ChatGPT丨PyTorch机器学习与深度学习;数据清洗;线性回归模型;前向型神经网络;决策树等
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，掌握深度学习的基础知识，与经典机器学习算法的区别与联系，以及最新的迁移学习、循环神经网络、长短时记忆神经网络、时间卷积网络、对抗生成网络、Yolo目标检测算法、自编码器等算法的原理及其Pytorch编程实现方法。本次教程采用“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、深入浅出分析深度学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。此外，还将通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。
【导师随行】：
1.建立导师助学交流群，长期进行答疑及经验分享，辅助学习及应用；
2.不定期召开线上答疑交流，辅助学习巩固工作实践问题处理交流；
3.学员后期可邀请导师进驻团队/课题组开展一对一的团队建设、人才培养、学术交流、学术报告、问题诊断、纵横向项目合作等多种形式的合作。
【专家】：
郁磊（副教授），主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。
第一章 ChatGPT在科研中的应用
1、ChatGPT对话初体验
2、GPT-3.5与GPT-4的区别
3、ChatGPT科研必备插件（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）
4、ChatGPT提示词使用技巧
5、基于ChatGPT的数据预处理（上传本地数据、数据预处理、数据可视化）
6、基于ChatGPT的机器学习与深度学习建模（算法原理讲解、自动生成代码、调试代码）
7、基于ChatGPT的论文写作（文献综述、论文框架、中英翻译、语法校正、文章润色等）
第二章 数据清洗
1、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：算数平均值、标准差；数据的相关分析：相关系数）
2、数据标准化与归一化（为什么需要标准化与归一化？）
3、数据异常值、缺失值处理
4、数据离散化及编码处理
5、手动生成新特征
6、案例讲解
7、实操练习
第三章 线性回归模型
1、一元线性回归模型与多元线性回归模型（回归参数的估计、回归方程的显著性检验、残差分析）
2、岭回归模型（工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量）
3、LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节）
4、Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调节）
5、案例实践
6、实操练习
第四章 前向型神经网络
1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？有导师学习和无导师学习的区别是什么？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？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（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？什么是梯度爆炸与梯度消失？）
3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程（Data、Model、Loss、Gradient）及训练过程（Forward、Backward、Update）
4、值得研究的若干问题（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？过拟合（Overfitting）与欠拟合(Underfitting)、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题、模型评价与模型选择（奥卡姆剃刀定律）等）
5、案例讲解：Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络
6、实操练习
第五章 KNN、贝叶斯分类与支持向量机
1、KNN分类模型（KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取、分类决策规则的选择）
2、朴素贝叶斯分类模型（伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB）
3、SVM的工作原理（SVM的本质是解决什么问题？核函数的作用是什么？什么是支持向量？
4、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？SVM除了建模型之外，还可以帮助我们做哪些事情？）
5、案例实践
6、实操练习
第六章 决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM
1、决策树的工作原理（微软小冰读心术的启示；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）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？
2、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”体现在哪些地方？随机森林的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）
3、Bagging与Boosting的区别与联系
4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
5. 常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
6、案例实践
7、实操练习
第七章 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、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、案例实践
5、实操练习
第八章 群优化算法
1、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模拟退火算法等与遗传算法的区别与联系）
2、遗传算法的Python代码实现
3、案例实践一：一元函数的寻优计算
4、案例实践二：离散变量的寻优计算（特征选择）
5、实操练习
第九章 卷积神经网络
1、深度学习简介（深度学习大事记：Model + Big Data + GPU + AlphaGo）
2、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）
3、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？）
4、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
5、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）
6、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？）
7、案例讲解：
（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、实操练习
第十章 迁移学习
1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？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、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats）
4、实操练习
第十一章 RNN与LSTM
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、案例讲解：时间序列预测（北京市污染物预测）
4、实操练习
第十二章 目标检测算法
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、案例讲解：
（1）利用预训练好的YOLO模型实现目标检测（图像检测、视频检测、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
4、实操练习
第十三章 自编码器
1、什么是自编码器（Auto-Encoder, AE）？
2、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE, Masked AE）
3、案例讲解：
（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
（3）基于掩码自编码器的缺失图像重构
4、实操练习
第十四章 复习与答疑讨论
1、相关资料拷贝与分享
2、答疑与讨论（大家提前把问题整理好）
注：请提前自备电脑及安装所需软件
