本文主要包含以下内容：
课程一：AI大语言模型进阶应用及模型优化、本地化部署、从0-1搭建、智能体构建技术高级培训班
课程二：最新ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图高级培训班
课程三：2024最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用培训班
课程四：最新基于MATLAB 机器学习、深度学习实践技术应用高级培训班
课程五：深度学习全景进阶：最新Python深度学习进阶与前沿应用高级培训班
课程六：ChatGPT-4o在临床医学日常工作、论文高效撰写与项目申报、数据分析与可视化、机器学习建模中的实践应用高级培训班
在过去几年中，人工智能领域的发展迅猛，尤其是大语言模型的应用，为各行各业带来了前所未有的创新与突破。从ChatGPT-3.5的推出到GPT Store的上线，再到最新的多模态交互ChatGPT-4o，OpenAI不断引领科技潮流，推动AI生态系统的构建。为了让科研人员能够全面掌握大语言模型前沿技术，我们特别推出“大语言模型进阶课程”，助力科研工作更加高效、智能。
一、组织机构
主办单位：Ai尚研修
承办单位：尚研修（保定）信息科技有限公司
二、培训时间及方式
三、会议福利
1.赠送一个月ChatGPT会员账号；
2.提供全套课程回放及加入助学群，长期辅助学习与应用；
四、培训内容
课程安排 | 学习内容 |
第一章 ChatGPT-4o使用进阶 | 1、基于思维链（Chain of Thought）公式的提示词优化（思维链的概念、提示词优化策略与技巧） 2、（实操演练）利用思维链方法优化提示词，提升对话质量 3、GPTs逆向工程：提示词破解（提示词逆向工程的基本原理、分析和破解提示词的方法） 4、（实操演练）对常见GPTs提示词进行逆向工程 5、提示词保护策略以及防止提示词被破解的方法 6、（实操演练）构建坚不可摧的GPTs：设计一个安全的提示词 7、GPT API接口调用与完整项目开发（对话机器人、文本嵌入提取特征） 8、案例演示与实操练习 |
第二章 大语言模型原理详解 | 1、注意力机制（基本概念、Self-Attention与Multi-Head Attention） 2、（实操演练）实现一个简单的注意力机制模型 3、Transformer模型架构详解 4、Transformer模型在NLP和CV中的应用 5、BERT模型简介（拓扑结构、训练过程、使用BERT进行文本分类） 6、GPT模型工作原理简介及演化过程（拓扑结构、训练过程、使用GPT进行文本生成） 7、向量数据库简介与向量检索技术详解（使用向量数据库进行快速检索） 8、文本嵌入（Text Embedding）技术概述（常用的文本嵌入模型、使用GPT API） 9、案例演示与实操练习 |
第三章 大语言模型优化 | 1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法） 2、（实操演练）基于RAG的问答系统设计 3、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案） 4、（实操演练）微调一个预训练的GPT模型 5、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤） 6、案例演示与实操练习 |
第四章 开源大语言模型及本地部署 | 1、开源大语言模型简介（开源大语言模型的基本概念、开源大语言模型与闭源大语言模型的对比） 2、（实操演练）开源大语言模型（Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2等）下载与使用 3、（实操演练）使用Docker部署开源大语言模型（Docker的基本概念、Docker的核心组件与功能、Docker的安装与配置、在Docker中部署Llama3等开源大语言模型） 4、（实操演练）使用Open-WebUI构建Web可视化交互（类似ChatGPT）的开源大语言模型对话系统（Open-WebUI的基本概念与功能、Open-WebUI的下载与安装、配置一个用于对话系统的Open-WebUI） 5、案例演示与实操练习 |
第五章 从0到1搭建第一个大语言模型 | 1、（实操演练）数据集构建（数据集的收集与处理、从互联网上收集文本数据、数据清洗与标注、常用的数据集格式，如：CSV、JSON、TXT等） 2、（实操演练）大语言预训练模型的选择（预训练模型的优势、常见的预训练模型，如：GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型） 3、（实操演练）大语言模型的训练（模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试） 4、（实操演练）大语言模型的优化（常见训练参数，如：学习率、批次大小等、参数调整与优化技巧、优化训练参数以提高模型性能） 5、（实操演练）大语言模型的推理（模型推理与模型训练的区别、提高推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理流程） 6、（实操演练）大语言模型的部署与应用（模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理） |
第六章 智能体（Agent）构建 | 1、智能体（Agent）概述（什么是智能体？智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用，如：Google Data Science Agent等） 2、构建智能体（Agent）的基本步骤 3、LangChain平台概述（什么是LangChain？LangChain的核心功能与特点、LangChain的核心组件） 4、（实操演练）使用LangChain构建Agent（LangChain的使用流程、LangChain的配置与管理） 5、Coze平台概述 6、（实操演练）使用Coze平台构建Agent 7、案例演示与实操练习 |
第七章 大语言模型发展趋势 | 1、大语言模型发展趋势概述（大语言模型的发展历史回顾、当前大语言模型的热点技术、大语言模型的未来方向：更大规模、更高效率、更多模态） 2、多模态大语言模型简介（什么是多模态？多模态数据的常见种类、多模态在NLP和CV中的应用、多模态大语言模型的架构与组件、多模态数据融合与特征提取） 3、（实操演练）多模态大语言模型的训练与优化（多模态数据的标注与处理、多模态模型的训练、多模态模型的性能优化） 4、Mixture of Experts（MoE）简介（什么是Mixture of Experts？MoE的工作原理、MoE模型的架构、Moe的训练与推理、在大语言模型中集成MoE技术） 5、案例演示与实操练习 |
第八章 课程总结与答疑讨论 | 1、课程总结（关键知识点回顾） 2、答疑与讨论 3、相关学习资料分享与拷贝 4、建立微信群，便于后期的讨论与答疑 |
注：（请提前配置学习所需软件）。
五、联系方式
联系人：王老师 扫码咨询
2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更是显现了OpenAI旨在构建AI生态的野心。因此，为了帮助广大科研人员更加熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，特举办“最新ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图高级”培训班，旨在帮助学员掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM
神经网络、YOLO目标检测、自编码器等）的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解ChatGPT4.0的最新功能，以及经典人工智能方法在实际应用时需要掌握的经验及技巧。
【全网唯一授课4天的ChatGPT】
一、培训时间及方式
二、会议福利
三、往届反馈
四、培训内容
课程安排 | 学习内容 |
第一章 2024大语言模型最新进展介绍 | 1、2024 AIGC技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型OpenAI Sora vs.Google Veo） 2、（实操演练）国内外大语言模型（ChatGPT 4O、Gemini、Claude、Llama3、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言等）对比分析 3、（实操演练）Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据 4、（实操演练）ChatGPT对话初体验（注册与充值、购买方法） 5、（实操演练）ChatGPT科研必备GPT汇总介绍（寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等） 6、（实操演练）GPT Store简介与使用 7、（实操演练）定制自己的专属GPTs（制作专属GPTs的两种方式：聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享） 8、（实操演练）ChatGPT对话记录保存与管理 |
第二章 ChatGPT4 提示词使用方法与技巧 | 1、（实操演练）ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧（为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等） 2、（实操演练）常用的ChatGPT提示词模板 3、（实操演练）ChatGPT提示词优化（Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等） 4、（实操演练）ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文（Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制） 5、（实操演练）控制ChatGPT的输出长度（使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等） 6、（实操演练）保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用 |
第三章 ChatGPT4助力日常生活、学习与工作 | 1、（实操演练）ChatGPT4助力中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等） 2、（实操演练）ChatGPT4助力文案撰写与润色修改 3、（实操演练）ChatGPT4助力家庭健康管理（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等） 4、（实操演练）ChatGPT4助力大学生求职与就业（撰写简历、模拟面试、职业规划等） 5、（实操演练）ChatGPT4助力商业工作（行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同） 6、（实操演练）利用ChatGPT4 创建精美的思维导图 7、（实操演练）利用ChatGPT4 生成流程图、甘特图 8、（实操演练）利用ChatGPT4 制作PPT 9、（实操演练）利用ChatGPT4自动创建视频 10、（实操演练）ChatGPT4辅助教师高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等） 11、（实操演练）ChatGPT4辅助学生高效学习（利用GPTs生成专属学习计划） 12、案例演示与实操练习 |
第四章 ChatGPT4助力课题申报、论文选题及实验方案设计 | 1、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等） 2、（实操演练）利用ChatGPT4分析指定领域的热门研究方向 3、（实操演练）利用ChatGPT4辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容 4、（实操演练）利用ChatGPT4总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议 5、（实操演练）利用ChatGPT4评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作 6、（实操演练）利用ChatGPT4进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点 7、（实操演练）利用ChatGPT4给出具体的算法步骤，并自动生成算法的Python示例代码框架 8、（实操演练）利用ChatGPT4设计完整的实验方案与数据分析流程 9、（实操演练）利用ChatGPT4给出论文Discussion部分的切入点和思路 10、案例演示与实操练习 |
第五章 ChatGPT4助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿 | 1、（实操演练）传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅） 2、（实操演练）利用ChatGPT4 实现联网检索文献 3、（实操演练）利用ChatGPT4阅读与总结分析学术论文内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词与关键句提取、页面定位、多文档对比、情感分析） 4、（实操演练）利用ChatGPT4 总结Youtube视频内容 5、（实操演练）利用ChatGPT4完成学术论文的选题设计与优化 6、（实操演练）利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等 7、（实操演练）利用ChatGPT4完成论文翻译（指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示） 8、（实操演练）利用ChatGPT4实现论文语法校正 9、（实操演练）利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色 10、（实操演练）利用ChatGPT4完成论文降重 11、（实操演练）利用ChatGPT4完成论文参考文献格式的自动转换 12、（实操演练）ChatGPT4辅助审稿人完成论文评审意见的撰写 13、（实操演练）ChatGPT4辅助投稿人完成论文评审意见的回复 14、（实操演练）ChatGPT4文献检索、论文写作必备GPTs总结 15、案例演示与实操练习 |
第六章 ChatGPT4助力Python编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理 | 1、（实操演练）Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比） 2、（实操演练）Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释） 3、（实操演练）Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue） 4、（实操演练）Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用） 5、（实操演练）Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套；折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制） 6、（实操演练）Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用（动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等） 7、（实操演练）科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用） 8、（实操演练）利用ChatGPT4上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等） 9、（实操演练）利用ChatGPT4 实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊） 10、（实操演练）利用ChatGPT4 实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析） 11、（实操演练）常用的数据预处理方法（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征） 12、（实操演练）融合ChatGPT 4与Python的数据预处理代码自动生成与运行 13、（实操演练）利用ChatGPT4自动生成数据统计分析图表 14、（实操演练）利用ChatGPT4 实现代码逐行讲解 15、（实操演练）利用ChatGPT4 实现代码Bug调试与自动修改 16、案例演示与实操练习 |
第七章 ChatGPT4助力机器学习建模 | 1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？） 2、（实操演练）BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化） 3、（实操演练）BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？） 4、（实操演练）值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等） 5、（实操演练）BP神经网络中的ChatGPT提示词库讲解 6、（实操演练）利用ChatGPT4实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行 7、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？如何解决多分类问题？） 8、决策树的工作原理（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） 9、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？） 10、Bagging与Boosting的区别与联系 11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理 12、（实操演练）常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM） 13、（实操演练）决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解 14、（实操演练）利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行 15、案例演示与实操练习 |
第八章 ChatGPT 4助力机器学习模型优化：变量降维与特征选择 | 1、主成分分析（PCA）的基本原理 2、偏最小二乘（PLS）的基本原理 3、（实操演练）常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等） 4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？） 5、（实操演练）PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库讲解 6、（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行 7、案例演示与实操练习 |
第九章 ChatGPT 4助力卷积神经网络建模 | 1、深度学习简介（深度学习大事记、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、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？） 3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系 4、（实操演练）利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等） 5、（实操演练）卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？） 6、（实操演练）卷积神经网络中的ChatGPT提示词库讲解 7、（实操演练）利用ChatGPT4实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行 （1）CNN预训练模型实现物体识别； （2）利用卷积神经网络抽取抽象特征； （3）自定义卷积神经网络拓扑结构 8、案例演示与实操练习 |
第十章 ChatGPT 4助力迁移学习建模 | 1、迁移学习算法的基本原理 2、（实操演练）基于深度神经网络模型的迁移学习算法 3、（实操演练）迁移学习中的ChatGPT提示词库讲解 4、（实操演练）利用ChatGPT4实现迁移学习模型的代码自动生成与运行 5、实操练习 |
第十一章 ChatGPT 4助力RNN、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、（实操演练）RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库讲解 4、（实操演练）利用ChatGPT4 实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行 5、案例演示与实操练习 |
第十二章 ChatGPT 4助力YOLO目标检测建模 | 1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系 2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别 3、（实操演练）YOLO模型中的ChatGPT提示词库讲解 4、（实操演练）利用ChatGPT4实现YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行 （1）利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测； （2）数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）； （3）训练自己的目标检测数据集 5、案例演示与实操练习 |
第十三章 ChatGPT4助力机器学习与深度学习建模的行业应用 | 1、（实操演练）利用ChatGPT4实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行 2、（实操演练）利用ChatGPT4实现生物医学信号（时间序列、图像、视频数据）分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行 3、（实操演练）利用ChatGPT4实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行 4、（实操演练）利用ChatGPT4实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行 5、（实操演练）利用ChatGPT4实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行 6、案例演示与实操练习 |
第十四章 ChatGPT 4助力AI绘图技术 | 1、（实操演练）利用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像（下载图像、修改图像） 2、（实操演练）ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库（广告海报、Logo、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） 3、（实操演练）ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图（正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等） 4、（实操演练）ChatGPT4 DALL.E 3中的多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等） 5、（实操演练）ChatGPT4 DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现 6、（实操演练）ChatGPT4 DALL.E 3生成动图GIF 7、（实操演练）Midjourney工具使用讲解 8、（实操演练）Stable Diffusion工具使用讲解 9、（实操演练）Runway图片生成动画工具使用讲解 10、案例演示与实操练习 |
第十五章 GPT 4 API接口调用与完整项目开发 | 1、（实操演练）GPT模型API接口的调用方法（API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明） 2、（实操演练）利用GPT4实现完整项目开发 （1）聊天机器人的开发 （2）利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量 （3）构建基于多模态（语音、文本、图像）的阿尔茨海默病早期筛查程序 3、案例演示与实操练习 |
第十六章 面向科研场景的ChatGPT提示词工程大赛【科研创意Prompt挑战】 | 活动背景：为了提升科研人员在科研过程中的提示词撰写能力，特举办ChatGPT培训课程，并在课程中加入【提示词大赛】环节，通过比赛形式激发学员的创意和实践能力。 活动目标：通过【提示词大赛】，提高学员在科研过程中撰写提示词的能力，激发创意与实践结合，为未来的科研工作提供更好的支持和帮助。 参赛对象： 参加本次ChatGPT培训课程的所有科研人员。 赛题内容： 培训课程第一天结束后公布具体赛题，赛题将围绕科研过程中不同环节的提示词撰写。 提交方式： 学员需在培训课程第三天晚前提交答案，具体提交方式将在赛题公布时一并说明。 奖项设置：一等奖1名、二等奖2名、三等奖 3名【设置奖项详细见流程说明】 评委评选： 由培训导师及特邀评委组成评审团，对所有提交的提示词进行评选。 备注：详细在会议中具体说明。 |
五、联系方式
联系人：王老师 扫码咨询
近年来，人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。为了帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理论及其在PyTorch中的实现方法，Ai尚研修特别推出了“最新PyTorch机器学习与深度学习技术方法与案例实践应用培训班”。该培训班旨在帮助学员理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统学习包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测算法、自编码器等前沿技术的原理及其PyTorch编程实现。培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的教学模式，确保学员不仅理解理论知识，还能通过实践操作掌握实际应用中的关键技巧和方法。通过参加本次培训，学员将系统掌握深度学习和机器学习的基本原理和最新发展动态，熟练使用PyTorch进行模型构建、训练和优化，并将深度学习技术应用于实际问题解决，提升科研和工程项目的创新能力，助力职业发展和高水平论文的撰写。无论您是科研工作者、工程师，还是对深度学习技术有浓厚兴趣的从业者，本次培训班将为您提供全面而深入的学习体验，帮助您在人工智能领域取得更大的突破和成就
一、组织机构
主办单位：Ai尚研修
承办单位：尚研修（保定）信息科技有限公司
二、培训时间及方式
三、导师随行
四、培训内容
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