國內(nèi)外最強(qiáng)大語言模型：ChatGPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，它能夠基于在預(yù)訓(xùn)練階段所見的模式和統(tǒng)計規(guī)律，來生成回答，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能高效完成信息檢索、科研應(yīng)用、論文寫作、助力頂刊、創(chuàng)意靈感、寫作翻譯、論文潤色、圖片生成、科研繪圖、數(shù)據(jù)分析、代碼生成、成果發(fā)表、課題申報、郵件、腳本、文案、翻譯、數(shù)據(jù)分析和復(fù)雜計算等任務(wù)，它的表現(xiàn)可以達(dá)到博士生甚至專家水平，能夠輕松處理具有挑戰(zhàn)性的基準(zhǔn)任務(wù)，簡直就是科研人的福音。ChatGPT在各個領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，它可以提高研究效率，節(jié)省時間和人力。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，ChatGPT將在各個領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用，為人類進(jìn)步做出貢獻(xiàn)，然而，作為新興的技術(shù)，該領(lǐng)域知識面廣，門檻高，相關(guān)資料和學(xué)習(xí)平臺相對匱乏，在這種情況下，培訓(xùn)學(xué)習(xí)顯得尤為迫切。強(qiáng)烈建議大家學(xué)一學(xué)?。?/strong>
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本次文章主要包含以下培訓(xùn)課程：
課程一：第二十一屆ChatGPT/GPT-4o科研應(yīng)用、論文寫作、課題申報、數(shù)據(jù)分析與AI繪圖實戰(zhàn)培訓(xùn)
課程二：MATLAB數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法實踐應(yīng)用高級培訓(xùn)班
課程三：國家自然科學(xué)基金項目申報與標(biāo)書撰寫高級培訓(xùn)班
課程一：

最新培訓(xùn)：第二十一屆ChatGPT/GPT-4o科研應(yīng)用、論文寫作、課題申報與數(shù)據(jù)分析及AI繪圖實戰(zhàn)培訓(xùn)-肽度TIMEDOO

隨著ChatGPT/GPT4等大語言模和Midjourney、StableDiffusion等AI繪圖工具的問世，2024年我們進(jìn)入了AI4.0時代。微軟創(chuàng)始人比爾蓋茨稱ChatGPT的出現(xiàn)有著重大歷史意義，不亞于互聯(lián)網(wǎng)和個人電腦的問世。自ChatGPT開發(fā)者大會發(fā)布以來，其強(qiáng)大的信息整合和對話能力震驚了世界，以ChatGPT為代表的人工智能生產(chǎn)內(nèi)容技術(shù)（簡稱AIGC）浪潮引起了廣泛關(guān)注。本次專門為科研人員設(shè)計的GPT課程，致力于提升論文寫作效率和科研能力，通過全面介紹和實操訓(xùn)練最新的人工智能模型如GPT及其他前沿技術(shù)，使學(xué)員能夠在科研和學(xué)術(shù)寫作中取得顯著成效。課程內(nèi)容豐富，課程涵蓋了從文獻(xiàn)自動檢索到論文內(nèi)容的自動生成，以及專業(yè)的論文潤色技巧，極大提升了寫作的速度和質(zhì)量，課程深入講解如何利用AI工具進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析處理，從而幫助科研人員在數(shù)據(jù)洪流中快速定位關(guān)鍵信息，發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的科學(xué)問題和解決方案，加速科研創(chuàng)新過程。我們還將探討如何有效地與AI系統(tǒng)交流，以獲取最準(zhǔn)確的科研指導(dǎo)和支持，這在處理復(fù)雜或跨學(xué)科的科研問題時顯得尤為重要。通過實際操作演練，課程不僅幫助學(xué)員掌握具體技能，還將提供策略和技巧，使學(xué)員能夠更好地應(yīng)用這些工具解決實際問題。無論是在撰寫科研論文，還是在進(jìn)行科學(xué)研究與數(shù)據(jù)分析時，我們的課程還包含了GPT最新的技術(shù)，我們將介紹OpenAI的o1模型，具備增強(qiáng)的推理能力和慢思考特性，能夠有效支持科研人員處理復(fù)雜科學(xué)問題和技術(shù)挑戰(zhàn)。此外，我們還將講解Canvas功能，這是一種為協(xié)作寫作和編程設(shè)計的界面，幫助用戶追蹤和理解代碼變化，提升調(diào)試和修改的透明度。通過Canvas，學(xué)員可以學(xué)習(xí)自動生成代碼、進(jìn)行錯誤檢測及修復(fù)，從而提高數(shù)據(jù)處理和論文撰寫的效率。本課程都旨在讓科研人員能夠更加自如地運(yùn)用AI技術(shù)，提高科研效率，加強(qiáng)論文的競爭力和影響力。中國智慧工程研究會聯(lián)合中科軟研（北京）科學(xué)技術(shù)中心（www.fzby.org.cn）舉辦“第二十屆ChatGPT/GPT-4科研應(yīng)用、論文寫作、課題申報、數(shù)據(jù)分析與AI繪圖實戰(zhàn)培訓(xùn)班”?現(xiàn)通知如下：

一、組織機(jī)構(gòu)

主辦單位：中國智慧工程研究會職業(yè)發(fā)展規(guī)劃工作委員會

承辦單位：中科軟研（北京）科學(xué)技術(shù)有限公司、北京富卓佰揚(yáng)科技有限公司

二、培訓(xùn)時間及方式

第一場：

2024年10月18日—10月20日??

上海站+線上直播（騰訊會議）

第二場：

2024年11月08日—11月10日??

廣州站+線上直播（騰訊會議）

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第三場：

2024年11月22日—11月24日??

北京站+線上直播（騰訊會議）

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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(jìn)行，不方便到現(xiàn)場的學(xué)員，可以線上參加，名額有限，請盡快與我們聯(lián)系報名，預(yù)留名額。

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三、培訓(xùn)特色及收獲

特色：1.【福利】贈送每人1個月GPT4o會員賬號，沒有使用次數(shù)限制，不需要翻墻。2.倡導(dǎo)“安全，綠色”上網(wǎng)，全程采用國內(nèi)直連的ChatGPT官網(wǎng)平臺，網(wǎng)站界面，使用方式，所有功能與國外ChatGPT官網(wǎng)完全一致。講解不需要付費(fèi)，不需要充值的GPT-4賬號，可使用GPT-4o、Claude3 Opos, Google Gemini等主流大模型，以及GPT-4的學(xué)術(shù)相關(guān)插件；3.贈送一個可以終身免費(fèi)使用ChatGPT賬號；4.針對實際SCI論文進(jìn)行解讀分析，詳細(xì)講解如何結(jié)合ChatGPT進(jìn)行SCI論文寫作；5.課程內(nèi)容的90%以上為實際案例操作，深度剖析ChatGPT在科研學(xué)術(shù)中的最佳應(yīng)用；6.本培訓(xùn)提供永久答疑服務(wù)。課后實踐學(xué)習(xí)的過程中遇到問題，可以隨時找老師進(jìn)行交流；7.參加本次培訓(xùn)后，后期相同的培訓(xùn)本人可免費(fèi)參加線上1次，現(xiàn)場培訓(xùn)可終身免費(fèi)參加；8.前30位報名贈送往屆培訓(xùn)視頻及資料；?9.培訓(xùn)結(jié)束后提供完整的培訓(xùn)視頻回放。

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收獲：1.了解AI的底層算法和原理，最新動態(tài)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展，全面、深度的了解ChatGPT與人工智能生成內(nèi)容(AIGC)核心技術(shù)要素、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢與機(jī)遇；2.提升論文寫作效率：學(xué)習(xí)如何利用GPT自動化文獻(xiàn)搜索和論文寫作，大幅提升寫作速度及質(zhì)量，修改科研論文及工作報告，提供寫作能力及優(yōu)化工作，提升您的寫作能力及提出優(yōu)化方案；3.增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析技能：通過GPT進(jìn)行高級數(shù)據(jù)分析，使科研人員能更深入分析數(shù)據(jù)，加速科研發(fā)現(xiàn)。4.優(yōu)化科研問題解決：掌握與GPT交流，有效獲取科研信息和解決方案，提高問題解決效率。5.提高論文創(chuàng)新性和影響力：使用GPT增加論文的創(chuàng)新點和理論深度，提升學(xué)術(shù)影響力。6.提高各種AI繪圖工具的使用：掌握生成各種類型的科研繪圖。學(xué)會使用各種新的AI工具，提高工作效率。

五、培訓(xùn)專家

中國科學(xué)院、清華大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)的高級專家，人工智能領(lǐng)域一線實戰(zhàn)專家，10年人工智能項目開發(fā)經(jīng)驗，8年人工智能行業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗。喜歡理論與實踐相結(jié)合的教學(xué)風(fēng)格，課程編排由淺入深，體系清晰完整。主持完成過多項國家及企業(yè)重大項目，擁有20項專利，出版人工智能相關(guān)書籍3本，曾給學(xué)校、醫(yī)院、企業(yè)、氣象局等單位完成過多項人工智能相關(guān)項目。受邀為中國移動、中國電信、中國銀行、華夏銀行、太平洋保險、國家電網(wǎng)、中海油、格力電器等包括世界五百強(qiáng)在內(nèi)的多家高校及企業(yè)做人工智能技術(shù)企業(yè)內(nèi)訓(xùn)。業(yè)內(nèi)頂尖IT培訓(xùn)平臺30萬學(xué)員好評率99%；

六、培訓(xùn)內(nèi)容

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

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2.GPT4o與ChatGPT3.5區(qū)別

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

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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。

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5.GPT4o的各種插件應(yīng)用介紹

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6.AI工具與科研應(yīng)用的結(jié)合

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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

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2.PromptEngineering提示詞工程介紹

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3.（課堂動手練習(xí)）技巧1：角色扮演

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4.（課堂動手練習(xí)）技巧2：使用不同的語氣

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5.（課堂動手練習(xí)）技巧3：給出具體任務(wù)

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

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7.（課堂動手練習(xí)）技巧5：零樣本思維鏈提示-提高模型邏輯推理能力

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8.（課堂動手練習(xí)）技巧6：多樣本思維鏈提示-提升模型模仿能力

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

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10.（課堂動手練習(xí)）技巧8：生成知識提示-提升模型知識水平

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11.如何寫好一篇論文的提示詞

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12.如何與GPT交流科研問題

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第三章：GPT在教學(xué)/科研中的應(yīng)用實戰(zhàn)案例

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1.（課堂動手練習(xí)）使用GPT進(jìn)行文獻(xiàn)翻譯

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

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3.（課堂動手練習(xí)）使用GPT識別公式并保存

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

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

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6.（課堂動手練習(xí)）使用GPT協(xié)助撰寫工作報告

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7.（課堂動手練習(xí)）使用GPT快速生成選擇/填空/問答/判斷題

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第四章：讓GPT成為你的工作秘書

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1.（課堂動手練習(xí)）讓GPT幫你整理文章數(shù)據(jù)

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

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3.（課堂動手練習(xí)）讓GPT幫你進(jìn)行用戶評論分類

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4.（課堂動手練習(xí)）讓GPT幫你優(yōu)化工作總結(jié)

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

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6.（課堂動手練習(xí)）使用GPT分析不同產(chǎn)品的差異

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7.（課堂動手練習(xí)）向GPT尋求商業(yè)和營銷意見

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8.（課堂動手練習(xí)）讓GPT幫你生成特定知識的測試題

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9.（課堂動手練習(xí)）讓GPT幫你寫合同

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10.（課堂動手練習(xí)）讓GPT幫你寫簡歷

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11.（課堂動手練習(xí)）讓GPT幫你進(jìn)行模擬面試

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

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13.（課堂動手練習(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

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1.?（課堂動手練習(xí)）利用GPT進(jìn)行論文搜索

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2.（課堂動手練習(xí)）論文拓展平臺使用

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3.（課堂動手練習(xí)）最好用的GPT論文閱讀交流神器介紹

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4.（課堂動手練習(xí)）RAG檢索增強(qiáng)生成介紹

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

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6.（課堂動手練習(xí)）最好用的GPT論文翻譯神器介紹

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7.（課堂動手練習(xí)）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）

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1.（課堂動手練習(xí)）【A模式】GPT直接寫（給定框架或者不給定框架）

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

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

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4.（課堂動手練習(xí)）【D模式】GPT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）

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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(xí)）利用GPT生成論文選題

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2.（課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助大綱撰寫

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3.（課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助寫摘要

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4.（課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助寫前言

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5.（課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助寫技術(shù)方法

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6.（課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助描述實驗數(shù)據(jù)

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

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8.（課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助寫結(jié)論

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9.（課堂動手練習(xí)）利用GPT進(jìn)行論文寫作翻譯

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

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

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第八章：GPT輔助科研論文優(yōu)化

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1.（課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助中英文論文潤色

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2.（課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助論文潤色并生成表格對比潤色效果

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3.（課堂動手練習(xí)）利用GPT進(jìn)行論文降重的2種方案

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4.（課堂動手練習(xí)）利用GPT提出論文審稿意見和具體修改方案

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5.（課堂動手練習(xí)）如何判別文章是不是AI生成

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6.（課堂動手練習(xí)）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(yīng)用

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1.（課堂動手練習(xí)）根據(jù)本地數(shù)據(jù)繪制散點圖，折線圖，柱狀圖，餅圖等

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

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

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4.（課堂動手練習(xí)）繪制數(shù)據(jù)缺失值可視化圖

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5.（課堂動手練習(xí)）繪制不同模型算法的結(jié)果對比圖

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6.（課堂動手練習(xí)）繪制模型算法的ROC曲線圖

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7.（課堂動手練習(xí)）繪制特征重要性排序圖

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8.（課堂動手練習(xí)）其他各種圖像的GPT自動繪圖方法

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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。

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ChatGPT應(yīng)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(zhuǎn)化為學(xué)術(shù)論文，并利用ChatGPT優(yōu)化論文寫作流程。

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2.?數(shù)據(jù)處理

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

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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。

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3.建模方法

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描述：闡明模型選擇、訓(xùn)練過程和參數(shù)優(yōu)化。

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

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4.結(jié)果可視化

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

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ChatGPT應(yīng)用：生成圖表的描述和解釋，簡潔明了。

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5.成果討論

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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。

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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。

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6.論文撰寫

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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。

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第十一章：GPT在課題申報、論文選題及實驗方案設(shè)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(guān)鍵詞、摘要、立項依據(jù)、參考文獻(xiàn)、研究目標(biāo)、研究內(nèi)容、研究方案、關(guān)鍵科學(xué)問題、可行性分析、創(chuàng)新點與特色之處、預(yù)期研究成果、工作基礎(chǔ)等）

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2.（課堂動手練習(xí)）利用GPT分析指定領(lǐng)域的熱門研究方向

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3.課堂動手練習(xí)）利用GPT輔助撰寫、潤色課題申報書的各部分內(nèi)容

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4.（課堂動手練習(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

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

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6.（課堂動手練習(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

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7.（課堂動手練習(xí)）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

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8.（課堂動手練習(xí)）利用GPT設(shè)計完整的實驗方案與數(shù)據(jù)分析流程

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9.（課堂動手練習(xí)）利用GPT給出論文Discussion部分的切入點和思路

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第十二章：GPT的拓展應(yīng)用

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1.（課堂動手練習(xí)）利用GPT自動創(chuàng)建精美PPT

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

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3.（課堂動手練習(xí)）利用GPT快速產(chǎn)出科普短視頻

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4.（課堂動手練習(xí)）利用GPT快速制作流程圖

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5.（課堂動手練習(xí)）利用GPT快速制作序列圖

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6.（課堂動手練習(xí)）利用GPT快速制作思維導(dǎo)圖

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7.（課堂動手練習(xí)）利用GPT開發(fā)聊天機(jī)器人

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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(xí)）利用GPT實現(xiàn)某一特定功能的程序

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2.（課堂動手練習(xí)）利用GPT對代碼進(jìn)行解釋

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3.（課堂動手練習(xí)）利用GPT進(jìn)行代碼糾錯及修改

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4.（課堂動手練習(xí)）利用GPT回答代碼疑問

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5.（課堂動手練習(xí)）利用GPT幫你優(yōu)化代碼

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6.（課堂動手練習(xí)）利用GPT讀取本地數(shù)據(jù)然后寫代碼

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7.（課堂動手練習(xí)）利用GPT幫你提供完整項目代碼并不斷修正代碼

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8.（課堂動手練習(xí)）自動化GPT編程助手介紹

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第十四章：基于GPT完成的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)項目案例

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1.（課堂動手練習(xí)）用GPT了解科研/項目相關(guān)知識

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2.（課堂動手練習(xí)）用GPT優(yōu)化科研/項目的設(shè)計

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3.（課堂動手練習(xí)）用GPT解答科研/項目相關(guān)問題

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4.（課堂動手練習(xí)）用GPT讀取本地數(shù)據(jù)（Excel數(shù)據(jù)或CSV數(shù)據(jù)等）

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

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

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

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第十五章：GPT-4o功能詳解

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1.（課堂動手練習(xí)）GPT-4o不同情緒的語音功能介紹

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

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3.（課堂動手練習(xí)）GPT-4o圖像識別能力詳細(xì)解析

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4.（課堂動手練習(xí)）GPT-4o識別統(tǒng)計分析圖并生成對應(yīng)畫圖的代碼

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

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

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

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

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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(xué)計算，編程，推理能力提升

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2.o1系列模型的原理介紹

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3.o1,o1-preview,o1-mini模型的特點和區(qū)別

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4.o1系列模型與GPT-4o模型的對比

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5.o1系列模型的提示詞建議

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6.（課堂動手練習(xí)）使用o1模型進(jìn)行解密推理例子

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第十七章：GPT最新Canvas模式詳解

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1.Canvas模式使用概述???

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2.Canvas核心功能介紹

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3.（課堂動手練習(xí)）Canvas文本編輯-添加表情

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4.（課堂動手練習(xí)）Canvas文本編輯-內(nèi)容潤色

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5.（課堂動手練習(xí)）Canvas文本編輯-修改文本閱讀水平

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6.（課堂動手練習(xí)）Canvas文本編輯-調(diào)整文本調(diào)整長度

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7.（課堂動手練習(xí)）Canvas文本編輯-提出文本修改建議

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8.（課堂動手練習(xí)）Canvas文本編輯-選中特定內(nèi)容進(jìn)行提問或修改

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9.（課堂動手練習(xí)）Canvas文本編輯-給文章內(nèi)容添加參考文獻(xiàn)

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10.（課堂動手練習(xí)）Canvas代碼編輯-添加程序注釋

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11.（課堂動手練習(xí)）Canvas代碼編輯-添加程序日志

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12.（課堂動手練習(xí)）Canvas代碼編輯-修復(fù)程序錯誤

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13.（課堂動手練習(xí)）Canvas代碼編輯-轉(zhuǎn)移到另一種語言

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14.（課堂動手練習(xí)）Canvas代碼編輯-代碼審查

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第十八章：ChatGPT/GPT4接口Python程序開發(fā)學(xué)習(xí)

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1.（課堂動手練習(xí)）ChatGPT/GPT4接口程序基礎(chǔ)

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2.（課堂動手練習(xí)）使用API方式進(jìn)行文章內(nèi)容推斷

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3.（課堂動手練習(xí)）ChatGPT/GPT4接口的參數(shù)介紹

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4.（課堂動手練習(xí)）用ChatGPT/GPT4程序接口制作聊天機(jī)器人

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5.（課堂動手練習(xí)）用ChatGPT/GPT4程序接口制作訂餐機(jī)器人

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6.（課堂動手練習(xí)）用ChatGPT/GPT4程序接口快速提取1000篇文章內(nèi)容

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第十九章：AI繪圖工具M(jìn)idjourney應(yīng)用

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1.AI畫圖原理介紹

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2.文生圖和圖生圖介紹

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3.CLIP模型和擴(kuò)散模型介紹

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4.（課堂動手練習(xí)）Midjourney使用介紹

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

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

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7.（課堂動手練習(xí)）Midjourney圖生圖高級用法

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8.（課堂動手練習(xí)）Midjourney的參數(shù)使用

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9.（課堂動手練習(xí)）Midjourney科研作圖應(yīng)用

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第二十章：AI繪圖工具StableDiffusion應(yīng)用

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1.?StableDiffusion工具介紹

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2.StableDiffusion環(huán)境部署介紹

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3.StableDiffusion工作界面介紹

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4.（課堂動手練習(xí)）使用Lora模型產(chǎn)生寫實人物圖像

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5.（課堂動手練習(xí)）圖像的局部重繪

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

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7.（課堂動手練習(xí)）使用線稿圖生成裝修和建筑

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8.（課堂動手練習(xí)）使用線稿圖給圖片上色

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9.（課堂動手練習(xí)）產(chǎn)生特定姿態(tài)的人物圖像

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第二十一章：GPT-4o科研繪圖工具DALL-E3應(yīng)用

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 1.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3模型介紹

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2.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3與GPT4結(jié)合使用

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3.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3中文提示詞的使用

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

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5.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3在圖像中生成特定文字

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

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7.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3科研作圖應(yīng)用

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第二十二章：AI視頻領(lǐng)域應(yīng)用(Sora等)

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1.視頻生成工具pika介紹及使用

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2.視頻生成工具runway介紹及使用

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3.OpenAl最新視頻生成模型Sora提示詞介紹

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4.OpenAl最新視頻生成模型Sora使用介紹

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5.阿里巴巴視頻生成模型EMO介紹

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6.最新視頻生成模型可靈介紹及使用

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輔助課程

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 1.課程總結(jié)及技術(shù)發(fā)展展望。

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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

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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）

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4.配備AIGC/GPT/AI繪圖/等教材，課后逐步提高能力。

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七、頒發(fā)證書

培訓(xùn)收費(fèi)有三類，請您按自身需要靈活選擇。

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《大模型應(yīng)用開發(fā)工程師》專業(yè)技術(shù)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。

C類：可獲得工信部下屬機(jī)構(gòu)頒發(fā)的高級《人工智能應(yīng)用工程師》職業(yè)技能證書，該證書可作為專業(yè)技術(shù)人員職業(yè)能力考核的證明，以及專業(yè)技術(shù)人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務(wù)的重要依據(jù)，官網(wǎng)可查。

本次培訓(xùn)由中科軟研（北京）科學(xué)技術(shù)有限公司及北京富卓佰揚(yáng)科技有限公司收取費(fèi)用并開具發(fā)票，可事先開發(fā)票，后公對公轉(zhuǎn)賬；可開培訓(xùn)費(fèi)、會議費(fèi)、會議注冊費(fèi)、資料費(fèi)、技術(shù)服務(wù)費(fèi)、檢測費(fèi)、測試費(fèi)等等，本次線下培訓(xùn)差旅費(fèi)，食宿費(fèi)自理。

最新培訓(xùn)：第二十一屆ChatGPT/GPT-4o科研應(yīng)用、論文寫作、課題申報與數(shù)據(jù)分析及AI繪圖實戰(zhàn)培訓(xùn)-肽度TIMEDOO

八、聯(lián)系方式

如需具體的紅頭文件培訓(xùn)通知，請聯(lián)系我們獲取。

聯(lián)系人：Vico老師（微信vicolee2021）

課程二：
最新培訓(xùn)：第二十一屆ChatGPT/GPT-4o科研應(yīng)用、論文寫作、課題申報與數(shù)據(jù)分析及AI繪圖實戰(zhàn)培訓(xùn)-肽度TIMEDOO
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培訓(xùn)時間：10月25日、26日、27日? 北京現(xiàn)場+直播授課
報名聯(lián)系：Vico老師（微信vicolee2021）
注：全程有錄屏，可以回放，課后提供答疑，可開發(fā)票，方便報銷。
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培訓(xùn)內(nèi)容如下：（滑動查看更多）

課程章節(jié)

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主要內(nèi)容

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第一章

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MATLAB 基礎(chǔ)編程串講

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 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

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件、基本繪圖等

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2、文件導(dǎo)入：mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi 等格式

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3、MATLAB 編程習(xí)慣、編程風(fēng)格與調(diào)試技巧

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4、向量化編程與內(nèi)存優(yōu)化

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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、圖像邊緣檢測與圖像分割）?

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6、案例講解：基于手機(jī)攝像頭的心率計算 ??

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7、實操練習(xí)

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第二章

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MATLAB 2023a新特性簡介

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 1、實時腳本（Live Script）與交互控件（Control）功能介紹與演示

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2、批量大數(shù)據(jù)導(dǎo)入及Datastore類函數(shù)功能介紹與演示

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3、數(shù)據(jù)清洗（Data Cleaning）功能介紹與演示

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4、實驗管理器（Experiment Manager）功能介紹與演示

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5、MATLAB Deep Learning Toolbox概覽

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6、MATLAB Deep Learning Model Hub簡介

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7、深度網(wǎng)絡(luò)設(shè)計器（Deep Network Designer）功能介紹與演示

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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

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第三章

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BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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 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(dǎo)

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師）學(xué)習(xí)與無監(jiān)督（無導(dǎo)師）學(xué)習(xí)；訓(xùn)練集、驗證集與測試集；過擬合

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與欠擬合） 2、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理

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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）

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4、交叉驗證與模型參數(shù)優(yōu)化

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5、模型評價與指標(biāo)的選擇（回歸擬合問題 vs. 分類識別問題）

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6、案例講解：

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（1）手寫數(shù)字識別

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（2）人臉朝向識別

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（3）回歸擬合預(yù)測

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7、實操練習(xí)?

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第四章

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支持向量機(jī)、決策樹與

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隨機(jī)森林

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 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）

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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）

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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？）

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4、知識擴(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？

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5、案例講解：（1）鳶尾花 Iris 分類識別（SVM、決策樹）

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（2）基于隨機(jī)森林的乳腺癌良性/惡性腫瘤智能診斷模型

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6、實操練習(xí)?

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第五章

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變量降維與特征選擇

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 1、變量降維(Dimension reduction)與特征選擇(Feature selection)

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在概念上的區(qū)別與聯(lián)系

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2、主成分分析（PCA）的基本原理

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3、偏最小二乘法（PLS）的基本原理

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4、PCA 與 PLS 的代碼實現(xiàn)

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5、PCA 的啟發(fā)：訓(xùn)練集與測試集劃分合理性的判斷

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6、經(jīng)典特征選擇方法

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（1）前向選擇法與后向選擇法

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（2）無信息變量消除法

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（3）基于二進(jìn)制遺傳算法的特征選擇

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第六章

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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 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

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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？）

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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

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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？）

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3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等經(jīng)典深度神經(jīng)

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網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系 ?

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4、預(yù)訓(xùn)練模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet 等）的下載

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與安裝

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5、案例講解：?

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（1）CNN 預(yù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)物體識別

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（2）利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取抽象特征

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（3）自定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

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（4）1D CNN 模型解決回歸擬合預(yù)測問題??

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6、實操練習(xí)

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第七章

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網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與調(diào)參技巧

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 1、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化

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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、實操練習(xí)

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第八章

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遷移學(xué)習(xí)算法

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 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)

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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

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3、案例講解：貓狗大戰(zhàn)（Dogs vs. Cats） ?4、實操練習(xí)

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第九章

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生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

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 1、生成式對抗網(wǎng)絡(luò) GAN（什么是對抗生成網(wǎng)絡(luò)？為什么需要對抗生成網(wǎng)

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絡(luò)？對抗生成網(wǎng)絡(luò)可以幫我們做什么？GAN 給我們帶來的啟示）

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2、GAN 的基本原理及 GAN 進(jìn)化史

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3、案例講解：GAN 的 MATLAB 代碼實現(xiàn)（向日葵花圖像的自動生成）

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4、實操練習(xí)

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第十章

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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長短時

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記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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 1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的基本原理

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2、長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的基本原理 ?3、RNN 與 LSTM 的區(qū)別與聯(lián)系

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4、案例講解：?（1）時間序列預(yù)測 （2）序列-序列分類

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5. 實操練習(xí)

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第十一章

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基于深度學(xué)習(xí)的視頻分

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類案例實戰(zhàn)

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 1、基于深度學(xué)習(xí)的視頻分類基本原理

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2、讀取視頻流文件并抽取圖像幀

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3、利用預(yù)訓(xùn)練 CNN 模型提取指定層的特征圖

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4、自定義構(gòu)建 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

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5、案例講解：HMDB51 數(shù)據(jù)集視頻分類

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6、實操練習(xí)

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第十二章

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目標(biāo)檢測 YOLO 模型

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 1、什么是目標(biāo)檢測？目標(biāo)檢測與目標(biāo)識別的區(qū)別與聯(lián)系

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2、YOLO 模型的工作原理

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3、從 YOLO v1 到 v5 的進(jìn)化之路?

4、案例講解：

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(1)?使用預(yù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)圖像、視頻等實時目標(biāo)檢測

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(2)?訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集：新冠疫情佩戴口罩識別?

5、實操練習(xí)

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第十三章

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U-Net模型

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 1、語義分割（Semantic Segmentation）簡介

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2、U-Net 模型的基本原理

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3、案例講解：基于 U-Net 的多光譜圖像語義分割 ?

4、實操練習(xí)

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第十四章

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自編碼器

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 1、自編碼器的組成及基本工作原理

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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

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積自編碼器、掩碼自編碼器等）及其工作原理

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3、案例講解：基于自編碼器的圖像分類 ?

4、實操練習(xí)

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第十五章

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討論與答疑

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 1、如何查閱文獻(xiàn)資料？（你會使用 Google Scholar、Sci-Hub、

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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？）

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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，

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如何結(jié)合自己的實際問題提煉與挖掘創(chuàng)新點？）

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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）

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4、建立微信群，便于后期的討論與答疑

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課程三：

最新培訓(xùn)：第二十一屆ChatGPT/GPT-4o科研應(yīng)用、論文寫作、課題申報與數(shù)據(jù)分析及AI繪圖實戰(zhàn)培訓(xùn)-肽度TIMEDOO

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培訓(xùn)時間：11月23日、24日? 北京現(xiàn)場+直播授課
報名聯(lián)系：Vico老師（微信vicolee2021）
注：全程有錄屏，可以回放，課后提供答疑，可開發(fā)票，方便報銷。
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培訓(xùn)內(nèi)容如下：

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

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（周六）

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9:00-12:00

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1、國家自然科學(xué)基金課題的評審程序

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2、往年申請項目查項????

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3、申請方向選擇

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4、評審過程中的關(guān)注點及主要評審指標(biāo)

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5、申報前的準(zhǔn)備工作????

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6、課題中標(biāo)應(yīng)該具備哪些基本條件

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7、如何解讀國家自然科學(xué)基金項目指南并分析年度趨勢

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8、如何構(gòu)思及撰寫國家自然科學(xué)基金課題申請書(重點)

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9、項目題目?????????

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10、項目中英文摘要

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11、科學(xué)問題屬性

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14:00-17:00

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1、關(guān)鍵詞??

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2、立項依據(jù)

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3、參考文獻(xiàn)

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4、項目的研究內(nèi)容

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5、項目的研究目標(biāo)

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6、項目擬解決的關(guān)鍵問題

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7、擬采取的研究方案

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8、技術(shù)路線圖

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9、可行性分析

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10、項目的特色與創(chuàng)新之處

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11、年度研究計劃及預(yù)期研究結(jié)果

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12、國家自然科學(xué)基金課題申請書的范例分析

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11月24日

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（周日）

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9:00-12:00

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1、如何撰寫摘要？

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2、如何撰寫立項依據(jù)？

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3、如何撰寫國家自然科學(xué)基金研究內(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）

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4、如何撰寫前期研究基礎(chǔ)？

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5、如何有效的組織項目參與者人員？

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6、如何合理選擇代表性研究成果？

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7、如何寫完成國家自然科學(xué)基金項目情況？

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8、國家自然科學(xué)基金課題申請書的范例分析

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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

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1、如何合理選擇基金申報口？

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2、國家自然科學(xué)基金撰寫常見問題分析

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3、國家自然科學(xué)基金課題申請書的撰寫范例分析

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4、抽取10份學(xué)員的申請書進(jìn)行評閱及講解（領(lǐng)域不限）：從題目、摘要、立項依據(jù)、參考文獻(xiàn)、研究目標(biāo)、研究內(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)等角度評價申請書寫作質(zhì)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。

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5、課后提供免費(fèi)解答及后續(xù)申請指導(dǎo)意見。