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    首頁 > 培訓課程 > IT/技術培訓 > 南京郵電大學人工智能技術(ChatGPT)高級研學班 更新時間:2023-12-25T11:24:38

    南京郵電大學人工智能技術(ChatGPT)高級研學班
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    南京郵電大學人工智能技術(ChatGPT)高級研學班 已截止報名

    課程時間: 2024-01-06 09:00至 2024-01-08 17:30結束

    課程地點: 南京  南京郵電大學  南京郵電大學鎖金村校區 周邊酒店預訂

    會議規模:50人

    主辦單位: 南京郵電大學 北京非凡睿誠科技有限公司

    行業熱銷熱門關注看了又看 換一換

          會議通知

          會議內容 主辦方介紹


          南京郵電大學人工智能技術(ChatGPT)高級研學班

          南京郵電大學人工智能技術(ChatGPT)高級研學班宣傳圖

          【接通知本班次取消】

          南京郵電大學人工智能技術(ChatGPT)高級研學班

          南京郵電大學是國家“雙一流”建設高校和江蘇高水平大學高峰計劃A類建設高校,其前身是1942年誕生于山東抗日根據地的八路軍戰郵干訓班,是我黨、我軍早期系統培養通信人才的學校之一。辦學81年來,學校為國家輸送了各類優秀人才27萬余名,很多成為國內外信息產業的領軍人物、技術精英和管理骨干,享有“華夏IT英才的搖籃”之譽。學校構建“信息材料、信息器件、信息系統、信息網絡、信息應用”五位一體的大信息發展格局,在新一代移動通信、物聯網、移動互聯網、大數據、云計算、網絡空間安全、有機電子與信息顯示、集成電路與微組裝、智能電網、光通信、智能制造、現代郵政等研究領域處于國內先進水平。2023年,學校獲批“國家級全民數字素養與技能培訓基地”“江蘇省全民數字素養與技能培訓基地”“江蘇省專業技術人才繼續教育基地”,國家專業技術人才知識更新工程承訓單位,獲批人工智能工程技術人員等9個國家數字技術工程師培育項目培訓資質。

          一、人工智能技術(ChatGPT)高級研學班介紹

          隨著人工智能技術的迅速發展和廣泛應用,自然語言處理技術已成為當今科技領域的熱點之一。ChatGPT,全稱Chat Generative Pre-trained Transformer,作為一種先進的自然語言處理技術,為人工智能領域帶來了革命性的變革。ChatGPT?4?是一種基于深度學習和自然語言處理技術的對話生成模型,它是GPT系列模型的最新版本。GPT系列模型是由OpenAI開發的一種基于神經網絡的自然語言處理模型,它能夠對文本進行理解和生成,具有極高的語言處理能力和生成能力。ChatGPT4是GPT系列模型的最新版本,它在語言理解和生成、推理和邏輯推導、人機交互、個性化和定制化服務、語言應用等方面都有所提升,成為人工智能技術的重要突破和發展方向。為了滿足社會及在校人群對ChatGPT技術的需求,提高大家對人工智能領域的認識和掌握,為此南京郵電大學計劃面向各高校老師、研究生、本科生、工程師及社會人群、從業者開展ChatGPT研學班。

          二、研學目標

          1.掌握ChatGPT4.0及科研必備插件的使用方法與技巧

          2.掌握ChatGPT4.0文獻綜述、論文選題與框架搭建、論文翻譯與潤色、評審意見回復等方法與技巧

          3.掌握經典機器學習方法(BP神經網絡、KNN、樸素貝葉斯、SVM、決策樹、隨機森林、XGBoost、LightGBM、變量降維與特征選擇)的工作原理,及利用ChatGPT4.0自動生成Python代碼的具體方法

          4.掌握經典深度學習方法(卷積神經網絡、遷移學習、循環神經網絡、長短時記憶網絡LSTM、YOLO目標檢測、自編碼器)的工作原理,以及利用ChatGPT4.0自動生成Pytorch代碼的具體方法

          5.通過實操培訓掌握各種編程技巧

          6.解決學員實際工作中的疑難問題

          7.熟悉人工智能的最新動態及發展趨勢

          三、時間地點?

          2024年1月6日—2023年1月8日 ?線上:騰訊會議直播

          2024年1月5日—2023年1月8日 ?線下:南京郵電大學鎖金村校區(5號報到)

          四、研學方式

          本研學班將采用線上和線下同步進行的教學方式,通過理論+實踐、專家講座等形式,使學員全面掌握ChatGPT的技術與應用。同時,研學班將邀請業內專家和學者進行授課和交流,為學員提供更廣闊的學習平臺和發展機會。

          五、研學優勢

          優勢1、每人贈送一個獨立使用的虛擬實訓賬號(一個月有效期),到期后該賬號部分學習功能可長期使用,方便大家能夠在課中及課后實操練習;優勢2、加入ChatGPT 4Plus會員研學群,獲得學習共同體的幫助與支持;

          優勢3、會議全程錄播,提供回放視頻、方便課后溫習;

          優勢4、培訓結束后提供終身免費技術的支持以及后期的免費解答輔導;

          優勢5、本次研修內容非常注重實踐學習,注重實踐性和落地性,全程會帶著大家進行大量實操練習。

          六、主講專家

          高校副教授,碩士生導師。主要從事圖像處理、機器學習、信號處理與數據挖掘、健康醫療大數據領域的教學與研究工作。主持參與多項相關重點項目研發及基金項目,擁有豐富的科研及工程技術經驗、資深的技術底蘊和專業背景。

          時間安排:

          上午9:00-12:00 點 ????????下午14:00 -17:00點

          第一章

          ChatGPT 基礎入門

          1 、ChatGPT 概述

          2 、ChatGPT 對話初體驗

          3 、GPT-3.5 與 GPT-4 的區別

          4 、ChatGPT ?科研必備插件(Data ?Interpreter 、Wolfram 、WebPilot 、MixerBox Scholar、 ScholarAI 、Show Me 、AskYourPDF 等)

          5 、GPT Store 簡介

          6 、ChatGPT Prompt (提示詞)使用技巧(如何更好地向 ChatGPT 提問?常用的 ChatGPT 指 令、為 ChatGPT 設定身份)

          7 、案例演示????????????????????????????????????8、實操練習

          第二章

          融合?ChatGPT4?的文?獻檢索與綜述

          1、文獻檢索方法與技巧總結

          2、基于 WebPilot 、MixerBox Scholar、ScholarAI 等 ChatGPT 插件檢索參考文獻

          3、基于 ChatGPT4 的文獻總結并撰寫綜述

          4、案例演示???????????????????????????????????????????5、實操練習

          第三章

          融合?ChatGPT4?

          Python??BP 神經網

          1 、BP ?神經網絡的基本原理(人工神經網絡的分類有哪些? BP ?神經網絡的拓撲結構和訓 練過程是怎樣的?什么是梯度下降法? BP 神經網絡建模的本質是什么?)

          2、BP 神經網絡的 Python 代碼實現(怎樣劃分訓練集和測試集?為什么需要歸一化?歸一 化是必須的嗎?)

          3 、BP 神經網絡參數的優化(隱含層神經元個數、學習率、初始權值和閾值等如何設置? 什么是交叉驗證?)

          4、值得研究的若干問題(欠擬合與過擬合、泛化性能評價指標的設計、樣本不平衡問題 等)

          5 、前向神經網絡中的 ChatGPT 提示詞庫講解

          6 、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Python 的 BP 神經網絡、極限學習機模型代碼自動生成 與運行

          7、實操練習

          第四章

          融合?ChatGPT4?

          Python??KNN、貝

          葉斯分類與?SVM

          1 、KNN 分類模型(KNN 算法的核心思想、距離度量方式的選擇、 K 值的選?。?/strong>

          2、樸素貝葉斯分類模型(伯努利樸素貝葉斯 BernoulliNB、類樸素貝葉斯 CategoricalNB、 高斯樸素貝葉斯 besfGaussianNB、多項式樸素貝葉斯 MultinomialNB、補充樸素貝葉斯 ComplementNB)

          3 、SVM 的工作原理(核函數的作用是什么?什么是支持向量?

          4 、SVM 擴展知識(如何解決多分類問題?)

          5 、KNN、貝葉斯分類與 SVM 中的 ChatGPT 提示詞庫講解

          6、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Python 的 KNN、貝葉斯分類、SVM 模型代碼自動生成 與運行

          7、實操練習

          第五章

          融合?ChatGPT4?

          Python?的決策樹、隨

          機森林、?XGBoost?

          LightGBM

          1、決策樹的工作原理(微軟小冰讀心術的啟示;什么是信息熵和信息增益?ID3 ?算法和 C4.5 算法的區別與聯系);決策樹除了建模型之外,還可以幫我們做什么事情?

          2、隨機森林的工作原理(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”體現在哪些地方?隨機森林的本質是什么? 怎樣可視化、解讀隨 機森林的結果? )

          3 、Bagging 與 Boosting 的區別與聯系

          4 、AdaBoost vs. Gradient Boosting 的工作原理

          5、常用的 GBDT 算法框架(XGBoost 、LightGBM)

          6、決策樹、隨機森林、 XGBoost 、LightGBM 中的 ChatGPT 提示詞庫講解

          7 、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Python 的決策樹、隨機森林、XGBoost 、LightGBM 模 型代碼自動生成與運行

          8. ?實操練習

          第六章

          融合?ChatGPT4?

          Python?的變量降維與

          特征選擇

          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、常見的特征選擇方法(優化搜索、 Filter 和 Wrapper 等;前向與后向選擇法;區間法; 無信息變量消除法;正則稀疏優化方法等)

          4、遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理(以遺傳算法為代表的群優化算法的基 本思想是什么?粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模擬退火算法等與遺傳算法的區別與 聯系)

          5 、PCA 、PLS、特征選擇、群優化算法的 ChatGPT 提示詞庫講解

          6 、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Python 的變量降維與特征選擇代碼自動生成與運行

          7、實操練習

          第七章

          融合?ChatGPT4?

          Pytorch?的卷積神經網

          1、深度學習簡介(深度學習大事記、深度學習與傳統機器學習的區別與聯系)

          2、卷積神經網絡的基本原理(什么是卷積核、池化核? CNN 的典型拓撲結構是怎樣的?

          CNN 的權值共享機制是什么?)

          3、卷積神經網絡的進化史: LeNet、AlexNet、Vgg- 16/19、GoogLeNet、ResNet 等經典深度

          神經網絡的區別與聯系

          4、利用 PyTorch 構建卷積神經網絡(Convolution 層、Batch Normalization 層、Pooling 層、Dropout 層、 Flatten 層等)

          5、卷積神經網絡調參技巧(卷積核尺寸、卷積核個數、移動步長、補零操作、池化核尺寸

          等參數與特征圖的維度,以及模型參數量之間的關系是怎樣的?)

          6、卷積神經網絡中的 ChatGPT 提示詞庫講解

          7 、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Pytorch 的卷積神經網絡模型代碼自動生成與運行CNN 預訓練模型實現物體識別;

          (2)利用卷積神經網絡抽取抽象特征;

          (3)自定卷積神經網絡拓撲結構 ?

          8、實踐操作

          第八章

          融合?ChatGPT4?

          Pytorch?的遷移學習

          1 、遷移學習算法的基本原理(為什么需要遷移學習?遷移學習的基本思想是什么?)

          2、基于深度神經網絡模型的遷移學習算法

          3、遷移學習中的 ChatGPT 提示詞庫講解

          4 、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Pytorch 的遷移學習模型代碼自動生成與運行

          5、實操練習

          第九章

          融合?ChatGPT4?

          Pytorch??RNN、

          LSTM

          1、循環神經網絡 RNN 的基本工作原理

          2、長短時記憶網絡 LSTM 的基本工作原理

          3 、RNN 與 LSTM 中的 ChatGPT 提示詞庫講解

          4、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Pytorch 的 RNN 、LSTM 模型代碼自動生成與運行

          5、實操練習

          第十章

          融合?ChatGPT4?

          Pytorch??YOLO?

          標檢測

          1、什么是目標檢測?目標檢測與目標識別的區別與聯系

          2 、YOLO 模型的工作原理, YOLO 模型與傳統目標檢測算法的區別

          3 、YOLO 模型中的 ChatGPT 提示詞庫講解

          4、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Pytorch 的 YOLO 模型代碼自動生成與運行

          (1)利用預訓練好的 YOLO 模型實現目標檢測(圖像檢測、視頻檢測、攝像頭實時檢測);

          (2)數據標注演示(LabelImage 使用方法介紹);(3)訓練自己的目標檢測數據集

          5、實操練習

          第十一章

          融合?ChatGPT4?

          Pytorch?的自編碼器

          1、什么是自編碼器(Auto-Encoder, AE)?

          2、經典的幾種自編碼器模型原理介紹(AE 、Denoising AE, Masked AE)

          3、自編碼器模型中的 ChatGPT 提示詞庫講解

          4、案例實踐: 融合 ChatGPT4 與 Pytorch 的 YOLO 模型代碼自動生成與運行

          (1)基于自編碼器的噪聲去除;(2)基于自編碼器的手寫數字特征提取與重構;(3)基于掩碼自編碼器的缺失圖像重構

          5、實操練習

          第十二章

          基于?ChatGPT4 論文

          寫作

          1、基于 ChatGPT4 自動生成論文的總體框架

          2、基于 ChatGPT 4 完成論文翻譯(中譯英、英譯中)

          3、基于 ChatGPT4 實現論文語法校正

          4、基于 ChatGPT4 完成段落結構及句子邏輯潤色

          5、基于 ChatGPT4 完成論文評審意見的回復

          6 、案例演示 7、實操練習

          第十三章討論與答疑

          1、相關學習資料分享與拷貝(圖書推薦、在線課程推薦等)

          2、建立微信群,便于后期的討論與答疑

          七、收費標準

          統一收費 4200?元/人(含培訓費、資料費、證書認證費、指導費、發票費等)費用提供用于報銷的正規機打發票及蓋有公章的通知文件;住宿可推薦安排,費用自理。

          八、結業證書

          由南京郵電大學頒發:“人工智能技術(ChatGPT)高級研學合格證書”

          九.優惠政策

          一、3 人以上報名每人可優惠 300 元

          二、5 人以上報名(可免費贈送一個名額)

          三、以上優惠政策只可享受其中一種,不可同時享受

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          即將更新,敬請期待

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          票種名稱 價格 原價 票價說明
          普通票 ¥4200 ¥4200 含培訓費、資料費、證書認證費、指導費、發票費等

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