本次内容不仅涵盖从数据清洗、描述性统计分析到特征工程的数据预处理全流程，更深入浅出地线性回归、BP神经网络、支持向量机、决策树/随机森林、XGBoost/LightGBM等经典机器学习算法的原理。同时，重点聚焦于深度学习核心领域，包括前向型神经网络、卷积神经网络(CNN)的进化史（LeNet到ResNet）、循环神经网络(RNN/LSTM)以及当前热门的迁移学习、YOLO目标检测算法和自编码器技术。
第一章 ChatGPT在科研中的应用
1、ChatGPT对话初体验
2、科研必备插件（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）
3、提示词使用技巧
4、数据预处理（上传本地数据、数据预处理、数据可视化）
5、机器学习与深度学习建模（算法原理、自动生成代码、调试代码）
第二章 数据清洗
1、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：算数平均值、标准差；数据的相关分析：相关系数）
2、数据标准化与归一化
3、数据异常值、缺失值处理
4、数据离散化及编码处理
5、手动生成新特征
第三章 线性回归模型
1、一元线性回归模型与多元线性回归模型（回归参数的估计、回归方程的显著性检验、残差分析）
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）
第四章 前向型神经网络
1、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？）
2、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？）
3、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）
4、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（奥卡姆剃刀定律）等）
5、案例：Linear模型、Logistic模型、Softmax函数输出、BP神经网络
第五章 KNN、贝叶斯分类与支持向量机
1、KNN分类模型（KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取、分类决策规则的选择）
2、朴素贝叶斯分类模型（伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB）
3、SVM的工作原理（SVM的本质是解决什么问题？核函数的作用是什么？什么是支持向量？
4、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？SVM除了建模型之外，还可以帮助我们做哪些事情？）
第六章 决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM
1、决策树的工作原理
2、随机森林的工作原理
3、Bagging与Boosting的区别与联系
4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
5. 常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
第七章 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
3、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）
第八章 群优化算法
1、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模拟退火算法等与遗传算法的区别与联系）
2、遗传算法的Python代码实现
3、案例：一元函数的寻优计算；离散变量的寻优计算（特征选择）
第九章 卷积神经网络
1、深度学习简介（深度学习大事记：Model + Big Data + GPU + AlphaGo）
2、深度学习与传统机器学习的区别与联系
2、卷积神经网络的基本原理
3、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
4、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）
5、卷积神经网络调参技巧
第十章 迁移学习
1、迁移学习算法的基本原理
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、案例：猫狗大战（Dogs vs. Cats）
第十一章 RNN与LSTM
1、循环神经网络RNN的基本工作原理
2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理
3、案例：时间序列预测（北京市污染物预测）
第十二章 目标检测算法
1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别
第十三章 自编码器
1、什么是自编码器（Auto-Encoder, AE）？
2、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE, Masked AE）
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