DeepSeek賦能高效辦公、科研論文寫作、課題申報與Python數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)高級培訓(xùn)中心

培訓(xùn)班介紹

 

其他精品培訓(xùn)班: Dyrobes培訓(xùn)課程 ansys培訓(xùn)課程 NREC模擬分析培訓(xùn) ASPEN培訓(xùn) 齒輪仿真模擬分析培訓(xùn) CHEMKIN模擬培訓(xùn) Matlab統(tǒng)計建模仿真培訓(xùn) Ansys Workbench多相流模擬培訓(xùn)

 

 

曙海教學(xué)優(yōu)勢

　 該課程面向企事業(yè)項目實際需要,教學(xué)以實用為導(dǎo)向，秉承21年積累的教學(xué)品質(zhì)，DeepSeek賦能高效辦公、科研論文寫作、課題申報與Python數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)高級培訓(xùn)中心以項目實現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。上門/線上/線下皆可,小班面授,互動直播任選.專注技術(shù)培訓(xùn),匠心服務(wù),實戰(zhàn)教學(xué)。上門/線上/線下皆可,DeepSeek賦能高效辦公、科研論文寫作、課題申報與Python數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)高級培訓(xùn)中心專家,課程可定制,熱線:4008699035。

　 大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。我們課程培養(yǎng)了十幾萬受歡迎的工程師。曙海的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度，同心致遠(yuǎn)，博大精深。

 

精品課程班級列表

• DeepSeek賦能高效辦公、科研論文寫作、課題申報與Python數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)高級培訓(xùn)班

  第一章 2025 大語言模型最新進(jìn)展與DeepSeek 大語言模型入門	1、2025 大語言模型最新進(jìn)展介紹 2、國內(nèi)外大語言模型(ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、Perplexity Al、文心一言、星火、通義千問、Kimi、智譜清言、秘塔 A、DeepSeck 等)對比分析 3、DeepSeek 技術(shù)原理解析 4、從 DeepSeek-V3 到DeepSeek-Rl:大模型的自我進(jìn)化 5、DeepSeek 使用初體驗(注冊、App 下載與安裝、主要功能等)Deepseck的本地化部署、使用及本地知識庫的搭建 6、DeepSeek服務(wù)器繁忙解決辦法 7、DeepSeek+ Word + Excel+PowerPoint:讓你的工作更高效 8、DeepSeek 思考過程解析:DeepSeek是如何思考的?與傳統(tǒng)大語言模型有什么 9、不同?(由“提問-回答”二階互動進(jìn)化為“提問-拆解-回答”三階互動)、DeepSeek是如何拆解問題的?(MECE 原則:第一性字面拆解+關(guān)聯(lián)問題窮舉;揣摩用戶的真實意圖;DeepSeek分析問題執(zhí)行的13個任務(wù)是什么?)
  第二章 DeepSeek 提示詞撰寫與優(yōu)化技巧	1、大語言模型提示詞撰寫的基本原則(為 ChatGPT 設(shè)定身份、明確任務(wù)內(nèi)容、提供任務(wù)相關(guān)的背景、舉一個參考范例、指定返回的答案格式等) 2、DeepSeek與傳統(tǒng)大語言模型在提示詞撰寫上的變與不變 3、常用的 DeepSeek 提示詞模板 4、Deepseek 提示詞優(yōu)化技巧高頻的 5、DeepSeek 提示詞的保存與管理 6、DeepSeck提示詞逆向工程 7、案例演示與實操練習(xí)
  第三章 DeepSeek 助力高效辦公及教學(xué)改革	1、利用 DeepSeek 創(chuàng)建精美的思維導(dǎo)圖 2、利用 DeepSeek 生成流程圖、甘特圖 3、利用 DeepSeek 制作 PPT 4、利用 DeepSeek 自動創(chuàng)建視頻 5、將 Deepsec 對話記錄中的數(shù)學(xué)公式完美復(fù)制到 Word 文檔 6、DeepSeek輔助教師高效備課(為不同專業(yè)學(xué)生生成不同的教學(xué)內(nèi)容、圍繞知識點(diǎn)生成不同難度的題目檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)效果等) 7、DeepSeek輔助學(xué)生高效學(xué)習(xí)(生成個性化學(xué)習(xí)計劃) 案例演示與實操練習(xí)
  第四章 Deepseek 助力課題申報、論文選題及實驗方案設(shè)計	1、課題申請書撰寫技巧及要點(diǎn)剖析(項目名稱、關(guān)鍵詞、摘要、立項依據(jù)、參考文獻(xiàn)、研究目標(biāo)、研究內(nèi)容、研究方案、關(guān)鍵科學(xué)問題、可行性分析、創(chuàng)新點(diǎn)與特色之處、預(yù)期研究成果、工作基礎(chǔ)等) 2、利用 Deepseek 分析指定領(lǐng)域的熱門研究方向 3、利用 Deepseek 輔助撰寫、潤色課題申報書的各部分內(nèi)容3、 4、利用 Deepseek總結(jié)指定論文的局限性與不足，并給出潛在的改進(jìn)思路與建議 5、利用 Deepseek 評估指定改進(jìn)思路新穎性與己發(fā)表的類似工作 6、利用 Deepseek 細(xì)化改進(jìn)思路，凝練論文的選題與創(chuàng)新點(diǎn) 7、利用 Deepseek 給出具體的算法步驟及 Python 示例代碼框架 8、利用 Deepseek,設(shè)計完整的實驗方案與數(shù)據(jù)分析流程 9、利用 DeepSeek 給出論文 Discussion 部分的切入點(diǎn)和思路 10、案例演示與實操練習(xí)
  第五章 Deepseek 助力信息檢索、文獻(xiàn)泛讀與精讀、論文寫作與投稿、專利交底書的 撰寫	1、利用 Deepseek 實現(xiàn)文獻(xiàn)檢索 2、利用 Deepseek 閱讀與總結(jié)分析學(xué)術(shù)論文內(nèi)容(論文主要工作、創(chuàng)新點(diǎn)、局限性與不足、多文檔對比分析等) 3、利用 Deepseek 解讀論文中的系統(tǒng)框圖工作原理 4、利用 Deepseek 解讀論文中的數(shù)學(xué)公式含義 5、利用 Deepseek 解讀論文中圖表中數(shù)據(jù)的意義及結(jié)論 6、利用 DeepSeek 完成學(xué)術(shù)論文的選題設(shè)計與優(yōu)化 7、利用 Deepseek 自動生成論文的總體框架、論文摘要、前言介紹、文獻(xiàn)綜述,完整長篇論文、Cover Letter、Highlights 等 8、利用 Deepseek 完成論文翻譯 9、利用 Deepseek 實現(xiàn)論文語法校正 10、利用 Deepseek 完成段落結(jié)構(gòu)及句子邏輯潤色 11、利用 Deepseek 完成論文降重與 AI率降低 12、利用 Deepseek 完成論文參考文獻(xiàn)格式的自動轉(zhuǎn)換 13、利用 Deepseek 輔助審稿人完成論文評審意見的撰寫 14、利用 Deepseek輔助投稿人完成論文評審意見的回復(fù) 15、利用 Deepseek 完成發(fā)明專利交底書的撰寫 16、案例演示與實操練習(xí)
  第六章 DeepSeek 助力Python 編程入門、科學(xué)計算、數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)預(yù)處理	1、Python 環(huán)境搭建(Python 軟件下載、安裝與版本選擇;PyCham 下載、安裝;Python 之 Hello World;第三方模塊的安裝與使用;Python 2.x與 Python3.x對比) 2、Python 基本語法(Python 變量命名規(guī)則;Python 基本數(shù)學(xué)運(yùn)算;Python 常用變量類型的定義與操作;Python 程序注釋) 3、Python 流程控制(條件判斷;for循環(huán);while循環(huán);break和 continue) 4、Python 函數(shù)與對象(函數(shù)的定義與調(diào)用;函數(shù)的參數(shù)傳遞與返回值;變量作用域與全局變量;對象的創(chuàng)建與使用) 5、Matplotlib,的安裝與圖形繪制(設(shè)置散點(diǎn)、線條、坐標(biāo)軸、圖例、注解等屬性繪制多圖;圖的嵌套;折線圖、柱狀圖、餅圖、地圖等各種圖形的繪制) 6、seabonm、Eyechats,等高級繪圖庫的安裝與使用(動態(tài)交互圖的繪制、開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化頁面等) 7、科學(xué)計算模塊庫(Numpy,的安裝;ndarray,類型屬性與數(shù)組的創(chuàng)建;數(shù)組索引與切片;Numpy常用函數(shù)簡介與使用) 8、利用 Deepseek 上傳本地數(shù)據(jù)(ExceVCsV 表格、kt 文本、PDF、圖片等) 9、利用 Deepseek,實現(xiàn)描述性統(tǒng)計分析(數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析:統(tǒng)計直方圖;數(shù)據(jù)的集中趨勢分析:數(shù)據(jù)的相關(guān)分析) 10、常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法(數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化、數(shù)據(jù)異常值與缺失值處理、數(shù)據(jù)離散化及編碼處理、手動生成新特征) 11、融合 Deepseek與 Python 的數(shù)據(jù)預(yù)處理代碼自動生成 12、利用 Deepseek繪制數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析圖表 13、利用 Deepseek 實現(xiàn)代碼逐行講解 14、利用 Deepseek 實現(xiàn)代碼 Bug 調(diào)試與自動修改 5、案例演示與實操練習(xí)
  第七章 DeepSeek 力機(jī)器學(xué)習(xí)建模及應(yīng)用	1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類有哪些?BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程是怎樣的?什么是梯度下降法?)2、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Python 代碼實現(xiàn)(劃分訓(xùn)練集和測試集、數(shù)據(jù)歸一化)3、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化(隱含層神經(jīng)元個數(shù)、學(xué)習(xí)率、初始權(quán)值和閥值等如何設(shè)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、評價指標(biāo)選擇、樣本不平衡等)5、利用 Deepseek 實現(xiàn) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的代碼自動生成 6、SVM 的工作原理(核函數(shù)的作用是什么?什么是支持向量?如何解決多分類問題?) 7、利用 Deepseek 實現(xiàn) SVM 模型的代碼自動生成 8、決策樹的工作原理(什么是信息熵和信息增益?D3 算法和 C4.5 算法的區(qū)別與聯(lián)系) 9、利用 Deepseek 實現(xiàn)決策樹模型的代碼自動生成 10、隨機(jī)森林的工作原理(為什么需要隨機(jī)森林算法?廣義與狹義意義下的“隨機(jī)森林”分別指的是什么?“隨機(jī)”的本質(zhì)是什么?怎樣可視化、解讀隨機(jī)森林的結(jié)果?) 11、利用 Deepseek實現(xiàn)隨機(jī)森林模型的代碼自動生成 12、Bagging與Boosting 的區(qū)別與聯(lián)系 13、AdaBoost?vs.iraclent?Boosting的工作原理 14、常用的 GBDT 算法框架(XGBoost、LightGBM) 15、利用 DeepSeek 實現(xiàn) xGBoost、IightGBM 模型的代碼自動生成 16、常用的變量降維方法(PCA、PLS)的基本原理 17、利用 Deepseek 實現(xiàn) PCA、PLS 的代碼自動生成 18、常見的特征選擇方法(優(yōu)化搜索、Filter 和 Wrapper 等;前向與后向選擇法;正則稀疏優(yōu)化方法、遺傳算法等) 19、利用 Deepseek實現(xiàn)特征選擇算法的代碼自動生成 20、案例演示與實操練習(xí)
  第八章 Deepseek 助力深度學(xué)習(xí)建模及應(yīng)用	1、深度學(xué)習(xí)簡介(深度學(xué)習(xí)大事記、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系) 2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理(什么是卷積核、池化核?CNN的典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是怎樣的?CNN的權(quán)值共享機(jī)制是什么?) 3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化史:LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系 4、利用PyTorch 構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution層、Batch Normalization層、Pooling層、Dropout層、Flatten 層等) 5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參技巧(卷積核尺寸、卷積核個數(shù)、移動步長、補(bǔ)零操作、池化核尺寸等參數(shù)與特征圖的維度，以及模型參數(shù)量之間的關(guān)系是怎樣的?) 6、利用 Deepseek 實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的代碼自動生成 7、遷移學(xué)習(xí)算法的基本原理 8、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遷移學(xué)習(xí)算法 9、利用 Deepseek 實現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)模型的代碼自動生成 10、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN 的基本工作原理 11、長短時記憶網(wǎng)絡(luò) LSTM 的基本工作原理 12、利用 Deepseek 實現(xiàn) RNN、LSTM 模型的代碼自動生成 13、案例演示與實操練習(xí)
  第九章 DeepSeek API接口調(diào)用與完整項目開發(fā)	1、Deepseek API接口的調(diào)用方法(APIKey 的申請、APIKey接口調(diào)用方法與參數(shù)說明) 2、利用 DeepSeek API實現(xiàn)完整項目開發(fā):聊天機(jī)器人的開發(fā) 3、案例演示與實操練習(xí)
  第十章 課程總結(jié)與答疑討論	?

  ?

  ?

  
  
  

  ---
• 聯(lián)系曙海客服