weixin_55561616的博客

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

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？

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。

4、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、 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、……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。

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。

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。高光谱机器学习技术（python）

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。

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）

2、掌握Matplotlib基本图形（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）和高级图形（3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等）的绘制方法和技巧（图形样式的美化、图形的布局等）2、掌握MATLAB一维数据可视化方法和技巧（饼图、茎叶图、阶梯图、箱线图、微线图、堆叠折线图、日历热图、统计直方图、包络图等）5、掌握Pyecharts图形绘制方法和技巧（下载与安装、Pyecharts基础知识、常用图形的绘制、组合图形的绘制等）6、掌握MATLAB图像保存与导出方法和技巧。

2、掌握Matplotlib基本图形（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）和高级图形（3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等）的绘制方法和技巧（图形样式的美化、图形的布局等）；2、Bokeh基本图形的绘制（散点图、气泡图、折线图、时间序列、柱状图、直方图、饼图、环图、旭日图、雷达图、箱线图、面积图、色块图、仪表盘、火柴图、关系图等）4、Numpy模块库（Numpy的安装；5、高级图形绘制（3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等）

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。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。