2.GPT4o與ChatGPT3.5區(qū)別

3.國外大語言模型Claude3，Gemini，LLama3技術(shù)詳解

4.國內(nèi)大語言模型文心一言，通義千問，Kimi，智譜清言，星火認(rèn)知使用介紹。

5.GPT4o的各種插件應(yīng)用介紹

6.AI工具與科研應(yīng)用的結(jié)合

2.PromptEngineering提示詞工程介紹

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）技巧1：角色扮演

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）技巧2：使用不同的語氣

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）技巧3：給出具體任務(wù)

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）技巧4：利用上下文管關(guān)聯(lián)的特點(diǎn)

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）技巧5：零樣本思維鏈提示-提高模型邏輯推理能力

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）技巧6：多樣本思維鏈提示-提升模型模仿能力

9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）技巧7：自洽性-提升模型數(shù)學(xué)能力

10.（課堂動(dòng)手練習(xí)）技巧8：生成知識(shí)提示-提升模型知識(shí)水平

11.如何寫好一篇論文的提示詞

12.如何與AI交流科研問題

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用AI生成臨床研究的數(shù)據(jù)表

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用AI識(shí)別公式并保存

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用AI將文章中的數(shù)據(jù)整理成表格

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用AI幫你進(jìn)行文章內(nèi)容分類

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用AI協(xié)助撰寫工作報(bào)告

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用AI快速生成選擇/填空/問答/判斷題

2（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT幫你進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT幫你進(jìn)行用戶評論分類

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT幫你優(yōu)化工作總結(jié)

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用GPT改進(jìn)你的產(chǎn)品或服務(wù)

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用GPT分析不同產(chǎn)品的差異

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）向GPT尋求商業(yè)和營銷意見

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT幫你生成特定知識(shí)的測試題

9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT幫你寫合同

10.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT幫你寫簡歷

11.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT幫你進(jìn)行模擬面試

12.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT生成數(shù)學(xué)公式并保存

13.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT根據(jù)特定數(shù)據(jù)生成圖表

?

第五章：AI輔助論文搜索與閱讀

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）論文拓展平臺(tái)使用

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）最好用的AI論文閱讀交流神器介紹

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）RAG檢索增強(qiáng)生成介紹

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI進(jìn)行論文閱讀總結(jié)交流。

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）最好用的AI論文翻譯神器介紹

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI對論文中的公式講解

第六章：AI輔助寫作ABCD模型（通用方法論）

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）【B模式】投喂式寫作（指定引用內(nèi)容的寫作）

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）【C模式】模仿式寫作（指定范文，給出觀點(diǎn)，套用格式）

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）【D模式】連接論文數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行寫作（搜索相關(guān)論文，參考相關(guān)論文內(nèi)容）

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助大綱撰寫

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助寫摘要

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助寫前言

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助寫技術(shù)方法

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助描述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助寫結(jié)論

9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI進(jìn)行論文寫作翻譯

10.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI幫你生成完整的文獻(xiàn)綜述（附帶真實(shí)參考文獻(xiàn)）

11.（課堂動(dòng)手練習(xí)）AI寫作過程中自動(dòng)標(biāo)注參考文獻(xiàn)的2種方法

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助論文潤色并生成表格對比潤色效果

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI進(jìn)行論文降重的2種方案

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI提出論文審稿意見和具體修改方案

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）如何判別文章是不是AI生成

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）如何避免AI生成的文章被檢測

第九章：AI在科研繪圖中的應(yīng)用

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制不同特征之間的相關(guān)系數(shù)圖

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制不同數(shù)據(jù)特征的多變量聯(lián)合分布圖

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制數(shù)據(jù)缺失值可視化圖

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制不同模型算法的結(jié)果對比圖

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制模型算法的ROC曲線圖

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制特征重要性排序圖

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）其他各種圖像的AI自動(dòng)繪圖方法

ChatGPT應(yīng)用：將科研呢項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)處理、分析、建模和可視化成果轉(zhuǎn)化為學(xué)術(shù)論文，并利用ChatGPT優(yōu)化論文寫作流程。

2.數(shù)據(jù)處理

描述：詳述數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗和轉(zhuǎn)換步驟。

ChatGPT應(yīng)用：生成數(shù)據(jù)處理部分的文本描述，確保術(shù)語準(zhǔn)確。

3.建模方法

描述：闡明模型選擇、訓(xùn)練過程和參數(shù)優(yōu)化。

ChatGPT應(yīng)用：幫助撰寫模型選擇和優(yōu)化策略的邏輯論述。

4.結(jié)果可視化

描述：展示關(guān)鍵圖表，如準(zhǔn)確率和ROC曲線，并解釋其意義。

ChatGPT應(yīng)用：生成圖表的描述和解釋，簡潔明了。

5.成果討論

描述：分析模型表現(xiàn)，討論其在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

ChatGPT應(yīng)用：生成對模型結(jié)果的深入討論和潛在應(yīng)用的描述。

6.論文撰寫

ChatGPT應(yīng)用：輔助撰寫論文各部分，包括摘要、引言和結(jié)論，提高寫作效率。

2、（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI分析指定領(lǐng)域的熱門研究方向

3、（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI輔助撰寫、潤色課題申報(bào)書的各部分內(nèi)容

4、（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI總結(jié)指定論文的局限性與不足，并給出潛在的改進(jìn)思路與建議

5、（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI評估指定改進(jìn)思路的新穎性與已發(fā)表的類似工作

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI進(jìn)一步細(xì)化改進(jìn)思路，凝練論文的選題與創(chuàng)新點(diǎn)

7、（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI給出具體的算法步驟，并自動(dòng)生成算法的Python示例代碼框架

8、（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI設(shè)計(jì)完整的實(shí)驗(yàn)方案與數(shù)據(jù)分析流程

9、（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI給出論文Discussion部分的切入點(diǎn)和思路

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI根據(jù)文章內(nèi)容或自定義大綱創(chuàng)建PPT

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI快速產(chǎn)出科普短視頻

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI快速制作流程圖

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI快速制作序列圖

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI快速制作思維導(dǎo)圖

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI對代碼進(jìn)行解釋

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI進(jìn)行代碼糾錯(cuò)及修改

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI回答代碼疑問

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI幫你優(yōu)化代碼

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI讀取本地?cái)?shù)據(jù)然后寫代碼

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用AI幫你提供完整項(xiàng)目代碼并不斷修正代碼

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）自動(dòng)化AI編程助手介紹

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用AI優(yōu)化科研/項(xiàng)目的設(shè)計(jì)

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用AI解答科研/項(xiàng)目相關(guān)問題

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用AI讀取本地?cái)?shù)據(jù)（Excel數(shù)據(jù)或CSV數(shù)據(jù)等）

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用AI對科研/項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)建模程序編寫

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）如何分析特征重要性（哪些特征對標(biāo)簽的影響最大）

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）多種常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)果對比

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）GPT-4o聯(lián)網(wǎng)功能介紹

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）GPT-4o圖像識(shí)別能力詳細(xì)解析

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）GPT-4o識(shí)別統(tǒng)計(jì)分析圖并生成對應(yīng)畫圖的代碼

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）GPT-4o識(shí)別圖片中的表格數(shù)據(jù)并保存

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）GPT-4o識(shí)別圖片中的公式并進(jìn)行編輯

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT-4o完成全自動(dòng)數(shù)據(jù)分析、繪圖、建模

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT-4o連接論文數(shù)據(jù)庫

2.文生圖和圖生圖介紹

3.CLIP模型和擴(kuò)散模型介紹

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Midjourney使用介紹

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Midjourney提高分辨率及圖像微調(diào)

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Midjourney參考別人的優(yōu)秀作品進(jìn)行繪圖

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Midjourney圖生圖高級用法

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Midjourney的參數(shù)使用

9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Midjourney科研作圖應(yīng)用

2.StableDiffusion環(huán)境部署介紹

3.StableDiffusion工作界面介紹

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用Lora模型產(chǎn)生寫實(shí)人物圖像

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）圖像的局部重繪

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）StableDiffusion的插件系統(tǒng)介紹

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用線稿圖生成裝修和建筑

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用線稿圖給圖片上色

9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）產(chǎn)生特定姿態(tài)的人物圖像

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）DALL-E3與GPT4結(jié)合使用

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）DALL-E3中文提示詞的使用

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）DALL-E3根據(jù)上下文內(nèi)容修改圖片

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）DALL-E3在圖像中生成特定文字

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）DALL-E3繪圖結(jié)果的不斷優(yōu)化

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）DALL-E3科研作圖應(yīng)用

2.根據(jù)學(xué)員感興趣的領(lǐng)域，講解ChatGPT在該領(lǐng)域的應(yīng)用方法

3.建立信群答疑群（課后提供終身免費(fèi)答疑，提供一對一答疑）

4.配備AIGC/GPT/AI繪圖/等教材，課后逐步提高能力。

2.云種類識(shí)別

3.用戶評論情感分類

4.甲狀腺CT圖像分類

5.工業(yè)缺陷檢測

6.汽車部件安裝檢測

2.人工智能在科研翻譯中的應(yīng)用

3.人工智能在科研數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

4.人工智能的科研繪圖中的應(yīng)用

5.人工智能的科研模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練中的應(yīng)用

6.人工智能技術(shù)的各種應(yīng)用場景

2.python開發(fā)環(huán)境-pycharm介紹

3.pytthon開發(fā)環(huán)境-jupyter配置

4.jupyter基本使用

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）python環(huán)境安裝配置

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）print使用

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）運(yùn)算符和變量

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）循環(huán)

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）列表元組字典

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）if條件

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）函數(shù)

9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）模塊

10.（課堂動(dòng)手練習(xí)）類的使用

11.（課堂動(dòng)手練習(xí)）文件讀寫

12.（課堂動(dòng)手練習(xí)）異常處理

?

第五章：科學(xué)計(jì)算模塊Numpy學(xué)習(xí)

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）創(chuàng)建array

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）numpy的運(yùn)算

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）隨機(jī)數(shù)生成以及矩陣的運(yùn)算

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）numpy的索引

第六章：繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）figure圖像

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）設(shè)置坐標(biāo)軸

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）legend圖例

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）scatter散點(diǎn)圖

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Lasso回歸算法介紹與使用

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）KNN算法介紹與使用

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）SVM算法介紹與使用

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）K-means算法介紹與使用

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）XGBoost算法介紹與使用

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）LightGBM算法介紹與使用

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用技巧總結(jié)分析

9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用自己的數(shù)據(jù)完成機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練

2.缺失值填充方法

3.數(shù)字類型特征處理

4.多值有序特征和多值無序特征處理

5.特征篩選方法

6.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理

第十章：機(jī)器學(xué)習(xí)案例在項(xiàng)目中的應(yīng)用（課堂動(dòng)手練習(xí)）用

2. 項(xiàng)目簡介

– 目標(biāo)定義：開發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于數(shù)據(jù)預(yù)測。

3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

– 數(shù)據(jù)加載：載入數(shù)據(jù)集，并初步查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和基本統(tǒng)計(jì)信息

– 數(shù)據(jù)清洗：識(shí)別并處理數(shù)據(jù)集中的異常值和缺失值。使用適當(dāng)?shù)姆椒ㄌ畛淙笔е担ɡ?，均值填充?/p>

– 特征工程：分析各特征與標(biāo)簽值的關(guān)系。選擇合適的特征進(jìn)行模型訓(xùn)練

4. 探索性數(shù)據(jù)分析

– 利用Seaborn的pairplot繪制不同特征之間的關(guān)系

– 繪制熱力圖分析特征之間的相關(guān)性

5. 模型構(gòu)建與訓(xùn)練

– 選擇模型：選擇多個(gè)分類算法（如K-近鄰、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、隨機(jī)森林等）進(jìn)行比較

6. 模型評估與優(yōu)化

– 結(jié)果可視化：使用條形圖展示不同模型的性能比較

– 模型解釋：使用SHAP值解釋模型的預(yù)測結(jié)果，以了解哪些特征對模型預(yù)測結(jié)果影響最大

7. 項(xiàng)目總結(jié)

– 評估模型表現(xiàn)：綜合評估模型的準(zhǔn)確性和可解釋性

– 討論與改進(jìn)：基于模型表現(xiàn)，討論可能的改進(jìn)方法和實(shí)際應(yīng)用中的潛在挑戰(zhàn)

2.逐篇論文解讀，突出算法的選擇理由、應(yīng)用過程和結(jié)果分析

3.研究背景和問題定義：介紹論文所解決的問題和研究背景

4.數(shù)據(jù)處理和特征工程：討論數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和特征工程步驟

5.算法選擇和模型構(gòu)建過程：解釋為何選擇該深度學(xué)習(xí)算法，并描述模型的構(gòu)建過程

6.模型評估和結(jié)果討論：評估模型性能，討論實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其意義

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制不同特征之間的相關(guān)系數(shù)圖

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制不同數(shù)據(jù)特征的多變量聯(lián)合分布圖

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制數(shù)據(jù)缺失值可視化圖

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制不同模型算法的結(jié)果對比圖

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制模型算法的ROC曲線圖

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）繪制特征重要性排序圖

8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）其他各種圖像的AI自動(dòng)繪圖方法

2.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法

3.BP算法介紹

4.梯度消失問題

5.多種激活函數(shù)介紹

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）BP算法解決手寫數(shù)字識(shí)別問題

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖片

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）交叉熵(cross-entropy)講解和使用

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）欠擬合/正確擬合/過擬合

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）各種優(yōu)化器Optimizer

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）模型保存和模型載入方法

2.卷積的局部感受野，權(quán)值共享介紹。

3.卷積的具體計(jì)算方式

4.池化層介紹（均值池化、最大池化）

5.LeNET-5卷積網(wǎng)絡(luò)介紹

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）CNN手寫數(shù)字識(shí)別案例

2.RNN具體計(jì)算分析

3.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹

4.輸入門，遺忘門，輸出門具體計(jì)算分析

5.堆疊LSTM介紹

6.雙向LSTM介紹

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用LSTM進(jìn)行基因序列能量預(yù)測

2.ResNet模型詳解

3.ConvNeXt模型詳解

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）下載訓(xùn)練好的1000分類圖像識(shí)別模型

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用訓(xùn)練好的圖像識(shí)別模型進(jìn)行各種圖像分類

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練氣象圖像分類模型

7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）訓(xùn)練自己的圖像分類數(shù)據(jù)集

2.逐篇論文解讀，突出算法的選擇理由、應(yīng)用過程和結(jié)果分析

3.研究背景和問題定義：介紹論文所解決的問題和研究背景

4.數(shù)據(jù)處理和特征工程：討論數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和特征工程步驟

5.算法選擇和模型構(gòu)建過程：解釋為何選擇該深度學(xué)習(xí)算法，并描述模型的構(gòu)建過程

6.模型評估和結(jié)果討論：評估模型性能，討論實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其意義

2.R-CNN模型詳解

3.SPPNET模型詳解

4.Fast-RCNN模型詳解

5.Faster-RCNN模型詳解

2.YOLOv1代價(jià)函數(shù)講解以及缺點(diǎn)分析

3.YOLOv2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Darknet-19講解

4.YOLOv2精度優(yōu)化-高分辨率和anchor

5.YOLOv2精度優(yōu)化-維度聚類

6.YOLOv2精度優(yōu)化-直接位置預(yù)測

7.YOLOv2精度優(yōu)化-細(xì)粒度特征和多尺度訓(xùn)練

8.YOLOv3結(jié)構(gòu)講解

9.YOLOv4算法講解

10.YOLOv5算法講解

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）安裝YOLOv10模型

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）自行標(biāo)注要檢測的圖像樣本

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）修改模型的配置文件

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）訓(xùn)練YOLOv10目標(biāo)檢測模型

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用訓(xùn)練好的YOLOv10進(jìn)行圖像預(yù)測

2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）安裝YOLOv10模型

3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）自行標(biāo)注要分割的圖像樣本

4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）修改模型的配置文件

5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）訓(xùn)練YOLOv10圖像分割模型

6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用訓(xùn)練好的YOLOv10進(jìn)行圖像分割

2.逐篇論文解讀，突出算法的選擇理由、應(yīng)用過程和結(jié)果分析

3.研究背景和問題定義：介紹論文所解決的問題和研究背景

4.數(shù)據(jù)處理：討論數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

5.算法選擇和模型構(gòu)建過程：解釋為何選擇該深度學(xué)習(xí)算法，并描述模型的構(gòu)建過程

6.模型評估和結(jié)果討論：評估模型性能，討論實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其意義

2.self-Attention

3.Multi-Head Attention

4.Bert模型介紹

5.MLM和NSP模型任務(wù)

6.使用Bert模型進(jìn)行用戶評論分類

2.國內(nèi)大語言模型文心一言，通義千問，Kimi，智譜清言，星火認(rèn)知使用介紹

3.ChatGPT輔助論文搜索與閱讀

4.ChatGPT成為您的論文寫作助手

5.ChatGPT輔助科研論文優(yōu)化

6.不會(huì)寫代碼也能成為編程高手

2.建立信群答疑群，課后提供答疑。

3.配備AIGC/GPT/AI繪圖/人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)教材，課后逐步提高能力。