CCfz566的博客

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）：BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4（模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……（马尔可夫决策过程、Q-Learning的核心概念、什么是Q函数？

本次课程主要针对岩土工程中的各种问题（塑性、渗流、固结、动力、稳定安全、热力TM），用四天时间，教大家如何一步一步地搭建自己的Plaxis模型，包括Plaxis Python API的连接与配置、外部Python编译器的使用、Python命令流自动建模过程、Python远程脚本读取输出结果等，其中的Python建模模块尽可能做到让学员零基础开始，通过提供标准命令流库，使用搭积木、摆乐高的形式模块化进行，加强学员的易上手、可操作性。（2）钻孔的建立、土层的建立、土层属性、水力条件及初始条件、导入土层。

学员将学习如何使用先进的软件工具，如ArcGIS Pro和Python，进行空间数据的采集、转换和管理。Python拥有丰富的库和工具，支持数据科学、机器学习、图像处理等多种功能，适用于复杂的数据分析和处理任务。通过实际操作，学员将掌握如何利用ArcGIS Pro和Python进行高效的数据处理，全面掌握各种空间数据类型的处理方法，为实际工作中的空间数据处理提供有力支持。利用ArcGISPro的空间分析工具和工具箱中的多维数据分析工具，对多维数据进行分析，如时序分析、空间交叉分析等。

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，Ai尚研修推出全新的“Python深度学习进阶与应用”培训课程，让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。

BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4（模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……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 ）。（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）。图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）、图自编码器、图生成网络。

BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4（模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……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 ）（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）图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）、图自编码器、图生成网络。

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。

5、PyTorch常用工具包及API简介：张量Tensor的定义、属性、创建、运算、索引与切片、torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader）1、科技论文结构解析（Title、Abstract、Keywords、Introduction、Materials & Methods、Results、Discussion、Conclusion、References）

本次是高光谱遥感内容的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用 ）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，在消化理解、触类旁通之后，用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你。

基础篇，站在学员的角度去理解“高光谱”，用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论，帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。高光谱遥感课程的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深入讲解，通过8个核心概念，4个功能模块，3个典型应用场景，帮助大家了解高光谱遥感的“底层逻辑”，掌握高光谱遥感的“方法论”，并在具体实践案例中，学会运用上述原理和技术方法，提升了学员高光谱技术的应用能力水平。

掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理及Python代码实现方法。、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文等地学领域的主流编程语言之一。

专著1部并获天津市第14届社会科学优秀成果二等奖（市政府颁发，省部级），获中国商业联合会全国科学技术进步奖共2项（省部级，二等奖1项、三等奖1项），第九届全国商科教育教师教学竞赛总决赛中获得一等奖。扎根理论的研究者来自广泛的研究领域，例如社会工作、护理、医药、综合医疗保健、教育、管理和商业。重要的是，不用软件去完成这类研究会很难发现数据中的联系，很难找到能够为您提供优势的新见解。它是为了帮助您整理、分析和找到对非结构化或定性数据（例如：采访、开放式调查回答、文章、社交媒体和网页内容）的深刻见解而设计的。

旨在帮助学员掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理及Python代码实现方法。3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）