✨ 人工智能领域的突破性进展 近年来，OpenAI推出的ChatGPT系列模型持续引领技术革新，从对话交互到多模态融合，再到构建AI生态的宏伟蓝图，每一次迭代都在深刻重塑各行各业的工作模式。与此同时，中国人工智能领域也迎来重大突破，深度求索（DeepSeek）凭借其创新模型架构与超高性价比，在全球AI格局中异军突起，与ChatGPT形成双雄并立的竞争态势。
🔍 在此背景下，本教程旨在帮助近红外光谱分析领域的科研人员掌握DeepSeek和ChatGPT的强大功能，特别是在数据分析、定性/定量建模及代码自动生成方面的应用。同时，教程将系统讲解人工智能的基础理论（涵盖传统机器学习和深度学习）及其Python与PyTorch代码实现方法，助力学员提升AI赋能的科研能力。
📚 核心内容与特色 聚焦DeepSeek和ChatGPT的最新技术进展，深入探讨其在科研中的创新应用，内容涵盖：
经典机器学习算法：BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等
深度学习方法：卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等
通过"理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动"相结合的模式，全面解析AI技术在近红外光谱数据分析与建模中的实践技巧与经验。
🎯 学习价值 掌握AI工具的高效运用，并深入理解经典与前沿人工智能方法的原理及代码实现，从而在近红外光谱研究及其他科学领域中实现更智能、更高效的科研创新。
第一章 ChatGPT与DeepSeek等大语言模型助力AI编程必备技能
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、利用ChatGPT和DeepSeek实现数据预处理（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征）代码自动生成运行
6、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码逐行讲解
7、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码Bug调试与修改
8、实操练习
第二章 Python入门基础
1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）
2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）
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）
4、第三方模块的安装与使用
5、Numpy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）
6、Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）、图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）
7、实操练习
第三章 近红外光谱数据预处理
1、近红外光谱数据标准化与归一化（为什么需要标准化与归一化？）
2、近红外光谱数据异常值、缺失值处理
3、近红外光谱数据离散化及编码处理
4、近红外光谱数据一阶导数与二阶导数
5、近红外光谱数据去噪与基线校正
6、近红外光谱数据预处理中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
7、实操练习
第四章 多元线性回归近红外光谱分析
1、多元线性回归模型（工作原理、最小二乘法）
2、岭回归模型（工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量）
3、LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节）
4、Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调节）
5、多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net的Python代码实现
6、多元线性回归中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
7、案例演示：近红外光谱回归拟合建模
第五章 BP神经网络近红外光谱分析
1、BP神经网络的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？人工神经网络的分类有哪些？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？）
2、训练集和测试集划分？ BP神经网络常用激活函数有哪些？如何查看模型参数？
3、BP神经网络参数（隐含层神经元个数、学习率）的优化（交叉验证）
4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标的设计、样本不平衡问题等）
5、BP神经网络的Python代码实现
6、BP神经网络中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
7、案例演示： 1）近红外光谱回归拟合建模；2）近红外光谱分类识别建模
第六章 支持向量机（SVM）近红外光谱分析
1、SVM的基本原理（什么是经验误差最小和结构误差最小？SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？什么是支持向量？）
2、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？ SVM的启发：样本重要性排序及样本筛选）
3、SVM的Python代码实现
4、SVM中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
5、案例演示：近红外光谱分类识别建模
第七章 决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM近红外光谱分析
1、决策树的基本原理（什么是信息熵和信息增益？ID3和C4.5算法的区别与联系）
2、随机森林的基本原理与集成学习框架（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”提现在哪些地方？随机森林的本质是什么？）
3、Bagging与Boosting集成策略的区别
4、Adaboost算法的基本原理
5、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理
6、XGBoost与LightGBM简介
7、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现
8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
9、案例演示：近红外光谱回归拟合建模
第八章 遗传算法近红外光谱分析
1、群优化算法概述
2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是个体和种群？什么是适应度函数？选择、交叉与变异算子的原理与启发式策略）
3、遗传算法的Python代码实现
4、遗传算法中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
5、案例演示：基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选
第九章 近红外光谱变量降维与特征选择
1、主成分分析（PCA）的基本原理
2、偏最小二乘（PLS）的基本原理（PCA与PLS的区别与联系；PCA除了降维之外，还可以帮助我们做什么？）
3、近红外光谱波长选择算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法等）
4、PCA、PLS、特征选择算法的Python代码实现
5、PCA、PLS、特征选择算法中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
6、案例演示：
1）基于L1正则化的近红外光谱波长筛选
2）基于信息熵的近红外光谱波长筛选
3）基于Recursive feature elimination的近红外光谱波长筛选
4）基于Forward-SFS的近红外光谱波长筛选
第十章 Pytorch入门基础
1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
2、PyTorch简介（动态计算图与静态计算图机制、PyTorch的优点）
3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功）
4、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）
5、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）
6、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据概率分布创建）
7、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）
8、张量（Tensor）的索引与切片
9、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解
10、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））
第十一章 卷积神经网络近红外光谱分析
1、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？）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？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？）
3、卷积神经网络参数调试技巧（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？）
4、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
5、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）
6、卷积神经网络中的ChatGPT提示词模板讲解
7、案例演示：
（1）CNN预训练模型实现物体识别;（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征;（3）自定义卷积神经网络拓扑结构;(4)基于一维卷积神经网络的近红外光谱模型建立;(5)基于二维卷积神经网络的红外图像分类识别模型建立。
第十二章 近红外光谱迁移学习
1、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？）
2、常用的迁移学习算法简介（基于实例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）
3、基于卷积神经网络的迁移学习算法
4、迁移学习的Python代码实现
5、案例演示：基于迁移学习的近红外光谱的模型传递（模型移植）
第十三章 自编码器近红外光谱分析
1、自编码器（Auto-Encoder的工作原理）
2、常见的自编码器类型简介（降噪自编码器、深度自编码器、掩码自编码器等）
3、自编码器的Python代码实现
4、自编码器中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
5、案例演示：
1）基于自编码器的近红外光谱数据预处理
2）基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取
第十四章 U-Net多光谱图像语义分割
1、语义分割（Semantic Segmentation）简介
2、U-Net模型的基本原理
3、语义分割、U-Net模型中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
4、案例演示：基于U-Net的多光谱图像语义分割
第十五章 深度学习模型可解释性与可视化方法
1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？
2、常用的可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？
3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）等原理讲解
4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征
5、深度学习模型可解释性与可视化中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
6、案例演示
第十六章 复习与答疑讨论
1、复习与总结、资料分享（图书、在线资源、源代码等）
2、科研与创新方法总结（如何利用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate等工具查阅文献资料、配套的数据和代码？如何更好地撰写论文的Discussion部分？）
3、答疑与讨论
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