 BP 神经网络的基本原理(人工神经网络的分类有哪些? BP 神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?)

2 (实操演练) BP 神经网络的 Python 代码实现(划分训练集和测试集、数据归一化)

3 (实操演练) BP 神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)

4 (实操演练) 值得研究的若干问题(欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等)

5 (实操演练) BP 神经网络中的 ChatGPT 提示词库讲解

6 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现 BP 神经网络模型的代码自动生成与运行

7 SVM 的工作原理(核函数的作用是什么?什么是支持向量?如何解决多分类问题?)

8 、决策树的工作原理(什么是信息熵和信息增益? ID3 算法和 C4.5 算法的区别与联系)

9 、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)

10 Bagging Boosting 的区别与联系

11 AdaBoost vs. Gradient Boosting 的工作原理

12 (实操演练) 常用的 GBDT 算法框架( XGBoost LightGBM

13 (实操演练) 决策树、随机森林、 XGBoost LightGBM 中的 ChatGPT 提示词库讲解

14 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现决策树、随机森林、 XGBoost LightGBM 模型的代码自动生成与运行

15 、案例演示与实操练习

第八章

ChatGPT-4o 助力机器学习模型优化:变量降维与特征选择

1 、主成分分析( PCA )的基本原理

2 、偏最小二乘( PLS )的基本原理

3 (实操演练) 常见的特征选择方法(优化搜索、 Filter Wrapper 等;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法;正则稀疏优化方法等)

4 、遗传算法( Genetic Algorithm, GA )的基本原理(以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么?选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么?)

5 (实操演练) PCA PLS 、特征选择、群优化算法的 ChatGPT-4o 提示词库讲解

6 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行

第九章

ChatGPT-4o 实现 卷积神经网络建模 与代码自动生成

1 、深度学习简介(深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系)

2 、卷积神经网络的基本原理(什么是卷积核、池化核? CNN 的典型拓扑结构是怎样的? CNN 的权值共享机制是什么?)

3 、卷积神经网络的进化史: LeNet AlexNet Vgg-16/19 GoogLeNet ResNet 等经典深度神经网络的区别与联系

4 (实操演练) 利用 PyTorch 构建卷积神经网络( Convolution 层、 Batch Normalization 层、 Pooling 层、 Dropout 层、 Flatten 层等)

5 (实操演练) 卷积神经网络调参技巧(卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度,以及模型参数量之间的关系是怎样的?)

6 (实操演练) 卷积神经网络中的 ChatGPT-4o 提示词库讲解

7 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行

1 CNN 预训练模型实现物体识别;

2 )利用卷积神经网络抽取抽象特征;

3 )自定义卷积神经网络拓扑结构

8 、案例演示与实操练习

第十章

ChatGPT-4o 迁移学习建模 与代码自动生成

1 、迁移学习算法的基本原理

2 (实操演练) 基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3 (实操演练) 迁移学习中的 ChatGPT-4oT 提示词库讲解

4 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现迁移学习模型的代码自动生成与运行

5 、实操练习

第十一章

ChatGPT-4o 助力 RNN LSTM 建模 与代码自动生成

1 、循环神经网络 RNN 的基本工作原理

2 、长短时记忆网络 LSTM 的基本工作原理

3 (实操演练) RNN LSTM 中的 ChatGPT-4o 提示词库讲解

4 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现 RNN LSTM 模型的代码自动生成与运行

5 、案例演示与实操练习

第十二章

ChatGPT-4o 助力 YOLO 目标检测建模 与代码自动生成

1 、什么是目标检测?目标检测与目标识别的区别与联系

2 YOLO 模型的工作原理, YOLO 模型与传统目标检测算法的区别

3 (实操演练) YOLO 模型中的 ChatGPT-4o 提示词库讲解

4 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现 YOLO 目标检测模型的代码自动生成与运行

1 )利用预训练好的 YOLO 模型实现图像、视频、摄像头实时检测;

2 )数据标注演示( LabelImage 使用方法介绍);

3 )训练自己的目标检测数据集

5 、案例演示与实操练习

第十三章

ChatGPT-4o 机器学习与深度学习建模的 案例实践应用

1、 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行

2、 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现生物医学信号(时间序列、图像、视频数据)分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行

3、 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行

4、 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行

5、 (实操演练) 利用 ChatGPT-4o 实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行

6、案例演示与实操练习







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