weixin_48230888的博客

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；

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、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）LangChain的核心组件：Models（模型）、Prompts（提示词）、Indexes（索引）、Chains（链）、Agents（智能体）、Memory（记忆）7、量化技术详解（量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法，如：静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤）

8、ChatGPT-4o科研必备GPT汇总介绍（寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等）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）折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制）

本文技术突破体现在四个方面：首先，物理信息神经网络（PINN）模块实现微分方程约束与深度学习框架的耦合建模，为科学计算开辟新范式；其次，深度网络设计器新增模型剪枝与量化工具链，结合FPGA部署方案大幅提升边缘计算效率；再次，Transformer技术专题纵向解析BERT/GPT/ViT架构演变，横向打通NLP与CV领域迁移应用；最后，大语言模型本地部署接口支持Ollama与DeepSeek的无缝集成，构建智能对话系统开发闭环。

损失函数的设计（数据驱动与物理驱动的损失项）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）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））、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。

讲解如何从取样、建库、上机测序到数据如何分析，让学员了解目前转录组学哪些内容可以深度挖掘、哪些建库方式对应哪些分析内容、让学员掌握如何根据自己的实验目的选择合适的建库方式和分析手段。转录组学数据泛滥的时代，如何才能找到数据中的亮点，如何深度挖掘数据中隐藏的创新点，让学员掌握几种深度解析组学数据的方法。n R的数据类型及结构 (数值型、逻辑型、字符型、向量、列表、数据框、矩阵)n 各种数据格式的读写及操作 (Excel、TXT、CSV、TSV)n 韦恩图、小提琴图、火山图、折线图、网络图、趋势图、箱线图。

在海量的组学数据面前，使用别人开发的软件及图 形界面操作往往不能解决工作中的问题，而简单的编程就可能解决问题，因而编程即成为一个生物信 息工作者的必备技能。选择 Python 作为生物信息的入门编程语言，是因为 Python 语言提供了从入门到高手的良好的学习曲线。多物种基因家族信息的提取和统计；经典生物信息学数据操作实例巩固练习 （部分基因序列从数据库中的提取、基因注释信息的添加、基因启动子序列的提取、数据的排序、数据格式的转换、批量数据的操作。7. 经典实例脚本编写 （基因名称与序列的存储、操作）

第一章、ChatGPT-4o使用进阶1、基于思维链（Chain of Thought）公式的提示词优化（思维链的概念、提示词优化策略与技巧）2、（实操演练）利用思维链方法优化提示词，提升对话质量3、GPTs逆向工程：提示词破解（提示词逆向工程的基本原理、分析和破解提示词的方法）4、（实操演练）对常见GPTs提示词进行逆向工程5、提示词保护策略以及防止提示词被破解的方法6、（实操演练）构建坚不可摧的GPTs：设计一个安全的提示词。

3、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）1、检索增强生成（RAG）技术详解（RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法）1、大语言模型发展趋势概述（大语言模型的发展历史回顾、当前大语言模型的热点技术、大语言模型的未来方向：更大规模、更高效率、更多模态）

在理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统学习包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测算法、自编码器等前沿技术的原理及其PyTorch编程实现。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；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）

第一章、ChatGPT4入门基础1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）2、ChatGPT对话初体验（注册与充值、购买方法）3、GPT-4与GPT-3.5的区别，以及与国内大语言模型（文心一言、星火等）的区别4、ChatGPT科研必备插件（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）

系统学习机器学习和深度学习的理论知识及对应的代码实现方法，掌握图像处理的基础知识，以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。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；2、自编码器的变种（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器、掩码自编码器等）及其工作原理。6、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等）的下载与安装。

在深入理解和掌握大语言模型的前言技术，涵盖了提示词优化、GPTs逆向工程、大语言模型原理、大语言模型优化、开源模型本地私有化部署、从零构建大语言模型、智能体构建以及大语言模型的发展趋势。3、微调（Fine-Tuning）技术详解（微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法，如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案）多模态数据的常见种类、多模态在NLP和CV中的应用、多模态大语言模型的架构与组件、多模态数据融合与特征提取）

3、自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型：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、……3、注意力机制的主要类型：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。

训练内容包括 R 语言入门、结构方程模型原理简介、lavaan 包简介及应用案例、潜变量分析、复合变量分析、非线性/非正态/缺失数据、分类变量、分组数据、 嵌套/分层/多水平数据、重复测量和时间数据、空间数据及非递归模型。可通过图形化方式清晰展示系统中多变量因果关系网，具有强大的数据分析功能和广泛的适用性，是近年来生态、进化、环境、地学、医学、社会、经济等众多领域应用十分广泛的统计方法。统介绍结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示的全过程。2) lavaan 简介、语法及结构方程模型分析入门。

在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供变量间相关性变化的细节；Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节，而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中，大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。

机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。在各种语言中，R语言以编程简单，方法先进脱颖而出,本次机器学习基于现代Ｒ语言，Tidyverse,Tidymodel语法。

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，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。...

近年来，随着无人驾驶汽车、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。尤其是在计算机视觉和图像处理领域，各种颠覆性的成果应运而生。