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曙海教学优势
本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质，DeepSeek赋能高效办公、科研论文写作、课题申报与Python数据分析及机器学习高级培训中心以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。上门/线上/线下皆可,小班面授,互动直播任选.专注技术培训,匠心服务,实战教学。上门/线上/线下皆可,DeepSeek赋能高效办公、科研论文写作、课题申报与Python数据分析及机器学习高级培训中心专家,课程可定制,热线:4008699035。
大批企业和曙海
建立了良好的合作关系,合作企业30万+。我们课程培养了十几万受欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度，同心致远，博大精深。
DeepSeek赋能高效办公、科研论文写作、课题申报与Python数据分析及机器学习高级培训班
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第一章 2025 大语言模型最新进展与DeepSeek 大语言模型入门 |
1、2025 大语言模型最新进展介绍 2、国内外大语言模型(ChatGPT、Gemini、Claude、Llama3、Perplexity Al、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔 A、DeepSeck 等)对比分析 3、DeepSeek 技术原理解析 4、从 DeepSeek-V3 到DeepSeek-Rl:大模型的自我进化 5、DeepSeek 使用初体验(注册、App 下载与安装、主要功能等)Deepseck的本地化部署、使用及本地知识库的搭建 6、DeepSeek服务器繁忙解决办法 7、DeepSeek+ Word + Excel+PowerPoint:让你的工作更高效 8、DeepSeek 思考过程解析:DeepSeek是如何思考的?与传统大语言模型有什么 9、不同?(由“提问-回答”二阶互动进化为“提问-拆解-回答”三阶互动)、DeepSeek是如何拆解问题的?(MECE 原则:第一性字面拆解+关联问题穷举;揣摩用户的真实意图;DeepSeek分析问题执行的13个任务是什么?) |
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第二章 DeepSeek 提示词撰写与优化技巧 |
1、大语言模型提示词撰写的基本原则(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、DeepSeek与传统大语言模型在提示词撰写上的变与不变 3、常用的 DeepSeek 提示词模板 4、Deepseek 提示词优化技巧高频的 5、DeepSeek 提示词的保存与管理 6、DeepSeck提示词逆向工程 7、案例演示与实操练习 |
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第三章 DeepSeek 助力高效办公及教学改革 |
1、利用 DeepSeek 创建精美的思维导图 2、利用 DeepSeek 生成流程图、甘特图 3、利用 DeepSeek 制作 PPT 4、利用 DeepSeek 自动创建视频 5、将 Deepsec 对话记录中的数学公式完美复制到 Word 文档 6、DeepSeek辅助教师高效备课(为不同专业学生生成不同的教学内容、围绕知识点生成不同难度的题目检测学生的学习效果等) 7、DeepSeek辅助学生高效学习(生成个性化学习计划) 案例演示与实操练习 |
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第四章 Deepseek 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、利用 Deepseek 分析指定领域的热门研究方向 3、利用 Deepseek 辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容3、 4、利用 Deepseek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、利用 Deepseek 评估指定改进思路新颖性与己发表的类似工作 6、利用 Deepseek 细化改进思路，凝练论文的选题与创新点 7、利用 Deepseek 给出具体的算法步骤及 Python 示例代码框架 8、利用 Deepseek,设计完整的实验方案与数据分析流程 9、利用 DeepSeek 给出论文 Discussion 部分的切入点和思路 10、案例演示与实操练习 |
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第五章 Deepseek 助力信息检索、文献泛读与精读、论文写作与投稿、专利交底书的 撰写 |
1、利用 Deepseek 实现文献检索 2、利用 Deepseek 阅读与总结分析学术论文内容(论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等) 3、利用 Deepseek 解读论文中的系统框图工作原理 4、利用 Deepseek 解读论文中的数学公式含义 5、利用 Deepseek 解读论文中图表中数据的意义及结论 6、利用 DeepSeek 完成学术论文的选题设计与优化 7、利用 Deepseek 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、Cover Letter、Highlights 等 8、利用 Deepseek 完成论文翻译 9、利用 Deepseek 实现论文语法校正 10、利用 Deepseek 完成段落结构及句子逻辑润色 11、利用 Deepseek 完成论文降重与 AI率降低 12、利用 Deepseek 完成论文参考文献格式的自动转换 13、利用 Deepseek 辅助审稿人完成论文评审意见的撰写 14、利用 Deepseek辅助投稿人完成论文评审意见的回复 15、利用 Deepseek 完成发明专利交底书的撰写 16、案例演示与实操练习 |
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第六章 DeepSeek 助力Python 编程入门、科学计算、数据可视化与数据预处理 |
1、Python 环境搭建(Python 软件下载、安装与版本选择;PyCham 下载、安装;Python 之 Hello World;第三方模块的安装与使用;Python 2.x与 Python3.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) 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;折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制) 6、seabonm、Eyechats,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、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、利用 Deepseek 上传本地数据(ExceVCsV 表格、kt 文本、PDF、图片等) 9、利用 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) 10、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) 11、融合 Deepseek与 Python 的数据预处理代码自动生成 12、利用 Deepseek绘制数据统计分析图表 13、利用 Deepseek 实现代码逐行讲解 14、利用 Deepseek 实现代码 Bug 调试与自动修改 5、案例演示与实操练习 |
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第七章 DeepSeek 力机器学习建模及应用 |
1、BP神经网络的基本原理(人工神经网络的分类有哪些?BP 神经网络的结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?)2、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、BP 神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阀值等如何设置?什么是交叉验证?) 4、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、利用 Deepseek 实现 BP 神经网络模型的代码自动生成 6、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?) 7、利用 Deepseek 实现 SVM 模型的代码自动生成 8、决策树的工作原理(什么是信息熵和信息增益?D3 算法和 C4.5 算法的区别与联系) 9、利用 Deepseek 实现决策树模型的代码自动生成 10、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?) 11、利用 Deepseek实现随机森林模型的代码自动生成 12、Bagging与Boosting 的区别与联系 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 实现 xGBoost、IightGBM 模型的代码自动生成 16、常用的变量降维方法(PCA、PLS)的基本原理 17、利用 Deepseek 实现 PCA、PLS 的代码自动生成 18、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;正则稀疏优化方法、遗传算法等) 19、利用 Deepseek实现特征选择算法的代码自动生成 20、案例演示与实操练习 |
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第八章 Deepseek 助力深度学习建模及应用 |
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、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、利用 Deepseek 实现卷积神经网络模型的代码自动生成 7、迁移学习算法的基本原理 8、基于深度神经网络模型的迁移学习算法 9、利用 Deepseek 实现迁移学习模型的代码自动生成 10、循环神经网络 RNN 的基本工作原理 11、长短时记忆网络 LSTM 的基本工作原理 12、利用 Deepseek 实现 RNN、LSTM 模型的代码自动生成 13、案例演示与实操练习 |
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第九章 DeepSeek API接口调用与完整项目开发 |
1、Deepseek API接口的调用方法(APIKey 的申请、APIKey接口调用方法与参数说明) 2、利用 DeepSeek API实现完整项目开发:聊天机器人的开发 3、案例演示与实操练习 |
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第十章 课程总结与答疑讨论 |
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