【AI-python机器学习】迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

多客科技

作者：微信文章
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▎农业生态 ▎双碳系列▎大气科学▎水文水利▎地信遥感 ▎人工智能 ▎地质与地下水 ▎论文撰写📚 课程推荐 📚

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课程一： 2025最新AI-Python机器学习与深度学习实践技术应用培训班

课程二： 第八期：2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用高级培训班课程三：AI赋能R-Meta分析核心技术：从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表培训班
课程四：高水平学术论文写作的“破局”之道暨AI支持下的高分SCl论文前期准备、写作、高质量图表制作、投稿技巧一站式提升高级培训班📚 课程一

📢 本培训班融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升学员以下能力：（1）掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧；（2）深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础；（3）熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，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）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测等前沿技术。
培训课程采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 互动讨论”四位一体的教学模式，不仅重视知识传授，更注重技能落地与解决实际问题的能力培养。

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📋 课程内容简要

第一章   ChatGPT与DeepSeek等大语言模型助力AI编程必备技能详解

1、大语言模型提示词（Prompt）撰写技巧（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、Cursor与Trae等AI编程开发环境简介与演示

3、利用ChatGPT和DeepSeek上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）

4、利用ChatGPT和DeepSeek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）

5、利用ChatGPT和DeepSeek实现数据预处理（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）代码自动生成运行

6、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码逐行讲解

7、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码Bug调试与修改

8、实操练习

第二章  Python基础知识串讲

1、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、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、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue关键字；嵌套循环与可变循环）

4、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、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）

6、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；Pandas常用函数简介与使用）

7、实操练习

第三章  PyTorch简介与环境搭建

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

2、PyTorch简介（PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图、PyTorch的优点）

3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功、CPU版与GPU版的安装方法）

4、实操练习

第四章  PyTorch编程入门与进阶

1、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

2、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、layout、requires_grad、cuda等）

3、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据数值创建、依据概率分布创建）

4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

5、张量（Tensor）的索引与切片

6、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解

7、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

8、实操练习

第五章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力统计分析与可视化

1、统计数据的描述与可视化（数据的描述性统计：均值、中位数、众数、方差、标准差、极差、四分位数间距等；条形图、直方图、散点图、箱线图等）

2、概率分布与统计推断（离散概率分布：二项分布、泊松分布；连续概率分布：正态分布、均匀分布、指数分布；点估计与区间估计；最大似然估计与贝叶斯估计；假设检验：t检验、卡方检验、F检验；P值与显著性水平等）

3、回归分析（多元线性回归模型；最小二乘法估计；变量选择与模型优化；多重共线性与解决方法；Ridge回归；LASSO回归；ElasticNet回归等）

4、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现统计分析与可视化代码的自动生成与运行

5、实操练习

第六章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力前向型神经网络

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、案例讲解：Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络

5、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等）

6、利用ChatGPT和DeepSeek实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行

7、实操练习

第七章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力决策树、随机森林、XGBoost与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、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解

7、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行

8. 实操练习

第八章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力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、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、SHAP法解释特征重要性与可视化（Shapley值的定义与计算方法、SHAP值的可视化与特征重要性解释）

6、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现变量降维与特征选择的代码自动生成与运行

7、实操练习

第九章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力卷积神经网络

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？）

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？CNN提取的特征是怎样的？）

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、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

5、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、案例讲解与实践：利用ChatGPT和DeepSeek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

7、实操练习

第十章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力迁移学习

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：利用ChatGPT和DeepSeek实现迁移学习的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十一章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力生成式对抗网络

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：利用ChatGPT和DeepSeek实现迁移学习的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十二章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力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：利用ChatGPT和DeepSeek实现LSTM神经网络模型的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十三章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力时间卷积网络

1、时间卷积网络（TCN）的基本原理

2、TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现TCN模型的代码自动生成与运行

1）时间序列预测：新冠肺炎疫情预测

2）序列-序列分类：人体动作识别

4、实操练习

第十四章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力目标检测

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：利用ChatGPT和DeepSeek实现YOLO的代码自动生成与运行

（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

第十五章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力自编码器

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：利用ChatGPT和DeepSeek实现自编码器的代码自动生成与运行

（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

第十六章  ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力U-Net语义分割

1、语义分割（Semantic Segmentation）简介

2、U-Net模型的基本原理

3、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现U-Net语义分割模型的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十七章  复习与答疑讨论

1、课程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）

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📚 课程二

📢 课程内容采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 讨论互动”的多元教学方式，层层剖析，深入浅出地讲解以下核心技术：
注意力机制：理解其在现代深度学习中的关键作用；

Transformer模型：深入剖析BERT、GPT（1/2/3/3.5/4）、DETR、ViT、Swin Transformer等经典模型的原理与应用；

生成式模型：探索变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型（Diffusion Model）等技术；

目标检测算法：详细讲解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等算法的实现与优化；

图神经网络：深入研究GCN、GAT、GIN等图神经网络模型的应用；

强化学习：解析Q-Learning、DQN等经典强化学习算法；

深度学习模型可解释性与可视化：讲解CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等技术，提升模型的可理解性。

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📋 课程内容简要

第一章  注意力（Attention）机制详解

1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。

2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）

3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-Value Attention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意力（Multi-Head Attention）、Soft Attention 与 Hard Attention、全局（Global）与局部（Local）注意力

4、注意力机制的优化与变体：稀疏注意力（Sparse Attention）、自适应注意力（Adaptive Attention）、动态注意力机制（Dynamic Attention）、跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）

5、注意力机制的可解释性与可视化技术：注意力权重的可视化（权重热图）

6、案例演示

7、实操练习

第二章  自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型详解

1、Transformer模型的提出背景（从RNN、LSTM到注意力机制的演进、Transformer模型的诞生背景及其在自然语言处理和计算视觉中的重要性）

2、Transformer模型的进化之路（RCTM→RNN Encoder-Decoder→Bahdanau Attention→Luong Attention→Self Attention）

3、Transformer模型拓扑结构（编码器、解码器、多头自注意力机制、前馈神经网络、层归一化和残差连接等）

4、Transformer模型工作原理（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数）

5、BERT模型的工作原理（输入表示、多层Transformer编码器、掩码语言模型MLM、下一句预测NSP）

6、GPT系列模型（GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4）的工作原理（单向语言模型、预训练、自回归生成、Zero-shot Learning、上下文学习、RLHF人类反馈强化学习、多模态架构）

7、案例演示

8、实操练习

第三章  计算视觉（CV）领域的Transformer模型详解

1、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现）

2、Swin Transformer模型（提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）

3、DETR模型（提出的背景、基本架构、与RCNN、YOLO系列模型的比较、双向匹配损失与匈牙利匹配算法、匹配损失与框架损失、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）

4、案例演示

5、实操练习

第四章  时间序列建模与预测的大语言模型

1、时间序列建模的大语言模型技术细节（基于Transformer的时间序列预测原理、自注意力机制、编码器-解码器结构、位置编码）

2、时间序列建模的大语言模型训练

3、Time-LLM模型详解（拓扑结构简介、重新编程时间序列输入、Prompt-as-Prefix (PaP)等）

4、基于TimeGPT的时间序列预测（TimeGPT工作原理详解、TimeGPT库的安装与使用）

5、案例演示与实操练习

第五章  目标检测算法详解

1、目标检测任务与图像分类识别任务的区别与联系。

2、两阶段（Two-stage）目标检测算法：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN（RCNN的工作原理、Fast R-CNN和Faster R-CNN的改进之处 ）。

3、一阶段（One-stage）目标检测算法：YOLO模型、SDD模型（拓扑结构及工作原理）。

4、案例演示

5、实操练习

第六章  目标检测的大语言模型

1、基于大语言模型的目标检测的工作原理（输入图像的特征提取、文本嵌入的生成、视觉和语言特征的融合、目标检测与输出）

2、目标检测领域的大语言模型概述（Pix2Seq、Grounding DINO、Lenna等）

3、案例演示与实操练习

第七章  语义分割的大语言模型

1、基于大语言模型的语义分割的工作原理（图像特征提取、文本嵌入生成、跨模态融合、分割预测）

2、语义分割领域的大语言模型概述（ProLab、Segment Anything Model、CLIPSeg、Segment Everything Everywhere Model等）

3、案例演示与实操练习

第八章  LlaVA多模态大语言模型详解

1、LLaVA的核心技术与工作原理（模型拓扑结构讲解）

2、LLaVA与其他多模态模型的区别（LLaVA模型的优势有哪些？）

3、LLaVA的架构与训练（LLaVA的多模态输入处理与特征表示、视觉编码器与语言模型的结合、LLaVA的训练数据与预训练过程）

4、LLaVA的典型应用场景（图像问答、图像生成与描述等）

5、案例演示与实操练习

第九章  物理信息神经网络（PINN）

1、物理信息神经网络的背景（物理信息神经网络（PINNs）的概念及其在科学计算中的重要性、传统数值模拟方法与PINNs的比较）

2、PINN工作原理：物理定律与方程的数学表达、如何将物理定律嵌入到神经网络模型中？PINN的架构（输入层、隐含层、输出层的设计）、物理约束的形式化（如何将边界条件等物理知识融入网络？）损失函数的设计（数据驱动与物理驱动的损失项）

案例演示

4、实操练习

第十章  生成式模型详解

1、变分自编码器VAE（自编码器的基本结构与工作原理、降噪自编码器、掩码自编码器、变分推断的基本概念及其与传统贝叶斯推断的区别、VAE的编码器和解码器结构及工作原理）。

2、生成式对抗网络GAN（GAN提出的背景和动机、GAN的拓扑结构和工作原理、生成器与判别器的角色、GAN的目标函数、对抗样本的构造方法）。

3、扩散模型Diffusion Model（扩散模型的核心概念？如何使用随机过程模拟数据生成？扩散模型的工作原理）。

4、跨模态图像生成DALL.E（什么是跨模态学习？DALL.E模型的基本架构、模型训练过程）。

5、案例演示

6、实操练习

第十一章  自监督学习模型详解

1、自监督学习的基本概念（自监督学习的发展背景、自监督学习定义、与有监督学习和无监督学习的区别）

2、经典的自监督学习模型的基本原理、模型架构及训练过程（对比学习: SimCLR、MoCo；生成式方法：AutoEncoder、GPT；预文本任务：BERT掩码语言模型）

3、自监督学习模型的Python代码实现

4、案例演示

5、实操练习

第十二章  图神经网络详解

1、图神经网络的背景和基础知识（什么是图神经网络？图神经网络的发展历程？为什么需要图神经网络？）

2、图的基本概念和表示（图的基本组成：节点、边、属性；图的表示方法：邻接矩阵；图的类型：无向图、有向图、加权图）。

3、图神经网络的工作原理（节点嵌入和特征传播、聚合邻居信息的方法、图神经网络的层次结构）。

4、图卷积网络（GCN）的工作原理。

5、图神经网络的变种和扩展：图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）、图自编码器、图生成网络。

6、案例演示

7、实操练习

第十三章  强化学习详解

1、强化学习的基本概念和背景（什么是强化学习？强化学习与其他机器学习方法的区别？强化学习的应用领域有哪些？

2、Q-Learning（马尔可夫决策过程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函数？Q-Learning的基本更新规则）。

3、深度Q网络（DQN）（为什么传统Q-Learning在高维或连续的状态空间中不再适用？如何使用神经网络代替Q表来估计Q值？目标网络的作用及如何提高DQN的稳定性？）

4、案例演示

5、实操练习

第十四章  深度学习模型可解释性与可视化方法详解

1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？

2、可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？

3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）、等方法原理讲解。

4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征。

5、案例演示

6、实操练习

第十五章  神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

1、NAS的背景和动机（传统的神经网络设计依赖经验和直觉，既耗时又可能达不到最优效果。通过自动搜索，可以发现传统方法难以设计的创新和高效架构。）

2、NAS的基本流程：搜索空间定义（确定搜索的网络架构的元素，如层数、类型的层、激活函数等。）、搜索策略（随机搜索、贝叶斯优化、进化算法、强化学习等）、性能评估

3、NAS的关键技术：进化算法（通过模拟生物进化过程，如变异、交叉和选择，来迭代改进网络架构）、强化学习（使用策略网络来生成架构，通过奖励信号来优化策略网络）、贝叶斯优化（利用贝叶斯方法对搜索空间进行高效的全局搜索，平衡探索和利用）

案例演示

5、实操练习

第十六章  讨论与答疑

1、相关学习资料分享与拷贝（图书推荐、在线课程推荐等）

2、建立微信群，便于后期的讨论与答疑

📚 课程三



📢 本课程通过AI大模型全程助力Meta分析，从文献计量分析研究热点变化，寻找科学问题、R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据缺失值处理的六种方法与结果可靠性分析、Meta加权机器学习与非线性Meta分析等方面讲解，每个专题，每一部分结合多个典型案例实践，深受众多学员好评。

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📋 课程内容简要
专题一 AI+Meta分析的选题与检索、寻找科学问题

1、AI大模型助力Meta分析的选题与文献检索

1)什么是Meta分析

2)Meta分析的选题策略

3)精确检索策略，如何检索全、检索准

4)文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准

5)文献数据获取技巧，研究课题探索及科学问题的提出

6)文献计量分析CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix及研究热点分析

7)AI大模型的发展与底层逻辑

8)AI大模型的高级提问框架

9)AI大模型助力寻找科学问题







//专题二 AI助力Meta分析与R语言数据清洗及统计方法

2、Meta分析的常用软件/R语言基础及统计学基础
1)R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用

2)AI大模型助力，实现R语言基本操作与数据清洗

3)统计学基础和常用统计量计算（sd\se\CI）、三大检验（T检验、卡方检验和F检验）

4)传统统计学与Meta分析的异同

5)R语言Meta分析常用包及相关插件讲解

从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。





//专题三 AI+R语言Meta效应值计算与图形绘制

3、AI大模型助力R语言Meta效应值计算

1)R语言Meta分析的流程

2)各类meta效应值计算、自编程序和调用函数的对比

连续资料的lnRR、MD与SMD

分类资料的RR和OR

3）R语言meta包和metafor包的使用

4）如何用R基础包和ggplot2绘制漂亮的森林图





//专题四 如何利用AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建

4、AI大模型助力R语言Meta分析与混合效应模型（分层模型）构建

1)Meta分析的权重计算

2)Meta分析中的固定效应、随机效应

3)如何对Meta模型进行统计检验和构建嵌套模型、分层模型（混合效应）

4)Meta回归和普通回归、混合效应模型的对比及结果分析

5)使用Rbase和ggplot2绘制Meta回归图





//专题五 AI+R语言Meta诊断分析进阶

5、AI大模型助力R语言Meta诊断进阶

1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）

2)异质性检验及发表偏移、漏斗图、雷达图、发表偏倚统计检验

3)敏感性分析、增一法、留一法、增一法、Gosh图

4)风险分析、失安全系数计算

5)Meta模型比较和模型的可靠性评价

6)Bootstrap重采样方法评估模型的不确定性

7)如何使用多种方法对文献中的SD、样本量等缺失值的处理

8)AI大模型复现Science最新Meta分析案例















//专题六 AI+R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯Meta分析

6、AI大模型助力R语言Meta分析的不确定性

1)网状Meta分析

2)贝叶斯理论和蒙特拉罗马尔可夫链MCMC

3)如何使用MCMC优化普通回归模型和Meta模型参数

4)R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms

5)贝叶斯Meta分析及不确定性分析











//专题七 AI+Meta机器学习方法应用

7、AI大模型助力机器学习在Meta分析中的应用

1)机器学习基础以及Meta机器学习的优势

2)Meta加权随机森林（MetaForest）的使用

3)使用Meta机器学习和传统机器学习对文献中的大数据训练与测试

4)如何判断Meta机器学习使用随机效应还是固定效应以及超参数的优化

5)使用Meta机器学习进行驱动因子分析、偏独立分析PDP







//专题八 讨论与答疑

1 练习

2 讨论与答疑

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📚 课程四



📢 本课程对SCI论文从准备到投稿全流程进行讲解，包括文献检索和计量分析（VOSViewer、R bibliometrix）、文献高效管理（Endnote、Connected papers）、文献动态跟踪工具使用、论文问题切入点和想法idea提炼、论文框架和行文设计、论文图表设计和组合（R、Python）、各个板块（题目、摘要、引言、材料与方法、结果、讨论、结论）段落、句子的设计和布局、cover letter的写作模板、语法检查（Grammarly）、语言润色（chatGPT）、Graphical Abstract准备、Nature、Science及其子刊和顶刊的不同写作套路转换、目标期刊的研究和分析、不同风格投稿系统准备、理解同行审稿机制、修改意见处理等。全过程通过AI大模型辅助，提升SCI论文的写作效率和投稿命中率

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🎁 会议赠送

提供全部课程回放，建立助学群，长期辅助交流。

超级福利：赠送1个月ChatGPT4/4o会员账号【此账号国内直接登录、无需魔法】

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📋 课程内容简要
第一章：强基础：前期准备与工具使用

1、SCI科技论文写作的流程2、不同风格期刊SCI论文的基本结构3、文献高级检索、AI辅助阅读及选题探索1）Web of Science高级检索（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）、GPT插件Consensus的检索2）EndNote高级文献管理技巧3）文献计量分析：VOSviewer、R bibliometrix识别研究热点和趋势，文献网络结构分析与绘图4）AI大模型（ChatGPT、UPDF、SCISPACE）辅助文献阅读和文献综述5）AI大模型辅助科研的优势及误区









第二章：养习惯：SCI文献追踪与科研思维养成

1、文献动态追踪工具使用Researcher:文献搜索/追踪神器，根据期刊和主题追踪热点ResearchGate:科研博客，追踪领域大牛最新成果Google scholar：精准定位最新热点Scholarcy：自动提取文献数据，构建闪卡，帮助记忆和复习文献官网的专刊汇编，比如Nature collection追踪最新主题Connected Paper、app.litmaps2、AI大模型提炼文献中的科学问题和前沿想法idea













3、Idea的记录和归纳总结，形成自己的idea库和方法库1）想法记录：随时记录文献中的科学问题、前沿想法和研究缺口2）创新方法：文献中创新方法的总结及大模型辅助下的快速学习3）科研思维：时刻琢磨创新点，锻炼科研思维的方法  

第三章  学套路：SCI论文写作技巧
一篇高质量SCI论文是如何写出来的1. 搭框架——万丈高楼平地起SCI论文的写作步骤不是从头往后写，好的框架和写作顺序决定一切2. 史上最强的SCI论文结构拆解1）SCI结构全拆解：顺着套路，作者易写，专家易审、读者易读2）取好标题的几种方法：一叶知秋，窥见全文3）倒三角式的引言结构拆解：循序渐进、引人入胜4）材料与方法：5W一目了然、流程图锦上添花5）结果展示：正文图表内容设计，由浅入深，概括结果的语言模板6）正三角式由小及大的讨论写法7）论文结论：每个句子模板，流量思维，构思一句话爆点结论


3. 手中有粮 心中不慌：SCI论文不同模块的句式模板大全4. 细装饰：借助AI大模型，根据不同期刊风格对论文进行精雕细琢5. Supplementary附件的准备及写作

第四章  装门面：高质量的图表制作和排版

1. 图表的制作和排版（赏心悦目，一目了然）1）Nature、Science、Cell及其子刊的图表设计与安排2）领域顶刊和一区论文的图表设计与安排2. AI大模型辅助下的流程图和高级技术路线图的绘制3. AI大模型的科研绘图：AI赋能，万图归宗；修改腾挪，无所不能柱状图、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图

4. 符合期刊投稿的高清矢量图输出与图形排版组合软件的使用
5. AI辅助下的概念图及其素材制作

1）生成取之不尽用之不竭的科研图形素材



2）如何将素材制作成形象生动的概念图
第五章  再提升：论文润色、自我审稿和复查1.Grammarly支持下的语法、拼写检查
2.大模型支持下的论文润色、翻译、自我检查方法3.大模型支持下的查重与抄袭检测4.论文前后术语、语言风格的一致性检查5.重点错误的查找：significance的规范等6.投稿前Coauthor的稿件发送、意见搜集、反复修订第六章  善投稿：目标期刊选择和投稿系统熟悉1. 目标期刊的选择1）了解目标期刊的征稿范围和兴趣点2）选刊神器和期刊管理（justScience、桑格学术、journal finder等）3）影响因子和学术分区4）Google期刊分类应用拓展2. Cover letter的撰写3. Highlights撰写4. Graphical Abstract准备与绘制5. Data和Code的共享机制和方法，知识产权共享与保护6. Nature、Science、Cell、Elsevier、Wiley、Springer、AGU等系统投稿流程的熟悉与投稿文件准备第七章  能应变：审稿意见的学习与应对1、审稿人视角看一篇论文1）三看、三问审查一篇论文2）不同期刊审稿用语（Submitted、With Editor、Review Invited、Under review、Required Reviews Complete、Decision in Process等）解析2. Nature等期刊审稿意见学习3. 审稿意见的常见问题及处理创新性不足、重复研究、立意不明、理解不够、研究问题不清、结构不清晰、章节内容拖沓、概念不清、结果分析不够、研究方法存在问题、数据测试考虑不足、结果无法验证、数据可靠性不足、逻辑不清、图文不一致、数据不足、讨论不深入、图表存在问题、没有与前人结果对比、语法时态等语言问题、格式不连贯、前后不一致等等4. 根据审稿意见修改稿件，尽可能Positive5. 审稿意见撰写的几种风格，真情实意还是以理服人6. 审稿意见的写作模板

第八章  多讨论：常见问题与讨论论文写作常见问题汇总与讨论，学会以审稿人角度写论文

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END

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