國家自然科學基金項目申報與標書撰寫高級培訓班（11月23日-24日）
本次文章主要包含以下培訓課程：
課程一：
各企事業(yè)單位、高等院校及科研院所：
國家自然科學基金是目前我國各種基金制中評審過程相對最公正合理的一種基金，是否能獲得自然科學基金的資助成為評價科研人員科研水平的重要標志之一，已成為各類職稱評聘的必備條件。然而國家自然科學基金一向以申請難度高、中標率低著稱。讓您出師未捷真正原因是什么？客觀原因——個人實力、研究經(jīng)歷不足？項目創(chuàng)新性不強？還是缺乏關鍵研究基礎？主觀原因——立項依據(jù)闡述不充分？有前期基礎，但未能找到說服評審專家的核心「創(chuàng)新點」？研究方案有明顯的漏洞？研究方法陳舊、落后，研究深度不夠？還是標書撰寫不規(guī)范，存在大量不該出現(xiàn)的「失誤」？等等。本次學習班邀請長年工作在科研教學一線，具有豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗的導師作為主講，該主講人主持過多項國家自然科學基金、及其他科研項目。而且是長年擔任多類基金評審的專家。該專家曾輔導過眾多經(jīng)驗水平不足的科研人員獲得國家自然基金、結合大量成功與失敗的案例，傳授實戰(zhàn)技能，著重介紹國家自然基金標書撰寫及提高中標率的方法。具體事宜如下：
2、從申請者和評審者的不同角度，匯總往年撰寫、評審和輔導申請國自然基金的經(jīng)驗；
3、參加的學員課后可通過微信群繼續(xù)同授課老師交流，長期獲得指導，答疑的機會，課后提供終身免費答疑。
4、參加一次培訓，以后本人可以終身免費參加相關現(xiàn)場及直播課程，不限次數(shù)！
5、此次課程限定40人，報名敬請從速。前20人報名可獲得往屆的培訓視頻及資料。
主講老師來自國內(nèi)知名的雙一流高校教授、博士生導師。作為課題負責人成功獲批國家自然科學基金項目10項、國家社科基金重大項目子課題5項、教育部重點項目10項、省部級其余項目10余項。發(fā)表SCI論文130篇，獲授權國家發(fā)明專利15項，國際創(chuàng)新專利13項。主講老師長期參與國家自然科學基金與多個省份基金和重大課題的評審，并多次受邀在國內(nèi)高校進行申請書撰寫講座，對各類基金的申請中需要關注的重點環(huán)節(jié)的把握有許多獨到的見解和第一手經(jīng)驗。
| 日?期
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時?間
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內(nèi)容安排
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? ? ? ? ? ? ? ? ? 11月23日 ? （周六） ? |
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? ? ? ? 9:00-12:00 ? |
1、國家自然科學基金課題的評審程序
? 2、往年申請項目查項 ? 3、申請方向選擇 ? 4、評審過程中的關注點及主要評審指標 ? 5、申報前的準備工作 ? 6、課題中標應該具備哪些基本條件 ? 7、如何解讀國家自然科學基金項目指南并分析年度趨勢 ? 8、如何構思及撰寫國家自然科學基金課題申請書(重點) ? 9、項目題目 ? 10、項目中英文摘要 ? 11、科學問題屬性 ? |
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? ? ? ? 14:00-17:00 ? |
1、關鍵詞
? 2、立項依據(jù) ? 3、參考文獻 ? 4、項目的研究內(nèi)容 ? 5、項目的研究目標 ? 6、項目擬解決的關鍵問題 ? 7、擬采取的研究方案 ? 8、技術路線圖 ? 9、可行性分析 ? 10、項目的特色與創(chuàng)新之處 ? 11、年度研究計劃及預期研究結果 ? 12、國家自然科學基金課題申請書的范例分析 ? |
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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、如何撰寫立項依據(jù)？ ? 3、如何撰寫國家自然科學基金研究內(nèi)容，研究目標，關鍵科學問題，研究方案，技術路線？（重點） ? 4、如何撰寫前期研究基礎？ ? 5、如何有效的組織項目參與者人員？ ? 6、如何合理選擇代表性研究成果？ ? 7、如何寫完成國家自然科學基金項目情況？ ? 8、國家自然科學基金課題申請書的范例分析 ? 9、案例性指出撰寫國自然申請書的注意事項 ? |
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14:00-17:00 ? |
1、如何合理選擇基金申報口？
? 2、國家自然科學基金撰寫常見問題分析 ? 3、國家自然科學基金課題申請書的撰寫范例分析 ? 4、抽取10份學員的申請書進行評閱及講解（領域不限）：從題目、摘要、立項依據(jù)、參考文獻、研究目標、研究內(nèi)容及擬解決科學問題、研究方案、技術路線、研究基礎等角度評價申請書寫作質量。各科研專業(yè)需要撰寫及申請科研基金的高校師生及單位工程師均可參加。 ? 5、課后提供免費解答及后續(xù)申請指導意見。 ? |
A類：可獲得中科軟研（北京）科學技術中心頒發(fā)的課程結業(yè)證書；
B類：可獲得教育部主管下屬機構頒發(fā)的高級《國自然基金標書撰寫師》專業(yè)技術人才職業(yè)技能證書，納入委員會數(shù)據(jù)庫，全國通用可查；
報名咨詢聯(lián)系人：
課程二：
2024年11月08日—11月10日
廣州站+線上直播（騰訊會議）
第三場：
2024年11月22日—11月24日
北京站+線上直播（騰訊會議）
注：三場課程內(nèi)容一樣，根據(jù)自己情況選擇報名其中一場即可，現(xiàn)場及線上直播同步進行，不方便到現(xiàn)場的學員，可以線上參加，名額有限，請盡快與我們聯(lián)系報名，預留名額。
| 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.國外大語言模型Claude3，Gemini，LLama3技術詳解 ? 4.國內(nèi)大語言模型文心一言，通義千問，Kimi，智譜清言，星火認知使用介紹。 ? 5.GPT4o的各種插件應用介紹 ? 6.AI工具與科研應用的結合 ? |
| 第二章：大語言模型（LLM）Prompt提示詞高級使用技巧
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1.?大語言模型和搜索引擎的區(qū)別
? 2.PromptEngineering提示詞工程介紹 ? 3.（課堂動手練習）技巧1：角色扮演 ? 4.（課堂動手練習）技巧2：使用不同的語氣 ? 5.（課堂動手練習）技巧3：給出具體任務 ? 6.（課堂動手練習）技巧4：利用上下文管關聯(lián)的特點 ? 7.（課堂動手練習）技巧5：零樣本思維鏈提示-提高模型邏輯推理能力 ? 8.（課堂動手練習）技巧6：多樣本思維鏈提示-提升模型模仿能力 ? 9.（課堂動手練習）技巧7：自洽性-提升模型數(shù)學能力 ? 10.（課堂動手練習）技巧8：生成知識提示-提升模型知識水平 ? 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/科研中的應用實戰(zhàn)案例
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1.（課堂動手練習）使用GPT進行文獻翻譯
? 2.（課堂動手練習）使用GPT生成臨床研究的數(shù)據(jù)表 ? 3.（課堂動手練習）使用GPT識別公式并保存 ? 4.（課堂動手練習）使用GPT將文章中的數(shù)據(jù)整理成表格 ? 5.（課堂動手練習）使用GPT幫你進行文章內(nèi)容分類 ? 6.（課堂動手練習）使用GPT協(xié)助撰寫工作報告 ? 7.（課堂動手練習）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.（課堂動手練習）讓GPT幫你整理文章數(shù)據(jù)
? 2（課堂動手練習）讓GPT幫你進行數(shù)據(jù)處理 ? 3.（課堂動手練習）讓GPT幫你進行用戶評論分類 ? 4.（課堂動手練習）讓GPT幫你優(yōu)化工作總結 ? 5.（課堂動手練習）使用GPT改進你的產(chǎn)品或服務 ? 6.（課堂動手練習）使用GPT分析不同產(chǎn)品的差異 ? 7.（課堂動手練習）向GPT尋求商業(yè)和營銷意見 ? 8.（課堂動手練習）讓GPT幫你生成特定知識的測試題 ? 9.（課堂動手練習）讓GPT幫你寫合同 ? 10.（課堂動手練習）讓GPT幫你寫簡歷 ? 11.（課堂動手練習）讓GPT幫你進行模擬面試 ? 12.（課堂動手練習）讓GPT生成數(shù)學公式并保存 ? 13.（課堂動手練習）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.?（課堂動手練習）利用GPT進行論文搜索
? 2.（課堂動手練習）論文拓展平臺使用 ? 3.（課堂動手練習）最好用的GPT論文閱讀交流神器介紹 ? 4.（課堂動手練習）RAG檢索增強生成介紹 ? 5.（課堂動手練習）利用GPT進行論文閱讀總結交流。 ? 6.（課堂動手練習）最好用的GPT論文翻譯神器介紹 ? 7.（課堂動手練習）利用GPT對論文中的公式講解 ? |
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第六章：GPT輔助寫作ABCD模型（通用方法論） ? |
1.（課堂動手練習）【A模式】GPT直接寫（給定框架或者不給定框架）
? 2.（課堂動手練習）【B模式】GPT投喂式寫作（指定引用內(nèi)容的寫作） ? 3.（課堂動手練習）【C模式】GPT模仿式寫作（指定范文，給出觀點，套用格式） ? 4.（課堂動手練習）【D模式】GPT連接論文數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫進行寫作（搜索相關論文，參考相關論文內(nèi)容） ? |
| 第七章：讓GPT成為您的論文寫作助手
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1.（課堂動手練習）利用GPT生成論文選題
? 2.（課堂動手練習）利用GPT輔助大綱撰寫 ? 3.（課堂動手練習）利用GPT輔助寫摘要 ? 4.（課堂動手練習）利用GPT輔助寫前言 ? 5.（課堂動手練習）利用GPT輔助寫技術方法 ? 6.（課堂動手練習）利用GPT輔助描述實驗數(shù)據(jù) ? 7.（課堂動手練習）利用GPT輔助進行數(shù)據(jù)分析 ? 8.（課堂動手練習）利用GPT輔助寫結論 ? 9.（課堂動手練習）利用GPT進行論文寫作翻譯 ? 10.（課堂動手練習）利用GPT幫你生成完整的文獻綜述（附帶真實參考文獻） ? 11.（課堂動手練習）GPT寫作過程中自動標注參考文獻的2種方法 ? |
| 第八章：GPT輔助科研論文優(yōu)化
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1.（課堂動手練習）利用GPT輔助中英文論文潤色
? 2.（課堂動手練習）利用GPT輔助論文潤色并生成表格對比潤色效果 ? 3.（課堂動手練習）利用GPT進行論文降重的2種方案 ? 4.（課堂動手練習）利用GPT提出論文審稿意見和具體修改方案 ? 5.（課堂動手練習）如何判別文章是不是AI生成 ? 6.（課堂動手練習）如何避免AI生成的文章被檢測 ? |
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第九章：GPT在科研繪圖中的應用 ? |
1.（課堂動手練習）根據(jù)本地數(shù)據(jù)繪制散點圖，折線圖，柱狀圖，餅圖等
? 2.（課堂動手練習）繪制不同特征之間的相關系數(shù)圖 ? 3.（課堂動手練習）繪制不同數(shù)據(jù)特征的多變量聯(lián)合分布圖 ? 4.（課堂動手練習）繪制數(shù)據(jù)缺失值可視化圖 ? 5.（課堂動手練習）繪制不同模型算法的結果對比圖 ? 6.（課堂動手練習）繪制模型算法的ROC曲線圖 ? 7.（課堂動手練習）繪制特征重要性排序圖 ? 8.（課堂動手練習）其他各種圖像的GPT自動繪圖方法 ? |
| 第十章：SCI論文解讀及寫作
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1.詳細解讀幾篇經(jīng)典SCI論文。
? ChatGPT應用：將科研呢項目中的數(shù)據(jù)處理、分析、建模和可視化成果轉化為學術論文，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)預處理、清洗和轉換步驟。 ? ChatGPT應用：生成數(shù)據(jù)處理部分的文本描述，確保術語準確。 ? 3.建模方法 ? 描述：闡明模型選擇、訓練過程和參數(shù)優(yōu)化。 ? ChatGPT應用：幫助撰寫模型選擇和優(yōu)化策略的邏輯論述。 ? 4.結果可視化 ? 描述：展示關鍵圖表，如準確率和ROC曲線，并解釋其意義。 ? ChatGPT應用：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)，討論其在相關領域的應用潛力。 ? ChatGPT應用：生成對模型結果的深入討論和潛在應用的描述。 ? 6.論文撰寫 ? ChatGPT應用：輔助撰寫論文各部分，包括摘要、引言和結論，提高寫作效率。 ? |
| 第十一章：GPT在課題申報、論文選題及實驗方案設計
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1.課題申請書撰寫技巧及要點剖析（項目名稱、關鍵詞、摘要、立項依據(jù)、參考文獻、研究目標、研究內(nèi)容、研究方案、關鍵科學問題、可行性分析、創(chuàng)新點與特色之處、預期研究成果、工作基礎等）
? 2.（課堂動手練習）利用GPT分析指定領域的熱門研究方向 ? 3.課堂動手練習）利用GPT輔助撰寫、潤色課題申報書的各部分內(nèi)容 ? 4.（課堂動手練習）利用GPT總結指定論文的局限性與不足，并給出潛在的改進思路與建議 ? 5.（課堂動手練習）利用GPT評估指定改進思路的新穎性與已發(fā)表的類似工作 ? 6.（課堂動手練習）利用GPT進一步細化改進思路，凝練論文的選題與創(chuàng)新點 ? 7.（課堂動手練習）利用GPT給出具體的算法步驟，并自動生成算法的Python示例代碼框架 ? 8.（課堂動手練習）利用GPT設計完整的實驗方案與數(shù)據(jù)分析流程 ? 9.（課堂動手練習）利用GPT給出論文Discussion部分的切入點和思路 ? |
| 第十二章：GPT的拓展應用
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1.（課堂動手練習）利用GPT自動創(chuàng)建精美PPT
? 2.（課堂動手練習）利用GPT根據(jù)文章內(nèi)容或自定義大綱創(chuàng)建PPT ? 3.（課堂動手練習）利用GPT快速產(chǎn)出科普短視頻 ? 4.（課堂動手練習）利用GPT快速制作流程圖 ? 5.（課堂動手練習）利用GPT快速制作序列圖 ? 6.（課堂動手練習）利用GPT快速制作思維導圖 ? 7.（課堂動手練習）利用GPT開發(fā)聊天機器人 ? |
| 第十三章：不會寫代碼也能成為編程高手
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1.（課堂動手練習）利用GPT實現(xiàn)某一特定功能的程序
? 2.（課堂動手練習）利用GPT對代碼進行解釋 ? 3.（課堂動手練習）利用GPT進行代碼糾錯及修改 ? 4.（課堂動手練習）利用GPT回答代碼疑問 ? 5.（課堂動手練習）利用GPT幫你優(yōu)化代碼 ? 6.（課堂動手練習）利用GPT讀取本地數(shù)據(jù)然后寫代碼 ? 7.（課堂動手練習）利用GPT幫你提供完整項目代碼并不斷修正代碼 ? 8.（課堂動手練習）自動化GPT編程助手介紹 ? |
| 第十四章：基于GPT完成的機器學習/深度學習項目案例
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1.（課堂動手練習）用GPT了解科研/項目相關知識
? 2.（課堂動手練習）用GPT優(yōu)化科研/項目的設計 ? 3.（課堂動手練習）用GPT解答科研/項目相關問題 ? 4.（課堂動手練習）用GPT讀取本地數(shù)據(jù)（Excel數(shù)據(jù)或CSV數(shù)據(jù)等） ? 5.（課堂動手練習）用GPT對科研/項目數(shù)據(jù)進行深度學習建模程序編寫 ? 6.（課堂動手練習）如何分析特征重要性（哪些特征對標簽的影響最大） ? 7.（課堂動手練習）多種常用機器學習算法結果對比 ? |
| 第十五章：GPT-4o功能詳解
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1.（課堂動手練習）GPT-4o不同情緒的語音功能介紹
? 2.（課堂動手練習）GPT-4o聯(lián)網(wǎng)功能介紹 ? 3.（課堂動手練習）GPT-4o圖像識別能力詳細解析 ? 4.（課堂動手練習）GPT-4o識別統(tǒng)計分析圖并生成對應畫圖的代碼 ? 5.（課堂動手練習）GPT-4o識別圖片中的表格數(shù)據(jù)并保存 ? 6.（課堂動手練習）GPT-4o識別圖片中的公式并進行編輯 ? 7.（課堂動手練習）利用GPT-4o完成全自動數(shù)據(jù)分析、繪圖、建模 ? 8.（課堂動手練習）利用GPT-4o連接論文數(shù)據(jù)庫 ? |
| 第十六章：OpenAI最新o1系列模型詳解
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1.o1系列模型的數(shù)學計算，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模型的特點和區(qū)別 ? 4.o1系列模型與GPT-4o模型的對比 ? 5.o1系列模型的提示詞建議 ? 6.（課堂動手練習）使用o1模型進行解密推理例子 ? |
| 第十七章：GPT最新Canvas模式詳解
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1.Canvas模式使用概述
? 2.Canvas核心功能介紹 ? 3.（課堂動手練習）Canvas文本編輯-添加表情 ? 4.（課堂動手練習）Canvas文本編輯-內(nèi)容潤色 ? 5.（課堂動手練習）Canvas文本編輯-修改文本閱讀水平 ? 6.（課堂動手練習）Canvas文本編輯-調(diào)整文本調(diào)整長度 ? 7.（課堂動手練習）Canvas文本編輯-提出文本修改建議 ? 8.（課堂動手練習）Canvas文本編輯-選中特定內(nèi)容進行提問或修改 ? 9.（課堂動手練習）Canvas文本編輯-給文章內(nèi)容添加參考文獻 ? 10.（課堂動手練習）Canvas代碼編輯-添加程序注釋 ? 11.（課堂動手練習）Canvas代碼編輯-添加程序日志 ? 12.（課堂動手練習）Canvas代碼編輯-修復程序錯誤 ? 13.（課堂動手練習）Canvas代碼編輯-轉移到另一種語言 ? 14.（課堂動手練習）Canvas代碼編輯-代碼審查 ? |
| 第十八章：ChatGPT/GPT4接口Python程序開發(fā)學習
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1.（課堂動手練習）ChatGPT/GPT4接口程序基礎
? 2.（課堂動手練習）使用API方式進行文章內(nèi)容推斷 ? 3.（課堂動手練習）ChatGPT/GPT4接口的參數(shù)介紹 ? 4.（課堂動手練習）用ChatGPT/GPT4程序接口制作聊天機器人 ? 5.（課堂動手練習）用ChatGPT/GPT4程序接口制作訂餐機器人 ? 6.（課堂動手練習）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Midjourney應用
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1.AI畫圖原理介紹
? 2.文生圖和圖生圖介紹 ? 3.CLIP模型和擴散模型介紹 ? 4.（課堂動手練習）Midjourney使用介紹 ? 5.（課堂動手練習）Midjourney提高分辨率及圖像微調(diào) ? 6.（課堂動手練習）Midjourney參考別人的優(yōu)秀作品進行繪圖 ? 7.（課堂動手練習）Midjourney圖生圖高級用法 ? 8.（課堂動手練習）Midjourney的參數(shù)使用 ? 9.（課堂動手練習）Midjourney科研作圖應用 ? |
| 第二十章：AI繪圖工具StableDiffusion應用
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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.（課堂動手練習）使用Lora模型產(chǎn)生寫實人物圖像 ? 5.（課堂動手練習）圖像的局部重繪 ? 6.（課堂動手練習）StableDiffusion的插件系統(tǒng)介紹 ? 7.（課堂動手練習）使用線稿圖生成裝修和建筑 ? 8.（課堂動手練習）使用線稿圖給圖片上色 ? 9.（課堂動手練習）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應用
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1.（課堂動手練習）DALL-E3模型介紹
? 2.（課堂動手練習）DALL-E3與GPT4結合使用 ? 3.（課堂動手練習）DALL-E3中文提示詞的使用 ? 4.（課堂動手練習）DALL-E3根據(jù)上下文內(nèi)容修改圖片 ? 5.（課堂動手練習）DALL-E3在圖像中生成特定文字 ? 6.（課堂動手練習）DALL-E3繪圖結果的不斷優(yōu)化 ? 7.（課堂動手練習）DALL-E3科研作圖應用 ? |
| 第二十二章：AI視頻領域應用(Sora等)
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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
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1.課程總結及技術發(fā)展展望。
? 2.根據(jù)學員感興趣的領域，講解ChatGPT在該領域的應用方法 ? 3.建立信群答疑群（課后提供終身免費答疑，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。 ? |
課程三：
| 課程章節(jié)
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主要內(nèi)容
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| 第一章
? MATLAB 基礎編程串講 ? |
1、MATLAB 基礎操作：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、文件導入：mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi 等格式 ? 3、MATLAB 編程習慣、編程風格與調(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、圖像類型的轉換、數(shù)字圖像的基本運算、數(shù)字圖像的幾何變換、圖像去噪與圖像復原、圖像邊緣檢測與圖像分割） ? 6、案例講解：基于手機攝像頭的心率計算 ? 7、實操練習 ? |
| 第二章
? MATLAB 2023a新特性簡介 ? |
1、實時腳本（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、實驗管理器（Experiment Manager）功能介紹與演示 ? 5、MATLAB Deep Learning Toolbox概覽 ? 6、MATLAB Deep Learning Model Hub簡介 ? 7、深度網(wǎng)絡設計器（Deep Network Designer）功能介紹與演示 ? 8、MATLAB與TensorFlow、PyTorch等深度學習框架協(xié)同工作功能介紹與演示 ? |
| 第三章
? BP 神經(jīng)網(wǎng)絡 ? |
1、人工智能基本概念辨析（回歸擬合問題與分類識別問題；有監(jiān)督（導
? 師）學習與無監(jiān)督（無導師）學習；訓練集、驗證集與測試集；過擬合 ? 與欠擬合） 2、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理 ? 3、數(shù)據(jù)預處理（歸一化、異常值剔除、數(shù)據(jù)擴增技術等） ? 4、交叉驗證與模型參數(shù)優(yōu)化 ? 5、模型評價與指標的選擇（回歸擬合問題 vs. 分類識別問題） ? 6、案例講解： ? （1）手寫數(shù)字識別 ? （2）人臉朝向識別 ? （3）回歸擬合預測 ? 7、實操練習 ? |
| 第四章
? 支持向量機、決策樹與 ? 隨機森林 ? |
1、支持向量機的基本原理（支持向量的本質、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、隨機森林的基本原理（為什么需要隨機森林算法？廣義與狹義意義下 的“隨機森林”分別指的是什么？“隨機”提現(xiàn)在哪些地方？） ? 4、知識擴展：支持向量機、決策樹除了建模型之外，還可以幫我們做什 么事情？怎樣解讀隨機森林的結果？ ? 5、案例講解：（1）鳶尾花 Iris 分類識別（SVM、決策樹） ? （2）基于隨機森林的乳腺癌良性/惡性腫瘤智能診斷模型 ? 6、實操練習 ? |
| 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 的代碼實現(xiàn) ? 5、PCA 的啟發(fā)：訓練集與測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）基于二進制遺傳算法的特征選擇 ? |
| 第六章
? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 ? |
1、深度學習與傳統(tǒng)機器學習的區(qū)別與聯(lián)系（神經(jīng)網(wǎng)絡的隱含層數(shù)越多越
? 好嗎？深度學習與傳統(tǒng)機器學習的本質區(qū)別是什么？） ? 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理（什么是卷積核？CNN 的典型拓撲結構是怎 ? 樣的？CNN 的權值共享機制是什么？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)絡的區(qū)別與聯(lián)系 ? 4、預訓練模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等）的下載 ? 與安裝 ? 5、案例講解： ? （1）CNN 預訓練模型實現(xiàn)物體識別 ? （2）利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡抽取抽象特征 ? （3）自定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構 ? （4）1D CNN 模型解決回歸擬合預測問題 ? 6、實操練習 ? |
| 第七章
? 網(wǎng)絡優(yōu)化與調(diào)參技巧 ? |
1、網(wǎng)絡拓撲結構優(yōu)化
? 2、優(yōu)化算法（梯度下降、隨機梯度下降、小批量隨機梯度下降、動量法、 Adam 等） 3、調(diào)參技巧（參數(shù)初始化、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)擴增、批量歸一化、超參 數(shù)優(yōu)化、網(wǎng)絡正則化等） 4、案例講解：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型優(yōu)化 5、實操練習 ? |
| 第八章
? 遷移學習算法 ? |
1、遷移學習算法的基本原理（為什么需要遷移學習？為什么可以遷移學
? 習？遷移學習的基本思想是什么？） 2、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的遷移學習算法 ? 3、案例講解：貓狗大戰(zhàn)（Dogs vs. Cats）??4、實操練習 ? |
| 第九章
? 生成式對抗網(wǎng)絡（GAN） ? |
1、生成式對抗網(wǎng)絡 GAN（什么是對抗生成網(wǎng)絡？為什么需要對抗生成網(wǎng)
? 絡？對抗生成網(wǎng)絡可以幫我們做什么？GAN 給我們帶來的啟示） ? 2、GAN 的基本原理及 GAN 進化史 ? 3、案例講解：GAN 的 MATLAB 代碼實現(xiàn)（向日葵花圖像的自動生成） ? 4、實操練習 ? |
| 第十章
? 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡與長短時 ? 記憶神經(jīng)網(wǎng)絡 ? |
1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）的基本原理
? 2、長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡（LSTM）的基本原理 ?3、RNN 與 LSTM 的區(qū)別與聯(lián)系 ? 4、案例講解：?（1）時間序列預測 （2）序列-序列分類 ? 5. 實操練習 ? |
| 第十一章
? 基于深度學習的視頻分 ? 類案例實戰(zhàn) ? |
1、基于深度學習的視頻分類基本原理
? 2、讀取視頻流文件并抽取圖像幀 ? 3、利用預訓練 CNN 模型提取指定層的特征圖 ? 4、自定義構建 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡模型 ? 5、案例講解：HMDB51 數(shù)據(jù)集視頻分類 ? 6、實操練習 ? |
| 第十二章
? 目標檢測 YOLO 模型 ? |
1、什么是目標檢測？目標檢測與目標識別的區(qū)別與聯(lián)系
? 2、YOLO 模型的工作原理 ? 3、從 YOLO v1 到 v5 的進化之路 4、案例講解： ? (1)?使用預訓練模型實現(xiàn)圖像、視頻等實時目標檢測 ? (2)?訓練自己的數(shù)據(jù)集：新冠疫情佩戴口罩識別 5、實操練習 ? |
| 第十三章
? U-Net模型 ? |
1、語義分割（Semantic Segmentation）簡介
? 2、U-Net 模型的基本原理 ? 3、案例講解：基于 U-Net 的多光譜圖像語義分割 4、實操練習 ? |
| 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、實操練習 ? |
| 第十五章
? 討論與答疑 ? |
1、如何查閱文獻資料？（你會使用 Google Scholar、Sci-Hub、
? ResearchGate 嗎？應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？（如果在算法層面上難以做出原創(chuàng)性的工作， ? 如何結合自己的實際問題提煉與挖掘創(chuàng)新點？） ? 3、相關學習資料分享與拷貝（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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