同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，获取海量教程和资源 https://blog.sciencenet.cn/blog-3539141-1430394.html 上一篇：Google Earth Engine应用【融合ChatGPT等AI模型】GEE遥感云大数据分析、管理与可视化 ，以及具体的代码实现方法， 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？） 5.（实操演练）PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库讲解 6.（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行 7.案例演示与实操练习 第八章 ChatGPT 4助力卷积神经网络建模 1.深度学习简介（深度学习大事记、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（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？） 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.（实操演练）利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等） 5.（实操演练）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，以及人工智能领域经典机器学习算法（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）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等）的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法，以及模型参数量之间的关系是怎样的？） 6.（实操演练）卷积神经网络中的ChatGPT提示词库讲解 7.（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行 ①CNN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 8.案例演示与实操练习 第九章 ChatGPT 4助力迁移学习建模 1.迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？） 2.（实操演练）基于深度神经网络模型的迁移学习算法 3.（实操演练）迁移学习中的ChatGPT提示词库讲解 4.（实操演练）利用ChatGPT4及插件实现迁移学习模型的代码自动生成与运行 5.实操练习 第十章 ChatGPT 4助力生成式对抗网络建模 1.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） 2.GAN的基本原理及GAN进化史 3.（实操演练）生成式对抗网络中的ChatGPT提示词库讲解 4.（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现生成式对抗网络模型的代码自动生成与运行 5.实操练习 第十一章 ChatGPT 4助力RNN、LSTM建模 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.（实操演练）RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库讲解 4.（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行 5.案例演示与实操练习 第十二章 ChatGPT 4助力YOLO目标检测建模 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， 熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能， AE）？ 2.经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE。

还可以帮我们做什么事情？ 14.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”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？） 15.Bagging与Boosting的区别与联系 16.AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理 17.（实操演练）常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM） 18.（实操演练）决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解 19.（实操演练）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 20.案例演示与实操练习 第七章 ChatGPT 4助力机器学习模型优化：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.（实操演练）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） 4.遗传算法（Genetic Algorithm， Masked AE） 3.（实操演练）自编码器模型中的ChatGPT提示词库讲解 4.（实操演练）利用ChatGPT4 及插件实现自编码器模型的代码自动生成与运行 ①基于自编码器的噪声去除 ②基于自编码器的手写数字特征提取与重构 5.案例演示与实操练习 第十四章 ChatGPT4助力机器学习与深度学习建模的行业应用 1.（实操演练）利用ChatGPT4实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行 2.（实操演练）利用ChatGPT4实现生物医学信号（时间序列、图像、视频数据）分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行 3.（实操演练）利用ChatGPT4实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行 4.（实操演练）利用ChatGPT4实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行 5.（实操演练）利用ChatGPT4实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行 6.案例演示与实操练习 第十五章 ChatGPT 4 助力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）？