当Python遇见AI丨爬虫+文本分析+机器学习学术应用

学术 2025-02-04 12:01 辽宁

近年来，人工智能技术取得了显著进展，尤其是生成式AI的爆发式增长，推动了AI在各个领域的广泛应用。Python作为AI开发的首选语言，因其简洁易读的语法、丰富的库支持以及强大的社区资源，成为学术研究中不可或缺的工具。

在学术研究中，数据量呈指数级增长，传统数据分析方法已难以满足需求。Python凭借其强大的数据处理能力，结合AI技术，能够高效地处理和分析大规模数据

AI技术与经济学、社会科学、医学等多学科的交叉融合不断加深，Python在这些领域的应用也日益广泛。例如，在经济学研究中，Python与Stata结合，用于处理复杂的数据集和进行因果推断。

Python的学习已经被纳入多个国家的教育体系，成为AI教育的重要工具。这为AI技术的未来发展奠定了坚实基础，也使得更多学者能够掌握并应用Python进行学术研究。

Python与AI工具可以高效地解析学术论文，提取关键信息，生成摘要或可视化报告，从而推动学术知识的快速传播和应用。

AI与Python的结合在学术领域已经展现出强大的潜力，并将在未来继续推动学术研究的创新和效率提升。

在AI的助力下，Python学术系列课程的难度瞬间降低，

当Python师资培训遇见AI系列课程也在24年收获了满满的关注和好评~

当Python遇见AI

爬虫+文本分析+机器学习系列课程

这个寒假掌握Python爬虫、文本分析与机器学习的前沿应用

课程信息：

课程时长：

Python爬虫遇见AI：12小时

Python文本分析遇见AI：12小时

Python机器学习遇见AI：30小时

学习方式：在线学习，提供配套资料及授课老师答疑

寒假专属：购买爬虫文本/机器学习赠送Python基础与数据清洗（价值￥1300）

授课及答疑嘉宾介绍：

陈远祥，北京邮电大学博士生导师，北京大学博士，北京大学优秀博士后，数据分析与机器学习资深讲师。主要科研方向：数据分析、大数据处理、人工智能。

发表SCI/EI学术论文100余篇，其中第一或通讯作者论文60余篇，授权国家发明专利20余项。主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。IEEE、OSA会员，多个SCI期刊审稿人。

Python爬虫遇见AI内容：

1. 爬虫基础

目标：掌握爬虫基本概念，爬虫基本流程，掌握网页基础知识，学会简单网页制作

1) 什么是网络爬虫

2) 爬虫的基本原理

3) web网页基础

4) 爬虫基本流程

2. 页面解析和数据存储

目标：掌握正则表达式的用法，学会利用正则表达式进行文本信息提取，掌握常见文本信息存储方法

1) 基于正则表达式的文本信息提取

2) 文本文件存储

3) JSON文件存储

3. urllib和requests

目标：掌握两种基本的请求发送方法，通过案例展示，实现单页和多页数据爬取，掌握动态页面爬取方法，掌握模拟登录，IP代理常用方法，实现高效率、大规模的网络爬取

1) 请求头的构造

2) get请求与post请求

3) 单页和多页数据的爬取

4) 动态页面的数据爬取

5) 模拟登录

6) 代理的基本使用

7) 高效代理池的维护

4. Beautiful Soup和Xpath

目标：通过案例，掌握两种高效的网页信息解析和提取方法，实现网络数据的高效提取

1) Beautiful Soup简介

2) Beautiful Soup的页面解析

3) Beautiful Soup节点选择方法

4) 什么是Xpath

5) Xpath常用匹配规则

6) Xpath的节点选择

5. Selenium和Playwright

目标：通过案例，掌握动态渲染页面的两种自动化的爬虫方法

1) Selenium的安装与配置

2) Selenium的基本使用

3) 页面的访问与节点定位

4) 节点信息的获取

5) Playwright的安装

6) Playwright的编写模式

7) Playwright代码生成

8) Playwright的常用操作方法

6. 验证码的处理

目标：针对验证码反爬虫机制，掌握几种常用验证码识别方法

1) OCR识别验证码

2) 图像匹配识别滑动验证码

3) 深度学习识别滑动验证码

7. Scrapy和分布式爬虫

目标：掌握scrapy爬虫框架和常用方法，理解分布式爬虫原理

1) scrapy框架介绍

2) scrapy入门

3) scrapy的节点选择

4) Spider的用法

5) 分布式爬虫原理

6) 分布式爬虫部署

8. 基于AI辅助的网络爬虫

目标：利用AI辅助爬虫，提高爬虫效率

1) 自动提取信息

2) 适应动态网页

3) 突破反爬机制

Python文本分析遇见AI内容：

1. 文本分析概述

目标：掌握文本分析的基本概念，文本分析的发展历程，文本分析流程和挑战

1) 文本数据与文本分析

2) 自然语言处理的流派

3) 文本分析的常见应用

4) 文本分析的层次

5) 文本分析的流程

6) 文本分析的挑战

2. 文本单元的提取与标注

目标：掌握文本常用清洗方法，分词原理和方法，词性标注方法

1) 文本清洗

2) 分词

3) 词性标注

3. 文本特征的选取与表示

目标：掌握文本的常用结构化表示方法，利用多种方法实现文本特征提取，理解每种特征提取的优缺点

1) 文本向量化

2) 词袋模型

3) TF-IDF

4) Word2Vec

5) GloVe

6) Doc2vec

4. 关键词提取

目标：掌握三种关键词提取方法

1) TF-IDF

2) TextRank

3) LDA

5. 文本分析的应用

目标：掌握文本分析的常见应用，和传统的机器学习方法结合，实现文本的分类，聚类，摘要提取，情感分析等功能

1) 文字云

2) 文本分类

3) 文本聚类

4) 文本摘要

5) 情感分析

6. 基于深度学习的文本分析技术

目标：掌握最新的深度学习在文本分析中的应用，包括RNN，LSTM,CNN，注意力，Transformer等模型和机制的引入

1) RNN

2) Bi-LSTM

3) textCNN

4) GRU

5) 注意力机制

6) BERT和Transformer

7. 基于AI辅助的文本分析

目标：AI辅助文本分析，高效提取文本价值

1) 文本摘要

2) 文本翻译

3) 文本分类

4) 文本聚类

5) 情感分析

Python机器学习遇见AI内容：

第一部分：AI大模型入门与学术应用（6小时）

1. 大模型基础入门

●解GPT

●GPT基本原理

●GPT和传统搜索引擎的比较

●大模型如何辅助学术研究

2. 提示词使用方法与技巧

●提示词要素

●提示词设计技巧

●常用提示词模板

●辅助提示词生成

●控制GPT的输出长度

●让GPT突破token限制

3. 学术常用GPTs

●GPT Store简介

●学术常用GPTs

●定制学术专属GPTs

4. 大模型辅助的信息检索与分析

●传统信息检索方法与技巧总结

●利用GPTs实现联网检索文献

●利用大模型进行内容摘要

●利用大模型进行文献信息提取

5. 大模型辅助论文撰写、投稿

●大模型作为论文撰写、投稿的辅助工具

●学术论文撰写的基本结构和要素

●大模型辅助研究设计

●大模型进行论文润色

●大模型进行论文降重、重复改写和翻译

●大模型辅助进行论文投稿

6. 大模型辅助的数据清洗与预处理

●描述性统计分析与可视化

●数据探索性分析

●数据清洗

●标准化与归一化

●异常值与缺失值处理

●离散化及编码处理

第二部分：AI大模型辅助机器学习学术应用（24小时）

1. 大模型辅助的机器学习学术应用介绍

●机器学习基本思想

●机器学习分类

●常用机器学习算法

●机器学习评价标准

●机器学习算法库介绍

●大模型的架构与工作原理

●大模型在机器学习中的优势

●如何利用大模型辅助机器学习

2. 大模型辅助的机器学习算法与实战

●基于大模型的机器学习算法推荐

●基于大模型的机器学习建模

●大模型辅助特征生成与理解

-特征生成

-特征选择

-特征构造

●KNN：

-KNN算法原理

-KNN用于分类和回归

-KNN模型的优化与调参

-利用大模型对knn进行建模

-利用大模型进行knn代码生成

-利用大模型对建模结果的详细解释和可视化

-knn的优缺点分析

-综合案例应用：中风患者预测

●决策树：

-决策树算法原理

-决策树分类

-决策树用于分类和回归实现

-决策树参数优化

-决策树的可视化

-利用大模型对决策树进行建模

-利用大模型进行决策树代码生成

-决策树的可视化与解释

-综合案例应用：利用决策树进行保险行业用户画像

●线性回归与逻辑回归：

-回归模型基本原理

-回归模型中的正则化

-从线性回归到逻辑回归

-回归模型的实现和参数优化

-利用大模型对线性回归和逻辑回归进行建模

-利用大模型进行回归代码生成

-回归模型的解释

-综合案例应用：数字化人力资源之员工流失风险预警

●贝叶斯网络：

-贝叶斯分类原理

-朴素贝叶斯

-贝叶斯模型分类

-贝叶斯模型的优缺点和局限性

-利用大模型对贝叶斯进行建模

-利用大模型进行贝叶斯网络代码生成

-利用大模型进行文本特征生成

-贝叶斯模型解释

-综合案例应用：利用贝叶斯进行新闻分类

●支持向量机：

-支持向量机分类原理

-线性SVM和非线性SVM

-SVM中的核函数

-大模型辅助贝叶斯核函数的选择

-利用大模型进行支持向量机代码生成

-模型解释

-综合案例应用：支持向量机人脸识别

●随机森林与集成学习：

-决策树与随机森林

-随机森林原理

-随机森林的实现与参数调优

-集成学习

-随机森林用于特征选择

-大模型辅助的随机森林建模

-利用大模型进行集成学习代码生成

-模型调参和评估

-综合案例应用：随机森林船员生存预测

Python遇见AI系列课程学员评价：

寒假活动及课程咨询：

尹老师

Tel：13301322952

WeChat：jg-xs6

以上图文为广告内容

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