通知！刚刚发布：全体Python机器学习使用人员狂欢吧！利用GPT完成写代码、数据分析…【附资料】

2022年11月30日，可能成为改变人类历史的一天——美国人工智能开发组织OpenAI推出聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向新的高度。 2023年4月，将推出更强版本的ChatGPT4.0。文本、语音、图像等多模态交互方式将为其在各行业的应用带来更多可能性。 2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球用户的关注，GPT商店展现了OpenAI打造AI生态圈的雄心。因此，为了帮助广大科研人员在日常教学科研工作、数据分析、人工智能建模、自动代码生成等中更加熟练掌握ChatGPT4.0的强大功能，同时学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等基础理论知识），以及具体的代码实现方法，中国智能工程研究会和中国科学技术研究（北京）科技中心（）专门举办“科研论文写作《基于ChatGPT-4的Python数据处理》培训课程《机器学习实战与深度学习案例》旨在帮助学员掌握ChatGPT4.0在教学和科研工作中的各种使用方法和技巧，以及经典机器人工智能领域的学习算法（BP神经网络、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等）以及流行的深度学习方法的基本原理（卷积神经网络、迁移学习、RNN和LSTM神经网络、 autoencoder等）以及Python和Pytorch代码的实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实践+动手实践+讨论互动”相结合的方式，深入浅出地讲解ChatGPT4.0的最新功能，以及使用ChatGPT4.0所需的经验和技能。掌握经典人工智能方法的实际应用。通知如下：

一

组织架构

主办单位：中国智能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）科技有限公司、北京富卓百洋科技有限公司

二

训练时间及方法

时间：2024年4月12日-14日（共三天）

北京现场直播和网络直播同步进行

注：现场直播和网络直播同时进行。您可以根据自身情况选择报名参加线上或线下课程。

三

培训特点和目标

特点： 1、给每个人一个终身免费的ChatGPT3.5账号，可以在OpenAI官网使用； 2.【福利】赠送每人1个月的ChatGPT-4账户； 3.本课程提供常设问答服务。课后实践学习过程中遇到任何问题，可以随时向老师倾诉； 4、用简单易懂的语言解释原理，强调原理的重要性； 5、通过原理分析和大量实例强化应用，提高学员解决实际项目的能力。解决问题的能力； 6、参加本次培训后，可免费在线参加同一培训一次，现场次数不限；

目标： 1、熟练掌握ChatGPT4的各种使用方法开元ky888棋牌官网版，并能立即运用到日常工作和生活中； 2. 能够使用ChatGPT完成论文和工作报告的撰写和修改，可以辅助撰写论文或撰写工作报告，提高您的写作能力并提出优化方案； 3. 能够使用ChatGPT完成数据处理； 4.帮助学生掌握ChatGPT4.0掌握经典机器学习算法（BP神经网络、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等）和流行的深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN和LSTM神经网络、 autoencoding）在人工智能等领域）以及Python和Pytorch代码的实现方法。

四

回顾往年

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五

培训专家

来自中国科学院、清华大学等科研机构的资深专家。人工智能领域一线专家，主要从事人工智能、大模型开发、机器学习与深度学习、数据挖掘、数据可视化与软件开发、系统建模与仿真研究。拥有丰富的科研经验，精通机器学习、深度学习、Python、MATLAB、PyTorch、Tensorflow、Keras、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，以及群体优化算法开yunapp体育官网入口下载手机版，如如遗传算法、蚁群算法、蝙蝠算法等。近年来，我们一直在对ChatGPT、机器学习和深度学习的核心技术进行研究。主持和参与多项相关重点研发和资助项目，主编多部相关书籍，发表多篇高水平国际学术研究论文。

六

培训内容

第一章

ChatGPT4 基础知识入门

1. ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演进）

2. ChatGPT对话初体验（注册、充值、购买方式）

3、GPT-4和GPT-3.5的区别，以及它和国内主要语言模型（文心译言、星火等）的区别

4. ChatGPT科研必备插件（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）

5.定制自己的专属GPT（创建专属GPT的两种方式：聊天/配置参数、使用Knowledge上传本地知识库提高专属GPT的性能、使用Actions通过API获取外部信息、分享专属GPT）

6.GPT商店简介

7.案例演示及实战练习

第2章

ChatGPT4提示词使用方法与技巧

1. ChatGPT Prompt使用提示（为ChatGPT设置身份、明确任务内容、提供任务相关背景、给出参考示例、指定返回答案格式等）

2.常用ChatGPT提示词模板

3、基于模板的ChatGPT提示词优化

4.利用ChatGPT4及插件优化提示词

5.通过promptperfect.jina.ai优化提示词

6.使用ChatGPT4及插件生成提示词

7、ChatGPT4突破Token限制接收或输出10000字长文本（什么是Token？Token个数与字符数的换算，提交超过Token限制文本的五种方法，四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制）

8.控制ChatGPT的输出长度（使用修饰符、限制答案范围、通过上下文限制、限制数量等）

9.使用ChatGPT4和插件保存您喜欢的ChatGPT提示词并一键调用

10.案例演示：使用ChatGPT4实现网页版游戏的设计、自动代码生成和运行

11. 实践练习

第三章

ChatGPT4帮助日常生活、学习和工作

1.ChatGPT4及插件帮助中小学生进行作业指导（作文写作、作文批改、解决数学问题、练习英语听、说、读、写、物理计算、化学计算等）

2、ChatGPT4及插件辅助文案撰写和润色修改

3、ChatGPT4及插件辅助家庭健康管理（检测结果解读、医疗咨询及初步诊断、常见慢性病管理、日常营养及饮食建议等）

4、ChatGPT4及插件帮助大学生找工作、就业（简历撰写、模拟面试、就业指导和职业规划等）

5、ChatGPT4及插件辅助业务工作（行业竞品搜索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、合同撰写）

6.案例演示及实战练习

第4章

ChatGPT4帮助信息检索和汇总分析

1.传统信息检索方法和技术总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）

2.使用ChatGPT4和插件在线搜索文档

3.使用ChatGPT4和插件对文档内容进行总结和分析（三句总结、要点总结、QA总结、表格总结、关键词和关键句提取、页面定位、多文档比较、情感分析）

4.使用ChatGPT4和插件总结Youtube视频内容

5、案例演示及实战练习

第5章

ChatGPT4 帮助论文写作和提交

1.使用ChatGPT4自动生成论文整体框架

2.使用ChatGPT4完成论文翻译（注明译者角色和翻译领域，并给出一些背景提示）

3.使用ChatGPT4纠正论文语法

4.使用ChatGPT4完成段落结构和句子逻辑打磨

5.使用ChatGPT4撰写和回复论文审稿意见

6.案例演示及实战练习

第6章

ChatGPT4助力教学改革

1.使用ChatGPT4和插件创建精美的思维导图

2.使用ChatGPT4和插件生成流程图和甘特图

3.使用ChatGPT4及插件制作PPT

4.使用ChatGPT4和插件自动创建视频

5、ChatGPT4协助教师高效备课（为不同专业的学生生成不同的教学内容，围绕知识点生成不同难度的问题来测试学生的学习效果等）

6、ChatGPT4协助学生高效学习（利用插件生成个性化学习计划）

7.案例演示及实战练习

第7章

ChatGPT4 帮助您开始并推进 Python 编程

1、Python环境搭建（下载、安装、版本选择）。

2.如何选择Python编辑器？ （IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter...）

3.Python基础知识（数据类型和变量、列表和元组、条件判断、循环、函数定义和调用等）

4.第三方模块的安装和使用

5、Numpy模块库（Numpy安装；ndarray类型属性和数组的创建；数组索引和切片；Numpy常用函数介绍和使用）

6. Matplotlib基础图形绘制（折线图、条形图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）

7. Pytorch深度学习框架介绍（Tensor创建、基本运算、升降维运算、CPU/GPU转换等）

8、案例演示及实战练习

第7章

ChatGPT4有助于数据预处理和可视化绘图

1.使用ChatGPT4及插件上传本地数据

2.使用ChatGPT4及插件爬取第三方网站数据

3.使用ChatGPT4和插件处理PDF文档（添加水印、合并/分割文档、提取PDF中的表格/图片/关键词信息、总结PDF内容、生成PDF词云、OCR识别）

4.使用ChatGPT4和插件在常见文件格式之间进行转换

5.使用ChatGPT4和插件实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪和去模糊）

6、描述性统计分析（数据频数分析：统计直方图；数据集中趋势分析：数据相关性分析）

7.数据预处理（标准化和归一化、离群值和缺失值处理、离散化和编码处理、新特征的生成）

8.集成ChatGPT4和Python自动生成并运行数据预处理代码

9、利用ChatGPT4及插件实现数据的统计分析和可视化（折线图、散点图、直方图、饼图、气泡图、直方图、箱线图等）

10.案例演示及实战练习

第8章

ChatGPT4 帮助推进神经网络建模

1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络有哪些分类？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是什么？什么是梯度下降法？BP神经网络建模的本质是什么？）

2、BP神经网络的Python代码实现（如何划分训练集和测试集？为什么需要归一化？是否需要归一化？）

3、BP神经网络参数优化（隐藏层神经元数量、学习率、初始权重和阈值如何设置？什么是交叉验证？）

4.几个值得研究的问题（欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等）

5. 前向神经网络中ChatGPT提示词汇解释

6.案例实践：使用ChatGPT4及插件自动生成并运行BP神经网络模型的代码

7. 实践练习

第9章

ChatGPT4 帮助决策树、随机森林、XGBoost 和 LightGBM 建模

1、决策树的工作原理（灵感来自微软小冰的读心术；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）；除了构建模型之外，决策树还可以帮助我们了解到底发生了什么？

2、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？“随机森林”广义和狭义分别指什么？“随机”体现在哪里？随机森林的本质是什么？如何形象化并解释随机森林的结果？）

3.Bagging和Boosting的区别和联系

4. AdaBoost 与 Gradient Boosting 的工作原理

5.常用GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）

6.决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解

7.案例实践：使用ChatGPT4和插件实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的自动代码生成和运行

8.案例实践：使用ChatGPT4和插件自动生成并运行KNN、贝叶斯分类、SVM模型的代码

9. 实践练习

第10章

ChatGPT4 助力卷积神经网络建模

1.深度学习简介（深度学习的编年史、深度学习与传统机器学习的区别与联系）

2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核和池化核？CNN的典型拓扑是什么？CNN的权重共享机制是什么？）

3. 卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等预训练模型 4. 卷积神经网络参数调整技巧（卷积核大小、卷积核数量、运动步数等）是长度、零填充操作、池化核大小等参数、特征图的维度和模型参数量之间的关系吗？）

5. 卷积神经网络中ChatGPT提示词汇讲解

6.案例实践：使用ChatGPT4和插件自动生成并运行卷积神经网络模型的代码

(1)CNN预训练模型实现物体识别；

(2)利用卷积神经网络提取抽象特征；

(3) 定制卷积神经网络拓扑

7. 实践练习

第11章

ChatGPT4 帮助 RNN 和 LSTM 建模

1.循环神经网络RNN的基本工作原理

2.长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3. RNN和LSTM中ChatGPT提示词汇的解释

4.案例实践：使用ChatGPT4和插件自动生成并运行RNN和LSTM模型的代码

5. 实践练习

第12章

ChatGPT4 有助于迁移学习和生成对抗网络建模

1.迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）

2. 基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3. 迁移学习中ChatGPT提示词汇解释

4.案例实践：使用ChatGPT4 Noteable插件自动生成并运行迁移学习模型的代码

5.案例讲解：使用ChatGPT4和插件自动生成并运行生成对抗网络模型的代码

6. 实践练习

第13章

ChatGPT4 帮助自动编码器建模

1.自动编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE、Masked AE）

3. Autoencoder模型中ChatGPT提示词汇的解释

4.案例实践：使用ChatGPT4 Noteable插件自动生成并运行autoencoder模型的代码

(1)基于自编码器的噪声去除；

(2)基于自编码器的手写数字特征提取与重构；

5. 实践练习

第14章

ChatGPT4助力AI绘图技术

1.生成模型简介（生成对抗网络、变分自动编码器、扩散模型等）

2.使用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像（下载图像，3种不同分辨率，修改图像）

3. ChatGPT4 DALL.E 3个常用提示词库（广告海报、标志、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等）

4. ChatGPT4 DALL.E 3中的多个视图（前视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰图、全景图、第一人称视角、分割视图、剖面图等）

5.多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光、全息光等）

6. ChatGPT4 DALL.E 中网格布局和角色一致性的实现 3

7. ChatGPT4 DALL.E 3 生成动画GIF

8、案例演示及实战练习

第15章

GPT4 API接口调用并完成项目开发

1、GPT模型API接口调用方法（API Key申请、API Key接口调用方法及参数说明）

2.案例实践：使用GPT4实现完整的项目开发

(1) 聊天机器人的开发

(2) 使用GPT API和Text Embedding生成文本特征向量

（3）构建基于多模态（语音、文字、图像）的阿尔茨海默病早期筛查方案 3. 实践练习

第16章

课程总结及问答讨论

1. 课程总结及现场问答

2.相关学习资料的分享和复制（书籍推荐、网课推荐等）

3.建立微信群，方便后期讨论和问答（终身免费问答）

七

培训费用和证书

培训费用分为三种。请根据自身需求灵活选择。

A类：费用为每人3900元（含培训费、材料费、A类证书费、发票费等）。学生自行负责食宿。证书：可获得中国科学技术研究（北京）科技中心颁发的高级“AIGC应用工程师”结业证书；

B类：费用为每人4800元（含培训费、材料费、B类证书费、发票费等）。学生自行负责食宿。证书：可获得中国智能工程研究会职业发展规划工作委员会颁发的高级“机器学习算法工程师”专业技术人才职业技能证书。将纳入委员会数据库，全国范围内可查询。可作为晋升、评级的有效凭证。

C类：费用为每人5800元（含培训费、材料费、B类+C类证书费、发票费等）。学生自行负责食宿。证书：可获得工信部颁发的高级《人工智能应用经理》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，也是专业技术人员录用、任用、定级和晋升的重要依据。可以查到国家认证官方网站。

注：本次培训将由中科软烟（北京）科技有限公司和北京富卓百洋科技有限公司收费并开具发票。发票可提前开具，然后由企业转给企业；可收取培训费、会议费、会议注册费、材料费、技术服务费、测试费等，本次线下会议的差旅费、食宿费自理。

八

优惠政策

1、学生凭学生证优惠300元；

2、2人及以上团体报名，每人可减200元；

3、3人及以上团体报名，每人可减免300元；

4、4人及以上团体报名开yun体育app入口登录，每人可减400元；

5、5人（含）以上团体报名，额外赠送名额；

6、以上优惠政策不能同时享受，只能享受其中一项。

九

报名方式

培训联系方式：

刘老师（13261851751），邮箱：823070714@qq.com

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