國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目申報(bào)與標(biāo)書撰寫高級(jí)培訓(xùn)班（11月23日-24日）
本次文章主要包含以下培訓(xùn)課程：
課程一：
各企事業(yè)單位、高等院校及科研院所：
國(guó)家自然科學(xué)基金是目前我國(guó)各種基金制中評(píng)審過程相對(duì)最公正合理的一種基金，是否能獲得自然科學(xué)基金的資助成為評(píng)價(jià)科研人員科研水平的重要標(biāo)志之一，已成為各類職稱評(píng)聘的必備條件。然而國(guó)家自然科學(xué)基金一向以申請(qǐng)難度高、中標(biāo)率低著稱。讓您出師未捷真正原因是什么？客觀原因——個(gè)人實(shí)力、研究經(jīng)歷不足？項(xiàng)目創(chuàng)新性不強(qiáng)？還是缺乏關(guān)鍵研究基礎(chǔ)？主觀原因——立項(xiàng)依據(jù)闡述不充分？有前期基礎(chǔ)，但未能找到說服評(píng)審專家的核心「創(chuàng)新點(diǎn)」？研究方案有明顯的漏洞？研究方法陳舊、落后，研究深度不夠？還是標(biāo)書撰寫不規(guī)范，存在大量不該出現(xiàn)的「失誤」？等等。本次學(xué)習(xí)班邀請(qǐng)長(zhǎng)年工作在科研教學(xué)一線，具有豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的導(dǎo)師作為主講，該主講人主持過多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金、及其他科研項(xiàng)目。而且是長(zhǎng)年擔(dān)任多類基金評(píng)審的專家。該專家曾輔導(dǎo)過眾多經(jīng)驗(yàn)水平不足的科研人員獲得國(guó)家自然基金、結(jié)合大量成功與失敗的案例，傳授實(shí)戰(zhàn)技能，著重介紹國(guó)家自然基金標(biāo)書撰寫及提高中標(biāo)率的方法。具體事宜如下：
2、從申請(qǐng)者和評(píng)審者的不同角度，匯總往年撰寫、評(píng)審和輔導(dǎo)申請(qǐng)國(guó)自然基金的經(jīng)驗(yàn)；
3、參加的學(xué)員課后可通過微信群繼續(xù)同授課老師交流，長(zhǎng)期獲得指導(dǎo)，答疑的機(jī)會(huì)，課后提供終身免費(fèi)答疑。
4、參加一次培訓(xùn)，以后本人可以終身免費(fèi)參加相關(guān)現(xiàn)場(chǎng)及直播課程，不限次數(shù)！
5、此次課程限定40人，報(bào)名敬請(qǐng)從速。前20人報(bào)名可獲得往屆的培訓(xùn)視頻及資料。
主講老師來自國(guó)內(nèi)知名的雙一流高校教授、博士生導(dǎo)師。作為課題負(fù)責(zé)人成功獲批國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目10項(xiàng)、國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目子課題5項(xiàng)、教育部重點(diǎn)項(xiàng)目10項(xiàng)、省部級(jí)其余項(xiàng)目10余項(xiàng)。發(fā)表SCI論文130篇，獲授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利15項(xiàng)，國(guó)際創(chuàng)新專利13項(xiàng)。主講老師長(zhǎng)期參與國(guó)家自然科學(xué)基金與多個(gè)省份基金和重大課題的評(píng)審，并多次受邀在國(guó)內(nèi)高校進(jìn)行申請(qǐng)書撰寫講座，對(duì)各類基金的申請(qǐng)中需要關(guān)注的重點(diǎn)環(huán)節(jié)的把握有許多獨(dú)到的見解和第一手經(jīng)驗(yàn)。
| 日?期
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時(shí)?間
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內(nèi)容安排
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? ? ? ? ? ? ? ? ? 11月23日 ? （周六） ? |
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1、國(guó)家自然科學(xué)基金課題的評(píng)審程序
? 2、往年申請(qǐng)項(xiàng)目查項(xiàng) ? 3、申請(qǐng)方向選擇 ? 4、評(píng)審過程中的關(guān)注點(diǎn)及主要評(píng)審指標(biāo) ? 5、申報(bào)前的準(zhǔn)備工作 ? 6、課題中標(biāo)應(yīng)該具備哪些基本條件 ? 7、如何解讀國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目指南并分析年度趨勢(shì) ? 8、如何構(gòu)思及撰寫國(guó)家自然科學(xué)基金課題申請(qǐng)書(重點(diǎn)) ? 9、項(xiàng)目題目 ? 10、項(xiàng)目中英文摘要 ? 11、科學(xué)問題屬性 ? |
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? ? ? ? 14:00-17:00 ? |
1、關(guān)鍵詞
? 2、立項(xiàng)依據(jù) ? 3、參考文獻(xiàn) ? 4、項(xiàng)目的研究?jī)?nèi)容 ? 5、項(xiàng)目的研究目標(biāo) ? 6、項(xiàng)目擬解決的關(guān)鍵問題 ? 7、擬采取的研究方案 ? 8、技術(shù)路線圖 ? 9、可行性分析 ? 10、項(xiàng)目的特色與創(chuàng)新之處 ? 11、年度研究計(jì)劃及預(yù)期研究結(jié)果 ? 12、國(guó)家自然科學(xué)基金課題申請(qǐng)書的范例分析 ? |
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? ? ? ? ? ? ? 11月24日 ? （周日） ? ? |
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? ? ? 9:00-12:00 ? |
1、如何撰寫摘要？
? 2、如何撰寫立項(xiàng)依據(jù)？ ? 3、如何撰寫國(guó)家自然科學(xué)基金研究?jī)?nèi)容，研究目標(biāo)，關(guān)鍵科學(xué)問題，研究方案，技術(shù)路線？（重點(diǎn)） ? 4、如何撰寫前期研究基礎(chǔ)？ ? 5、如何有效的組織項(xiàng)目參與者人員？ ? 6、如何合理選擇代表性研究成果？ ? 7、如何寫完成國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目情況？ ? 8、國(guó)家自然科學(xué)基金課題申請(qǐng)書的范例分析 ? 9、案例性指出撰寫國(guó)自然申請(qǐng)書的注意事項(xiàng) ? |
| ?
14:00-17:00 ? |
1、如何合理選擇基金申報(bào)口？
? 2、國(guó)家自然科學(xué)基金撰寫常見問題分析 ? 3、國(guó)家自然科學(xué)基金課題申請(qǐng)書的撰寫范例分析 ? 4、抽取10份學(xué)員的申請(qǐng)書進(jìn)行評(píng)閱及講解（領(lǐng)域不限）：從題目、摘要、立項(xiàng)依據(jù)、參考文獻(xiàn)、研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容及擬解決科學(xué)問題、研究方案、技術(shù)路線、研究基礎(chǔ)等角度評(píng)價(jià)申請(qǐng)書寫作質(zhì)量。各科研專業(yè)需要撰寫及申請(qǐng)科研基金的高校師生及單位工程師均可參加。 ? 5、課后提供免費(fèi)解答及后續(xù)申請(qǐng)指導(dǎo)意見。 ? |
A類：可獲得中科軟研（北京）科學(xué)技術(shù)中心頒發(fā)的課程結(jié)業(yè)證書；
B類：可獲得教育部主管下屬機(jī)構(gòu)頒發(fā)的高級(jí)《國(guó)自然基金標(biāo)書撰寫師》專業(yè)技術(shù)人才職業(yè)技能證書，納入委員會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)，全國(guó)通用可查；
報(bào)名咨詢聯(lián)系人：
課程二：
2024年11月08日—11月10日
廣州站+線上直播（騰訊會(huì)議）
第三場(chǎng)：
2024年11月22日—11月24日
北京站+線上直播（騰訊會(huì)議）
注：三場(chǎng)課程內(nèi)容一樣，根據(jù)自己情況選擇報(bào)名其中一場(chǎng)即可，現(xiàn)場(chǎng)及線上直播同步進(jìn)行，不方便到現(xiàn)場(chǎng)的學(xué)員，可以線上參加，名額有限，請(qǐng)盡快與我們聯(lián)系報(bào)名，預(yù)留名額。
| 大章節(jié)
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小章節(jié)
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| 第一章：2024年AI領(lǐng)域最新發(fā)展介紹
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1.?OpenAI最新模型-GPT4o介紹
? 2.GPT4o與ChatGPT3.5區(qū)別 ? 3.國(guó)外大語(yǔ)言模型Claude3，Gemini，LLama3技術(shù)詳解 ? 4.國(guó)內(nèi)大語(yǔ)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 ? |
| 第二章：大語(yǔ)言模型（LLM）Prompt提示詞高級(jí)使用技巧
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1.?大語(yǔ)言模型和搜索引擎的區(qū)別
? 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(yǔ)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GPT交流科研問題 ? |
| 第三章：GPT在教學(xué)/科研中的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)案例
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用GPT進(jìn)行文獻(xiàn)翻譯
? 2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用GPT生成臨床研究的數(shù)據(jù)表 ? 3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用GPT識(shí)別公式并保存 ? 4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用GPT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GPT幫你進(jìn)行文章內(nèi)容分類 ? 6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用GPT協(xié)助撰寫工作報(bào)告 ? 7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用GPT快速生成選擇/填空/問答/判斷題 ? |
| 第四章：讓GPT成為你的工作秘書
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）讓GPT幫你整理文章數(shù)據(jù)
? 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(píng)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(yíng)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(cè)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(jiǎn)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 ? |
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? 第五章：GPT輔助論文搜索與閱讀 ? |
1.?（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT進(jìn)行論文搜索
? 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GPT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GPT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GPT論文翻譯神器介紹 ? 7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT對(duì)論文中的公式講解 ? |
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第六章：GPT輔助寫作ABCD模型（通用方法論） ? |
1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）【A模式】GPT直接寫（給定框架或者不給定框架）
? 2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）【B模式】GPT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】GPT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】GPT連接論文數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行寫作（搜索相關(guān)論文，參考相關(guān)論文內(nèi)容） ? |
| 第七章：讓GPT成為您的論文寫作助手
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT生成論文選題
? 2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助大綱撰寫 ? 3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助寫摘要 ? 4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助寫前言 ? 5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助寫技術(shù)方法 ? 6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助描述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) ? 7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 ? 8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助寫結(jié)論 ? 9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT進(jìn)行論文寫作翻譯 ? 10.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT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)）GPT寫作過程中自動(dòng)標(biāo)注參考文獻(xiàn)的2種方法 ? |
| 第八章：GPT輔助科研論文優(yōu)化
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助中英文論文潤(rùn)色
? 2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT輔助論文潤(rùn)色并生成表格對(duì)比潤(rùn)色效果 ? 3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT進(jìn)行論文降重的2種方案 ? 4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT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(cè) ? |
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第九章：GPT在科研繪圖中的應(yīng)用 ? |
1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）根據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖，折線圖，柱狀圖，餅圖等
? 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(duì)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GPT自動(dòng)繪圖方法 ? |
| 第十章：SCI論文解讀及寫作
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1.詳細(xì)解讀幾篇經(jīng)典SCI論文。
? 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(yǔ)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(jiǎn)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(duì)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。 ? |
| 第十一章：GPT在課題申報(bào)、論文選題及實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
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1.課題申請(qǐng)書撰寫技巧及要點(diǎn)剖析（項(xiàng)目名稱、關(guān)鍵詞、摘要、立項(xiàng)依據(jù)、參考文獻(xiàn)、研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容、研究方案、關(guān)鍵科學(xué)問題、可行性分析、創(chuàng)新點(diǎn)與特色之處、預(yù)期研究成果、工作基礎(chǔ)等）
? 2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT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GPT輔助撰寫、潤(rùn)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GPT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GPT評(píng)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GPT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GPT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GPT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GPT給出論文Discussion部分的切入點(diǎn)和思路 ? |
| 第十二章：GPT的拓展應(yīng)用
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT自動(dòng)創(chuàng)建精美PPT
? 2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT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GPT快速產(chǎn)出科普短視頻 ? 4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT快速制作流程圖 ? 5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT快速制作序列圖 ? 6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT快速制作思維導(dǎo)圖 ? 7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT開發(fā)聊天機(jī)器人 ? |
| 第十三章：不會(huì)寫代碼也能成為編程高手
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT實(shí)現(xiàn)某一特定功能的程序
? 2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT對(duì)代碼進(jìn)行解釋 ? 3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT進(jìn)行代碼糾錯(cuò)及修改 ? 4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT回答代碼疑問 ? 5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT幫你優(yōu)化代碼 ? 6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT讀取本地?cái)?shù)據(jù)然后寫代碼 ? 7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）利用GPT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GPT編程助手介紹 ? |
| 第十四章：基于GPT完成的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目案例
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用GPT了解科研/項(xiàng)目相關(guān)知識(shí)
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| 第十五章：GPT-4o功能詳解
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）GPT-4o不同情緒的語(yǔ)音功能介紹
? 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(duì)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(kù) ? |
| 第十六章：OpenAI最新o1系列模型詳解
? |
1.o1系列模型的數(shù)學(xué)計(jì)算，編程，推理能力提升
? 2.o1系列模型的原理介紹 ? 3.o1,o1-preview,o1-mini模型的特點(diǎn)和區(qū)別 ? 4.o1系列模型與GPT-4o模型的對(duì)比 ? 5.o1系列模型的提示詞建議 ? 6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用o1模型進(jìn)行解密推理例子 ? |
| 第十七章：GPT最新Canvas模式詳解
? |
1.Canvas模式使用概述
? 2.Canvas核心功能介紹 ? 3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas文本編輯-添加表情 ? 4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas文本編輯-內(nèi)容潤(rùn)色 ? 5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas文本編輯-修改文本閱讀水平 ? 6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas文本編輯-調(diào)整文本調(diào)整長(zhǎng)度 ? 7.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas文本編輯-提出文本修改建議 ? 8.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas文本編輯-選中特定內(nèi)容進(jìn)行提問或修改 ? 9.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas文本編輯-給文章內(nèi)容添加參考文獻(xiàn) ? 10.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas代碼編輯-添加程序注釋 ? 11.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas代碼編輯-添加程序日志 ? 12.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas代碼編輯-修復(fù)程序錯(cuò)誤 ? 13.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas代碼編輯-轉(zhuǎn)移到另一種語(yǔ)言 ? 14.（課堂動(dòng)手練習(xí)）Canvas代碼編輯-代碼審查 ? |
| 第十八章：ChatGPT/GPT4接口Python程序開發(fā)學(xué)習(xí)
? |
1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）ChatGPT/GPT4接口程序基礎(chǔ)
? 2.（課堂動(dòng)手練習(xí)）使用API方式進(jìn)行文章內(nèi)容推斷 ? 3.（課堂動(dòng)手練習(xí)）ChatGPT/GPT4接口的參數(shù)介紹 ? 4.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用ChatGPT/GPT4程序接口制作聊天機(jī)器人 ? 5.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用ChatGPT/GPT4程序接口制作訂餐機(jī)器人 ? 6.（課堂動(dòng)手練習(xí)）用ChatGPT/GPT4程序接口快速提取1000篇文章內(nèi)容 ? |
| 第十九章：AI繪圖工具M(jìn)idjourney應(yīng)用
? |
1.AI畫圖原理介紹
? 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(jí)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 ? |
| 第二十章：AI繪圖工具StableDiffusion應(yīng)用
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1.?StableDiffusion工具介紹
? 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 ? |
| 第二十一章：GPT-4o科研繪圖工具DALL-E3應(yīng)用
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1.（課堂動(dòng)手練習(xí)）DALL-E3模型介紹
? 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 ? |
| 第二十二章：AI視頻領(lǐng)域應(yīng)用(Sora等)
? ? |
1.視頻生成工具pika介紹及使用
? 2.視頻生成工具runway介紹及使用 ? 3.OpenAl最新視頻生成模型Sora提示詞介紹 ? 4.OpenAl最新視頻生成模型Sora使用介紹 ? 5.阿里巴巴視頻生成模型EMO介紹 ? 6.最新視頻生成模型可靈介紹及使用 ? |
| 輔助課程
? |
1.課程總結(jié)及技術(shù)發(fā)展展望。
? 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(duì)一答疑） ? 4.配備AIGC/GPT/AI繪圖/等教材，課后逐步提高能力。 ? |
課程三：
| 課程章節(jié)
? |
主要內(nèi)容
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| 第一章
? MATLAB 基礎(chǔ)編程串講 ? |
1、MATLAB 基礎(chǔ)操作：包括矩陣操作、邏輯與流程控制、函數(shù)與腳本文
? 件、基本繪圖等 ? 2、文件導(dǎo)入：mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi 等格式 ? 3、MATLAB 編程習(xí)慣、編程風(fēng)格與調(diào)試技巧 ? 4、向量化編程與內(nèi)存優(yōu)化 ? 5、MATLAB 數(shù)字圖像處理入門（圖像的常見格式及讀寫、圖像類型的轉(zhuǎn)換、數(shù)字圖像的基本運(yùn)算、數(shù)字圖像的幾何變換、圖像去噪與圖像復(fù)原、圖像邊緣檢測(cè)與圖像分割） ? 6、案例講解：基于手機(jī)攝像頭的心率計(jì)算 ? 7、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第二章
? MATLAB 2023a新特性簡(jiǎn)介 ? |
1、實(shí)時(shí)腳本（Live Script）與交互控件（Control）功能介紹與演示
? 2、批量大數(shù)據(jù)導(dǎo)入及Datastore類函數(shù)功能介紹與演示 ? 3、數(shù)據(jù)清洗（Data Cleaning）功能介紹與演示 ? 4、實(shí)驗(yàn)管理器（Experiment Manager）功能介紹與演示 ? 5、MATLAB Deep Learning Toolbox概覽 ? 6、MATLAB Deep Learning Model Hub簡(jiǎn)介 ? 7、深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)器（Deep Network Designer）功能介紹與演示 ? 8、MATLAB與TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架協(xié)同工作功能介紹與演示 ? |
| 第三章
? BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? |
1、人工智能基本概念辨析（回歸擬合問題與分類識(shí)別問題；有監(jiān)督（導(dǎo)
? 師）學(xué)習(xí)與無監(jiān)督（無導(dǎo)師）學(xué)習(xí)；訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集；過擬合 ? 與欠擬合） 2、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理 ? 3、數(shù)據(jù)預(yù)處理（歸一化、異常值剔除、數(shù)據(jù)擴(kuò)增技術(shù)等） ? 4、交叉驗(yàn)證與模型參數(shù)優(yōu)化 ? 5、模型評(píng)價(jià)與指標(biāo)的選擇（回歸擬合問題 vs. 分類識(shí)別問題） ? 6、案例講解： ? （1）手寫數(shù)字識(shí)別 ? （2）人臉朝向識(shí)別 ? （3）回歸擬合預(yù)測(cè) ? 7、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第四章
? 支持向量機(jī)、決策樹與 ? 隨機(jī)森林 ? |
1、支持向量機(jī)的基本原理（支持向量的本質(zhì)、核函數(shù)的意義）
? 2、決策樹的基本原理（信息熵和信息增益；ID3和 C4.5的區(qū)別） ? 3、隨機(jī)森林的基本原理（為什么需要隨機(jī)森林算法？廣義與狹義意義下 的“隨機(jī)森林”分別指的是什么？“隨機(jī)”提現(xiàn)在哪些地方？） ? 4、知識(shí)擴(kuò)展：支持向量機(jī)、決策樹除了建模型之外，還可以幫我們做什 么事情？怎樣解讀隨機(jī)森林的結(jié)果？ ? 5、案例講解：（1）鳶尾花 Iris 分類識(shí)別（SVM、決策樹） ? （2）基于隨機(jī)森林的乳腺癌良性/惡性腫瘤智能診斷模型 ? 6、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第五章
? 變量降維與特征選擇 ? |
1、變量降維(Dimension reduction)與特征選擇(Feature selection)
? 在概念上的區(qū)別與聯(lián)系 ? 2、主成分分析（PCA）的基本原理 ? 3、偏最小二乘法（PLS）的基本原理 ? 4、PCA 與 PLS 的代碼實(shí)現(xiàn) ? 5、PCA 的啟發(fā)：訓(xùn)練集與測(cè)試集劃分合理性的判斷 ? 6、經(jīng)典特征選擇方法 ? （1）前向選擇法與后向選擇法 ? （2）無信息變量消除法 ? （3）基于二進(jìn)制遺傳算法的特征選擇 ? |
| 第六章
? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? |
1、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)越多越
? 好嗎？深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)區(qū)別是什么？） ? 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（什么是卷積核？CNN 的典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是怎 ? 樣的？CNN 的權(quán)值共享機(jī)制是什么？CNN 提取的特征是怎樣的？） ? 3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等經(jīng)典深度神經(jīng) ? 網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系 ? 4、預(yù)訓(xùn)練模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等）的下載 ? 與安裝 ? 5、案例講解： ? （1）CNN 預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別 ? （2）利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取抽象特征 ? （3）自定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ? （4）1D CNN 模型解決回歸擬合預(yù)測(cè)問題 ? 6、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第七章
? 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與調(diào)參技巧 ? |
1、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化
? 2、優(yōu)化算法（梯度下降、隨機(jī)梯度下降、小批量隨機(jī)梯度下降、動(dòng)量法、 Adam 等） 3、調(diào)參技巧（參數(shù)初始化、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)擴(kuò)增、批量歸一化、超參 數(shù)優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)正則化等） 4、案例講解：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化 5、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第八章
? 遷移學(xué)習(xí)算法 ? |
1、遷移學(xué)習(xí)算法的基本原理（為什么需要遷移學(xué)習(xí)？為什么可以遷移學(xué)
? 習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的基本思想是什么？） 2、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遷移學(xué)習(xí)算法 ? 3、案例講解：貓狗大戰(zhàn)（Dogs vs. Cats）??4、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第九章
? 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN） ? |
1、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) GAN（什么是對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)？為什么需要對(duì)抗生成網(wǎng)
? 絡(luò)？對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)可以幫我們做什么？GAN 給我們帶來的啟示） ? 2、GAN 的基本原理及 GAN 進(jìn)化史 ? 3、案例講解：GAN 的 MATLAB 代碼實(shí)現(xiàn)（向日葵花圖像的自動(dòng)生成） ? 4、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第十章
? 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短時(shí) ? 記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? |
1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的基本原理
? 2、長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的基本原理 ?3、RNN 與 LSTM 的區(qū)別與聯(lián)系 ? 4、案例講解：?（1）時(shí)間序列預(yù)測(cè) （2）序列-序列分類 ? 5. 實(shí)操練習(xí) ? |
| 第十一章
? 基于深度學(xué)習(xí)的視頻分 ? 類案例實(shí)戰(zhàn) ? |
1、基于深度學(xué)習(xí)的視頻分類基本原理
? 2、讀取視頻流文件并抽取圖像幀 ? 3、利用預(yù)訓(xùn)練 CNN 模型提取指定層的特征圖 ? 4、自定義構(gòu)建 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 5、案例講解：HMDB51 數(shù)據(jù)集視頻分類 ? 6、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第十二章
? 目標(biāo)檢測(cè) YOLO 模型 ? |
1、什么是目標(biāo)檢測(cè)？目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)識(shí)別的區(qū)別與聯(lián)系
? 2、YOLO 模型的工作原理 ? 3、從 YOLO v1 到 v5 的進(jìn)化之路 4、案例講解： ? (1)?使用預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)圖像、視頻等實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè) ? (2)?訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集：新冠疫情佩戴口罩識(shí)別 5、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第十三章
? U-Net模型 ? |
1、語(yǔ)義分割（Semantic Segmentation）簡(jiǎn)介
? 2、U-Net 模型的基本原理 ? 3、案例講解：基于 U-Net 的多光譜圖像語(yǔ)義分割 4、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第十四章
? 自編碼器 ? |
1、自編碼器的組成及基本工作原理
? 2、自編碼器的變種（棧式自編碼器、稀疏自編碼器、去噪自編碼器、卷 ? 積自編碼器、掩碼自編碼器等）及其工作原理 ? 3、案例講解：基于自編碼器的圖像分類 4、實(shí)操練習(xí) ? |
| 第十五章
? 討論與答疑 ? |
1、如何查閱文獻(xiàn)資料？（你會(huì)使用 Google Scholar、Sci-Hub、
? ResearchGate 嗎？應(yīng)該去哪些地方查找與論文配套的數(shù)據(jù)和代碼？） ? 2、如何提煉與挖掘創(chuàng)新點(diǎn)？（如果在算法層面上難以做出原創(chuàng)性的工作， ? 如何結(jié)合自己的實(shí)際問題提煉與挖掘創(chuàng)新點(diǎn)？） ? 3、相關(guān)學(xué)習(xí)資料分享與拷貝（圖書推薦、在線課程推薦等） ? 4、建立微信群，便于后期的討論與答疑 ? |
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本文系作者 @TIMEDOO 原創(chuàng)發(fā)布在 肽度TIMEDOO。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。
