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专栏名称: 锐多宝
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目录
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正文
全国人工智能Python数据分析、机器学习与深度学习及科研项目 实 战培训班
一、组织机构
主办单位：
中国智慧工程研究会职业发展规划工作委员会
承办单位：
中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司
二、培训特色
1. 从最基础入门的操作和概念开始学习逐步提升，有无基础均可报名；
2.针对实际SCI论文和实际人工智能应用项目进行解读分析，详细Python人工智能算法如何应用于SCI论文写作和实际项目应用；
3.课程内容包含大量实际案例操作，深度剖析Python人工智能算法在科研学术和项目应用中的最佳应用；
4.每天都会有专门的课堂实操练习，确保学员掌握实际操作细节；
5.建立课程群，提供永久答疑服务。课程结束后提供完整课程视频回放；
6.参加一次培训，以后本人可以终身免费参加相同现场及直播课程，不限次数，学会为止；
7.此次课程限定50人，报名敬请从速，前30人报名可获得往届的培训视频及资料。
三、培训收获
1.掌握Python编程基础： 通过系统的学习和实践，掌握Python的基本语法、数据结构、控制流、函数和模块等编程技能，为后续的人工智能应用打下坚实基础；
2.熟悉科研数据分析工具： 学会使用Numpy进行科学计算，掌握Matplotlib的绘图技巧，能够对科研数据进行有效的分析和可视化，为科研项目提供数据支持；
3.了解人工智能算法： 深入理解机器学习和深度学习的核心概念和常用算法，如线性回归、KNN、SVM、CNN、LSTM等，并能在科研项目中应用这些算法进行数据建模和预测分析；
4.应用人工智能解决科研问题： 通过实际案例学习，掌握数据预处理、特征工程、模型构建与优化等全过程，提升解决实际科研问题的能力；
5.掌握最新人工智能技术： 学习并应用YOLOv10等最新目标检测与分割算法，提高科研工作的效率和成果质量；
6.SCI论文写作与优化技能： 通过详细解读经典SCI论文，掌握科学研究的规范和写作技巧，学会如何利用人工智能技术进行数据分析、模型训练和结果展示，提升科研论文的写作水平和发表成功率。
四、培训时间、方式
2025年01月03日—01月05日 北京现场 + 线上直播
五、培训内容
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大章节
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小章节
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第一章：常见人工智能项目应用案例分析
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1.基于摄像头的保安巡更系统
2.云种类识别
3.用户评论情感分类
4.甲状腺CT图像分类
5.工业缺陷检测
6.汽车部件安装检测
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第二章： P ython人工智能在科研领域中的应用介绍
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1.人工智能在科研写作中的应用
2.人工智能在科研翻译中的应用
3.人工智能在科研数据分析中的应用
4.人工智能的科研绘图中的应用
5.人工智能的科研模型设计和训练中的应用
6.人工智能技术的各种应用场景
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第三章： P ython环境介绍
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1.python集成环境-Anaconda安装
2.python开发环境-pycharm介绍
3.pytthon开发环境-jupyter配置
4.jupyter基本使用
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第四章： python基础学习
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1.python的应用场景
2.（课堂动手练习）python环境安装配置
3.（课堂动手练习）print使用
4.（课堂动手练习）运算符和变量
5.（课堂动手练习）循环
6.（课堂动手练习）列表元组字典
7.（课堂动手练习）if条件
8.（课堂动手练习）函数
9.（课堂动手练习）模块
10.（课堂动手练习）类的使用
11.（课堂动手练习）文件读写
12.（课堂动手练习）异常处理
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第五章：科学计算模块 Numpy学习
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1. （课堂动手练习） numpy 的属性
2. （课堂动手练习）创建 array
3. （课堂动手练习） numpy 的运算
4. （课堂动手练习）随机数生成以及矩阵的运算
5. （课堂动手练习） numpy 的索引
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第六章：绘图工具包 matplotlib学习
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1.（课堂动手练习）基础用法
2.（课堂动手练习）figure图像
3.（课堂动手练习）设置坐标轴
4.（课堂动手练习）legend图例
5.（课堂动手练习）scatter散点图
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第八章：机器学习常用算法（课堂练习中学员自己完成）
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1.（课堂动手练习）线性回归算法介绍与使用
2.（课堂动手练习）Lasso回归算法介绍与使用
3.（课堂动手练习）KNN算法介绍与使用
4.（课堂动手练习）SVM算法介绍与使用
5.（课堂动手练习）K-means算法介绍与使用
6.（课堂动手练习）XGBoost算法介绍与使用
7.（课堂动手练习）LightGBM算法介绍与使用
8.（课堂动手练习）所有的机器学习算法使用技巧总结分析
9.（课堂动手练习）用自己的数据完成机器学习算法训练
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第九章：机器学习中的数据特征工程
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1.特征工程的意义
2.缺失值填充方法
3.数字类型特征处理
4.多值有序特征和多值无序特征处理
5.特征筛选方法
6.数据标准化和归一化处理
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第十章：机器学习案例在项目中的应用（课堂动手练习）用
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1.相关论文内容解读，并分析该项目如何应用于论文写作
2. 项目简介
- 目标定义：开发一个机器学习模型，用于数据预测。
3. 数据预处理
- 数据加载：载入数据集，并初步查看数据结构和基本统计信息
- 数据清洗：识别并处理数据集中的异常值和缺失值。使用适当的方法填充缺失值（例如，均值填充）
- 特征工程：分析各特征与标签值的关系。选择合适的特征进行模型训练
4. 探索性数据分析
- 利用Seaborn的pairplot绘制不同特征之间的关系
- 绘制热力图分析特征之间的相关性
5. 模型构建与训练
- 选择模型：选择多个分类算法（如K-近邻、逻辑回归、神经网络、决策树、随机森林等）进行比较
6. 模型评估与优化
- 结果可视化：使用条形图展示不同模型的性能比较
- 模型解释：使用SHAP值解释模型的预测结果，以了解哪些特征对模型预测结果影响最大
7. 项目总结
- 评估模型表现：综合评估模型的准确性和可解释性
- 讨论与改进：基于模型表现，讨论可能的改进方法和实际应用中的潜在挑战
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第十一章：机器学习算法在 SCI论文中的应用
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1.详细解读几篇经典SCI论文，展示机器学习算法的实际应用
2.逐篇论文解读，突出算法的选择理由、应用过程和结果分析
3.研究背景和问题定义：介绍论文所解决的问题和研究背景
4.数据处理和特征工程：讨论数据预处理方法和特征工程步骤
5.算法选择和模型构建过程：解释为何选择该深度学习算法，并描述模型的构建过程
6.模型评估和结果讨论：评估模型性能，讨论实验结果及其意义
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第十二章： AI在数据绘图中的应用
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1.（课堂动手练习）根据本地数据绘制散点图，折线图，柱状图，饼图等
2.（课堂动手练习）绘制不同特征之间的相关系数图
3.（课堂动手练习）绘制不同数据特征的多变量联合分布图
4.（课堂动手练习）绘制数据缺失值可视化图
5.（课堂动手练习）绘制不同模型算法的结果对比图
6.（课堂动手练习）绘制模型算法的ROC曲线图
7.（课堂动手练习）绘制特征重要性排序图
8.（课堂动手练习）其他各种图像的AI自动绘图方法
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第十三章：深度学习算法基础 -神经网络
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1.单层感知器
2.激活函数，损失函数和梯度下降法
3.BP算法介绍
4.梯度消失问题
5.多种激活函数介绍
6.（课堂动手练习）BP算法解决手写数字识别问题
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第十四章：模型算法优化方法
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1.（课堂动手练习）Mnist数据集和softmax讲解
2.（课堂动手练习）使用BP神经网络识别图片
3.（课堂动手练习）交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
4.（课堂动手练习）欠拟合/正确拟合/过拟合
5.（课堂动手练习）各种优化器Optimizer
6.（课堂动手练习）模型保存和模型载入方法
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第十五章：深度学习算法 -卷积神经网络CNN应用
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1.CNN卷积神经网络介绍
2.卷积的局部感受野，权值共享介绍。
3.卷积的具体计算方式
4.池化层介绍（均值池化、最大池化）
5.LeNET-5卷积网络介绍
6.（课堂动手练习）CNN手写数字识别案例
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第十六章：深度学习算法 -长短时记忆网络LSTM应用
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1.RNN循环神经网络介绍
2.RNN具体计算分析
3.长短时记忆网络LSTM介绍
4.输入门，遗忘门，输出门具体计算分析
5.堆叠LSTM介绍
6.双向LSTM介绍
7.（课堂动手练习）使用LSTM进行基因序列能量预测
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第十七章：基于迁移学习的深度学习图像识别项目（课堂练习中学员自己完成）
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1.VGG16模型详解
2.ResNet模型详解
3.ConvNeXt模型详解
4.（课堂动手练习）下载训练好的1000分类图像识别模型
5.（课堂动手练习）使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类
6.（课堂动手练习）使用迁移学习训练气象图像分类模型
7.（课堂动手练习）训练自己的图像分类数据集
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第十八章：深度学习算法在 SCI论文中的应用
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1.详细解读几篇经典SCI论文，展示深度学习算法的实际应用
2.逐篇论文解读，突出算法的选择理由、应用过程和结果分析
3.研究背景和问题定义：介绍论文所解决的问题和研究背景
4.数据处理和特征工程：讨论数据预处理方法和特征工程步骤
5.算法选择和模型构建过程：解释为何选择该深度学习算法，并描述模型的构建过程
6.模型评估和结果讨论：评估模型性能，讨论实验结果及其意义
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第十九章： Faster-RCNN系列模型讲解
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1.目标检测项目简介
2.R-CNN模型详解
3.SPPNET模型详解
4.Fast-RCNN模型详解
5.Faster-RCNN模型详解
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第二十章： YOLO算法介绍与应用
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1.YOLOv1结构及工作流程
2.YOLOv1代价函数讲解以及缺点分析
3.YOLOv2网络结构Darknet-19讲解
4.YOLOv2精度优化-高分辨率和anchor
5.YOLOv2精度优化-维度聚类
6.YOLOv2精度优化-直接位置预测
7.YOLOv2精度优化-细粒度特征和多尺度训练
8.YOLOv3结构讲解
9.YOLOv4算法讲解
10.YOLOv5算法讲解
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第二十一章：最新目标检测算法 YOLOv10目标检测应用（课堂练习中学员自己完成）
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1.YOLOv10检测模型介绍
2.（课堂动手练习）安装YOLOv10模型
3.（课堂动手练习）自行标注要检测的图像样本
4.（课堂动手练习）修改模型的配置文件
5.（课堂动手练习）训练YOLOv10目标检测模型
6.（课堂动手练习）使用训练好的YOLOv10进行图像预测
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第二十二章：最新目标分割算法 YOLOv10目标分割应用（课堂练习中学员自己完成）
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1.YOLOv10分割模型介绍
2.（课堂动手练习）安装YOLOv10模型
3.（课堂动手练习）自行标注要分割的图像样本
4.（课堂动手练习）修改模型的配置文件
5.（课堂动手练习）训练YOLOv10图像分割模型
6.（课堂动手练习）使用训练好的YOLOv10进行图像分割
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第二十三章：图像检测和分割算法算法在 SCI论文中的应用
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1.详细解读几篇经典SCI论文，展示图像检测和分割算法的实际应用
2.逐篇论文解读，突出算法的选择理由、应用过程和结果分析
3.研究背景和问题定义：介绍论文所解决的问题和研究背景
4.数据处理：讨论数据预处理方法
5.算法选择和模型构建过程：解释为何选择该深度学习算法，并描述模型的构建过程
6.模型评估和结果讨论：评估模型性能，讨论实验结果及其意义
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第二十四章：自然语言处理任务
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1.Transformer模型介绍
2.self-Attention
3.Multi-Head Attention
4.Bert模型介绍
5.MLM和NSP模型任务
6.使用Bert模型进行用户评论分类
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第二十五章：大语言模型 ChatGPT介绍
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1.OpenAI最新模型-GPT4o介绍
2.国内大语言模型文心一言，通义千问，Kimi，智谱清言，星火认知使用介绍
3.ChatGPT辅助论文搜索与阅读
4.ChatGPT成为您的论文写作助手
5.ChatGPT辅助科研论文优化
6.不会写代码也能成为编程高手
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辅助课程
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1. 课程总结及技术发展展望 。
2.建立信群 答疑群，课后提供答疑。
3.配备 AIGC/GPT/AI绘图/ 人工智能、机器学习与深度学习 教材，课后逐步提高能力。
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七、培训专家
中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家，人工智能领域一线实战专家，12年人工智能项目开发经验，10年人工智能行业培训经验。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。主持完成过多项国家及企业重大项目，拥有20项专利，出版人工智能相关书籍3本，曾给学校、医院、企业、气象局等单位完成过多项人工智能相关项目。受邀为中国移动、中国电信、中国银行、华夏银行、太平洋保险、国家电网、中海油、格力电器等包括世界五百强在内的多家高校及企业做人工智能技术企业内训。业内顶尖IT培训平台30万学员好评率99%；
八、颁发证书
A类： 可获得中科软研（北京）科学技术有限公司颁发的电子结业证书；
B类： 可获得教育部主管下属机构颁发的高级《大模型应用开发工程师》专业技术人才职业技能证书，纳入委员会数据库，全国通用可查；
C类： 可获得（国家一级协会）颁发的高级《 人工智能应用工程师 》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据，官网可查。
D类： 可获得工业和信息化部所属的党政机关（正局级）颁发的《 人工智能训练师 》高级证书，该证书可证明学员具备熟练应用AI工具的能力，企业招投标、事业单位晋升定级、岗位赋能的重要依据。
本次培训由中科软研（北京）科学技术有限公司及北京富卓佰扬科技有限公司收取费用并开具发票，可事先开发票，后公对公转账；可开培训费、会议费、会议注册费、资料费、技术服务费、检测费、测试费等等，本次线下培训差旅费，食宿费自理。 （各类具体证书与费用可扫下方二维码了解咨询）
九、报名及会务组联系方式
如需具体的红头文件培训通知，请联系我们获取，可开发票，方便报销。
联系人：
刘老师：15010893776（微信同号）
微信二维码：
请各单位积极组织和推荐人员参加培训，参加会议的人员请于尽快联系会务组报名，预留名额。
随着ChatGPT/GPT4等大语言模和Midjourney、StableDiffusion等AI绘图工具的问世，2024年我们进入了AI4.0时代。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。自ChatGPT开发者大会发布以来，其强大的信息整合和对话能力震惊了世界，以ChatGPT为代表的人工智能生产内容技术（简称AIGC）浪潮引起了广泛关注。本次专门为科研人员设计的GPT课程，致力于提升论文写作效率和科研能力，通过全面介绍和实操训练最新的人工智能模型如GPT及其他前沿技术，使学员能够在科研和学术写作中取得显著成效。课程内容丰富，课程涵盖了从文献自动检索到论文内容的自动生成，以及专业的论文润色技巧，极大提升了写作的速度和质量，课程深入讲解如何利用AI工具进行复杂数据的分析处理，从而帮助科研人员在数据洪流中快速定位关键信息，发掘数据背后的科学问题和解决方案，加速科研创新过程。我们还将探讨如何有效地与AI系统交流，以获取最准确的科研指导和支持，这在处理复杂或跨学科的科研问题时显得尤为重要。通过实际操作演练，课程不仅帮助学员掌握具体技能，还将提供策略和技巧，使学员能够更好地应用这些工具解决实际问题。无论是在撰写科研论文，还是在进行科学研究与数据分析时，我们的课程还包含了GPT最新的技术，我们将介绍OpenAI的o1模型，具备增强的推理能力和慢思考特性，能够有效支持科研人员处理复杂科学问题和技术挑战。此外，我们还将讲解Canvas功能，这是一种为协作写作和编程设计的界面，帮助用户追踪和理解代码变化，提升调试和修改的透明度。通过Canvas，学员可以学习自动生成代码、进行错误检测及修复，从而提高数据处理和论文撰写的效率。本课程都旨在让科研人员能够更加自如地运用AI技术，提高科研效率，加强论文的竞争力和影响力。中国智慧工程研究会联合中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）举办“ChatGPT/GPT-4科研应用、论文写作、课题申报、数据分析与AI绘图实战培训班” 现通知如下：
一、组织机构
主办单位：中国智慧工程研究会职业发展规划工作委员会
承办单位：中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司
二、培训时间及方式
第二十六届：
2025年01月10日—01月12日
北京站+线上直播（腾讯会议）
第二十七届：
2025年01月20日—01月22日
上海站+线上直播（腾讯会议）
注：每届课程内容一样， 根据自己情况选择报名其中一场即可 ， 现场及线上直播同步进行，不方便到现场的学员，可以线上参加，名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。
三、培训特色及收获
特色 ： 1.【福利】赠送每人1个GPT4o、4.0、o1 Plus会员账号，没有使用次数限制，不需要翻墙。 2.倡导“安全，绿色”上网，全程采用国内直连的ChatGPT官网平台，网站界面，使用方式，所有功能与国外ChatGPT官网完全一致。讲解不需要付费，不需要充值的GPT-4账号，可使用GPT-4o、Claude3 Opos, Google Gemini等主流大模型，以及GPT-4的学术相关插件； 3.赠送一个可以终身免费使用ChatGPT普通账号（需要魔法）； 4.针对实际SCI论文进行解读分析，详细讲解如何结合ChatGPT进行SCI论文写作；5.课程内容的90%以上为实际案例操作，深度剖析ChatGPT在科研学术中的最佳应用；6.本培训提供永久答疑服务。课后实践学习的过程中遇到问题，可以随时找老师进行交流； 7.参加本次培训后，后期相同的培训本人可终身免费参加；8.前30位报名赠送往届培训视频及资料； 9.培训结束后提供完整的培训视频回放。
收获： 1.了解AI的底层算法和原理，最新动态及产业发展，全面、深度的了解ChatGPT与人工智能生成内容(AIGC)核心技术要素、产业现状、发展趋势与机遇；2.提升论文写作效率：学习如何利用GPT自动化文献搜索和论文写作，大幅提升写作速度及质量，修改科研论文及工作报告，提供写作能力及优化工作，提升您的写作能力及提出优化方案；3.增强数据分析技能：通过GPT进行高级数据分析，使科研人员能更深入分析数据，加速科研发现。4.优化科研问题解决：掌握与GPT交流，有效获取科研信息和解决方案，提高问题解决效率。5.提高论文创新性和影响力：使用GPT增加论文的创新点和理论深度，提升学术影响力。6.提高各种AI绘图工具的使用：掌握生成各种类型的科研绘图。学会使用各种新的AI工具，提高工作效率。
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