1、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解

2、张量（Tensor）的索引与切片

3、时间卷积网络（TCN）的基本原理

4、AdaBoostvs.GradientBoosting的工作原理

5、遗传算法（GeneticAlgorithm,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？）

6、实操练习

7、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）

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

9、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C5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？

10、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）

11、实操练习

12、U-Net模型的基本原理

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

14、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）

15、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）

16、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？）

17、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解

18、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）

19、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）

20、实操练习

21、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？）

22、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？）

23、案例讲解：

24、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）

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

26、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）

27、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

28、GAN的基本原理及GAN进化史

29、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

30、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）

31、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）

32、案例讲解：猫狗大战（Dogsvs.Cats）

33、案例讲解：

34、案例讲解与实践：

35、案例讲解：时间序列预测（北京市污染物预测）

36、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别

37、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系

38、循环神经网络RNN的基本工作原理

39、Bagging与Boosting的区别与联系

40、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？）

41、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）

42、案例讲解：基于U-Net的多光谱图像语义分割

43、实操练习

44、主成分分析（PCA）的基本原理

45、实操练习

46、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

47、什么是自编码器（Auto-Encoder,AE）？

48、案例讲解与实操练习

49、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloWorld；第三方模块的安装与使用；Pythonx与Pythonx对比）

50、实操练习

51、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）

52、语义分割（SemanticSegmentation）简介

53、实操练习

54、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？）

55、实操练习

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

57、实操练习

58、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

59、实操练习

60、偏最小二乘（PLS）的基本原理

61、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、DenoisingAE,MaskedAE）

62、TCN与1DCNN、LSTM的区别与联系

63、深度学习简介（深度学习大事记：Model+BigData+GPU+AlphaGo）

64、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？）

65、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？）

66、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

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

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

69、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）

70、案例讲解：

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

72、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）

73、案例讲解：GAN的PyTorch代码实现（手写数字生成）

74、生成式对抗网络GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN给我们带来的启示）

75、案例讲解：利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行