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随着人工智能科学技术的发展和应用，大语言模型（如，ChatGPT、Claude、NotionAI等）在自然语言处理、数据分析、内容创作及图像生成、机器翻译等多领域展现出巨大的应用潜力，更为值得注意的是，这些模型的强大能力已经逐渐渗透到科研领域，涉及文献综述、假设生成、讨论和论文撰写等关键流程。通过本课程的学习，让学员能够掌握ChatGPT软件的基本操作及功能使用，并配合常用的科研软件（如文献管理、统计分析、数据可视化等）。本课程不仅涵盖了基础知识和操作，在上届的基础上还加入了更多实战内容，学员将有机会学习到Python编程、机器学习技术、数据驱动和理论驱动结合的研究范式等关键要点。
时间地点：2023年12月16-17日/线上
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哪些因素决定您是否有机会拿到国家自然科学基金呢？客观原因——个人实力、研究基础、前期文章不足？项目创新性不强，很多类似申请？缺乏关键研究平台、技术？主观原因——立项依据阐述不充分？有前期基础，但没说清楚做什么，为什么做，没有找到说服评审专家的核心「创新点」？科学问题属性选择及论述不知如何下手？摘要及英文题目有明显语法错误？研究方案有明显的漏洞？研究方法陈旧、落后，研究深度不够？还是标书撰写格式不规范，存在大量不该出现的「失误」？等等。本次辅导班邀请长年工作在科研教学一线，具有丰富实战经验的两位导师作为主讲，结合大量成功与失败的案例，传授实战技能，着重介绍国家自然基金标书撰写及提高中标率的方法。
时间地点：2024年1月13-14日/线上
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深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本，是近年来最受瞩目的技术热点。 随着人工智能（AI）科学技术的发展和应用，深度学习在学术界和工业界取得了广泛的成功，逐渐受到了高度重视。同样对于教育科研单位，或是产品开发的企业，谁能率先掌握这门技术都将有利于在未来的竞争中占据先机。本次课程对前沿的深度学习方法及应用进行了全面的讲解，同时进行深入的案例分析，帮助学员掌握和利用深度学习进行具体工作的开展。
时间地点：2023年8月26日-27日（9:00-12:00；14:00-17:00；19:00-22:00）/线上
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