深度剖析 DeepSeek：功能、应用与未来展望

在人工智能大语言模型的激烈竞争中，DeepSeek 以其独特的优势崭露头角，吸引了众多科研人员、开发者及普通用户的目光。今天，让我们深入探究 DeepSeek，从功能特性、本地化部署，到使用技巧、现存不足及未来前景，全方位解析这一备受瞩目的 AI 工具。01

DeepSeek 的强大功能及技术点

DeepSeek 作为一款先进的大语言模型，具备丰富的功能，背后蕴含着复杂且精妙的技术。1.自然语言处理能力

DeepSeek 能够精准理解和生成自然语言。在文本生成方面，无论是创作故事、诗歌，还是撰写学术论文、商业报告，它都能根据给定的主题和要求，生成逻辑连贯、语义准确的文本。例如，输入 “以环保为主题，创作一篇 500 字左右的科普文章”，它能迅速组织语言，从环保的重要性、常见环保措施等方面展开论述，输出一篇完整且有深度的文章。其技术核心在于基于 Transformer 架构的神经网络，通过大量文本数据的训练，学习到语言的结构和语义模式，从而实现高效的文本生成与理解。2.知识问答与推理

它可以回答各种领域的问题，涵盖科学、历史、文化、技术等。面对复杂问题，如 “量子计算与传统计算在算法实现上的主要区别是什么”，DeepSeek 能够利用自身学习到的知识，进行推理分析，给出准确且详细的解答。这依赖于其强大的知识图谱构建和推理算法，通过对海量知识的关联和推理，为用户提供高质量的答案。

3.代码生成与编程辅助

对于开发者而言，DeepSeek 是得力助手。它能根据功能描述生成多种编程语言的代码，如输入 “用 Python 编写一个函数，实现对列表中元素的去重功能”，瞬间便能生成正确的代码。在代码调试、优化方面，它也能提供有价值的建议。技术层面，它通过对大量开源代码的学习，掌握不同编程语言的语法和编程习惯，结合对问题的理解，生成符合要求的代码。

4.DeepSeek 功能技术点部分

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DeepSeek 本地化部署至微信等软件的操作及代码示例


将 DeepSeek 本地化部署到微信等软件，可实现更便捷的交互。以 Python 结合微信公众号开发框架为例，以下是简要步骤及代码示例。
1.环境搭建

确保系统安装 Python，以及微信公众号开发所需的Flask库等。使用以下命令安装：

pip install flask
2.获取 DeepSeek 模型及接口调用代码编写

从从官方或合法渠道获取 DeepSeek 模型，编写调用模型的 Python 代码。假设已有模型调用函数deepseek_query，代码如下：

from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/deepseek', methods=['POST'])def deepseek_service():    question = request.json.get('question')    answer = deepseek_query(question)    return jsonify({'answer': answer})if __name__ == '__main__':    app.run(debug=True)

3.微信公众号与本地服务对接

在微信公众号后台配置服务器地址，将用户在公众号内的提问转发到本地运行的服务，获取 DeepSeek 的回答后再返回给用户。具体配置需在微信公众号开发设置中完成，涉及到 Token 验证等步骤，这里不再赘述。

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DeepSeek 在 SCI 论文写作中的表现剖析

许多人认为 DeepSeek 能轻松助力 SCI 论文写作，但部分科研人员使用效果不佳，原因主要有以下几点：

数据准确性问题：SCI 论文对数据和引用的准确性要求极高。DeepSeek 虽能提供大量信息，但有时生成的数据、引用的文献可能存在错误或未经过严格验证。在医学研究论文中，它给出的实验数据或参考文献可能与实际不符，导致科研人员无法直接使用。

专业知识深度不足：科研领域专业性强，一些复杂的专业问题需要深入的专业知识。DeepSeek 可能无法完全理解某些前沿科研问题的精髓，给出的解答或写作建议缺乏深度和专业性，难以满足 SCI 论文高质量的要求。在量子物理领域的论文写作中，对于一些尚未完全定论的理论探讨，DeepSeek 的回答可能过于宽泛或不准确。

用户使用方式不当：部分科研人员未能正确使用 DeepSeek，输入的提示词模糊、不具体，导致模型无法准确理解需求。比如，只输入 “帮我写篇 SCI 论文”，没有明确研究方向、重点内容等，模型自然难以生成符合要求的论文内容。

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正确使用提示词，让 DeepSeek 为我所用


掌握正确的提示词使用方法，是发挥 DeepSeek 强大功能的关键。明确任务目标：避免模糊指令，清晰阐述需求。不要说 “给我写点关于生物的内容”，而应具体为 “写一篇关于基因编辑技术在农作物改良方面应用的 5000 字 SCI 论文大纲，包含研究背景、现状、实验方法、预期结果等部分”。
提供详细背景信息：为模型提供必要的背景知识，帮助其更好地理解问题。如 “在研究新型冠状病毒传播途径的课题中，分析气候因素对传播的影响，考虑已有的研究成果，给出未来研究方向的建议”，通过明确研究课题背景，让 DeepSeek 能给出更贴合实际的回答。
设定输出格式和要求：提前规定输出的格式、字数等。例如 “以列表形式，列举 3 种提高光合作用效率的方法，每种方法描述不超过 100 字”，这样能使输出结果更符合预期，方便使用。05

DeepSeek 的不足之处


知识更新滞后：尽管 DeepSeek 拥有大量知识，但知识更新速度难以跟上科研领域的快速发展。在一些新兴研究方向，如最新的量子计算算法研究、新型材料合成技术等，它可能缺乏最新的研究成果和数据，无法提供最前沿的信息。缺乏真正的理解和创造力：DeepSeek 基于数据和算法生成内容，虽然能模拟人类语言和思维模式，但缺乏对问题的真正理解和内在创造力。在需要创新性观点和独特见解的科研场景中，它可能无法提供突破性的思路，只能在已有知识范围内进行组合和整理。06

DeepSeek 的发展前景及全员学习的必要性


发展前景广阔：随着技术的不断进步，DeepSeek 有望进一步提升性能和功能。在自然语言处理方面，将更加精准、智能，能够更好地理解人类语言的微妙之处，生成更自然、流畅的文本。在知识更新方面，通过更高效的数据抓取和学习机制，及时掌握最新的科研成果和知识，为用户提供更前沿的信息。在多模态融合方面，可能会与图像、音频等结合，实现更丰富的交互和应用。全员学习的重要性：在数字化、智能化的时代，DeepSeek 等 AI 工具将逐渐渗透到各个领域。对于科研人员，它能辅助论文写作、数据分析、实验设计等，提高科研效率；对于开发者，可用于代码生成、项目优化等；对于普通用户，能帮助解决日常问题、学习新知识。学习使用 DeepSeek，能提升个人在工作和学习中的竞争力，更好地适应未来智能化的社会环境，所以，无论是哪个行业、哪个年龄段的人，都有必要学习掌握这一强大的工具。

DeepSeek 虽有不足，但凭借其强大的功能和广阔的发展前景，已然成为人工智能领域的重要力量。通过正确认识和使用它，我们能够充分利用其优势，为科研、工作和生活带来更多便利与创新。

如果你渴望提升自己在大语言模型领域的能力，突破科研工作中的瓶颈，不妨加入这门课程。在这里，你将收获系统的知识体系、实用的技术技能，开启科研工作的新篇章，在人工智能时代的科研浪潮中抢占先机，实现科研成果的突破与创新！07课程推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面，这些模型能够迅速处理和分析大量数据，帮助提取有价值的规律，提升实验效率。

对于机器学习与深度学习建模，ChatGPT与DeepSeek不仅能为科研人员提供基础的建模框架，还能帮助其优化算法参数，甚至根据数据特点自动推荐合适的算法。特别是在深度学习模型的调参过程中，ChatGPT可以通过与科研人员的互动，提供多种优化方案并帮助其选择最佳方案，避免了传统方法中可能存在的局限性和低效性。这不仅提升了科研成果的准确性，还能显著缩短实验周期，加快科研进度。   ChatGPT和DeepSeek作为先进的人工智能工具，正通过其强大的自然语言处理能力和深度学习优化能力，广泛应用于科研工作中，成为科研人员不可或缺的得力助手。应广大学者需求，Ai尚研修特召开ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用高级培训班,现通知如下：

📅 培训时间

培训方式：直播与现场培训同步进行

直播时间：2025年3月1日-4日（腾讯会议直播）

🎁 会议赠送

无限学：【本课程】后期会议(线上直播免费参与一次，现场免费不限次数，仅限参会本人)

每人均可获得1个独立可永久免费使用的ChatGPT账号【官网账号、需要魔法】。

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参加面向科研场景的ChatGPT提示词工程大赛。

📋 课程内容简要

第一章

2024大语言模型最新进展与ChatGPT、DeepSeek等大语言模型讲解

1、2024 AIGC技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介）

2、（实操演练）国内外大语言模型（ChatGPT 4O、Gemini、Claude、Llama3、Perplexity AI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI、DeepSeek等）对比分析

3、最新加入：（实操演练）OpenAI 12天12场直播新功能解读与演示（ChatGPT O1模型、Canvas交互式编辑画布、联网Search功能、实时语音交互、Project新建文件夹、对话记录搜索等功能）

4、最新加入：OpenAI首个智能体（Agent）Operator简介

5、最新加入：OpenAI Deep Research简介

6、（实操演练）Llama3、DeepSeek等开源大语言模型的本地部署与对话

7、（实操演练）ChatGPT-4o对话初体验（注册与充值、购买方法）

8、（实操演练）ChatGPT-4o科研必备GPT汇总介绍（寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等）

9、（实操演练）GPT Store简介与使用

10、（实操演练）定制自己的专属GPTs（制作专属GPTs的两种方式：聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享）

11、（实操演练）ChatGPT-4o对话记录保存与管理

12、最新加入：（实操演练）Claude大语言模型对话初体验（对话界面主要功能介绍、上传数据文件分析并可视化、文献智能解读、自动生成代码等功能演示）

13、最新加入：（实操演练）DeepSeek使用初体验（注册与登录、App下载与安装、界面主要功能介绍与演示等）

14、最新加入:(实操演练)DeepSeek思考过程解析:Deepseek是如何思考的? 与传统大语言模型有什么不同?(由“提问-回答”二阶互动进化为“提问-拆解-回答”三阶互动)、DeepSeek 是如何拆解问题的?(MECE 原则:第一性字面拆解 + 关联问题穷举;揣摩用户的真实意图;DeepSeek 分析问题执行的13个任务是什么?

第二章

 大语言模型提示词使用方法与高级技巧

（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）

1、（实操演练）ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧（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、最新加入：DeepSeek与传统大语言模型在提示词撰写上的变与不变

3、（实操演练）常用的ChatGPT提示词模板

4、最新加入：（实操演练）基于思维链（Chain of Thought, CoT）的ChatGPT提示词优化（让OpenAI o1推理能力变强的诀窍之一）

5、（实操演练）ChatGPT-4o提示词优化（Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等）

6、（实操演练）ChatGPT-4o突破Token限制实现接收或输出万字长文（Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制）

7、（实操演练）控制ChatGPT-4o的输出长度（使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等）

8、（实操演练）保存喜欢的ChatGPT-4o提示词并一键调用

9、最新加入：（实操演练）ChatGPT-4o提示词逆向工程（破解提示词的常用方法、对别人创建的GPTs提示词进行破解）

10、最新加入（实操演练）ChatGPT-4o提示词保护策略以及构建坚不可摧的GPTs

第三章ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力日常生活、学习与工作
   

1、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1助力中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等）

2、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1助力文案撰写与润色修改

3、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1助力家庭健康管理（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等）

4、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1助力大学生求职与就业（撰写简历、模拟面试、职业规划等）

5、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1助力商业工作（行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同）

6、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1创建精美的思维导图

7、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1生成流程图、甘特图

8、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1制作PPT

9、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1自动创建视频

10、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1辅助教师高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等）

11、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1辅助学生高效学习（利用GPTs生成专属学习计划）

12、最新加入（实操演练）将ChatGPT-4o和DeepSeek-R1对话记录中的数学公式完美复制到Word文档

第四章

ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力课题申报、论文选题及实验方案设计

   1、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等）2、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1分析指定领域的热门研究方向3、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容4、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议5、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1评估指定改进思路新颖性与已发表的类似工作6、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点7、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1给出具体的算法步骤，并自动生成算法的Python示例代码框架8、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1设计完整的实验方案与数据分析流程9、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1给出论文Discussion部分的切入点和思路10、案例演示与实操练习    

第五章

ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力信息检索、文献泛读与精读、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写

   1、（实操演练）传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）2、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现联网检索文献3、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1阅读与总结分析学术论文内容（论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等）4、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1解读论文中的系统框图工作原理5、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1解读论文中的数学公式含义6、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1解读论文中图表中数据的意义及结论7、（实操演练）ChatGPT-4o总结Youtube视频内容8、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1完成学术论文的选题设计与优化9、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等10、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1完成论文翻译（指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示）11、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现论文语法校正12、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1完成段落结构及句子逻辑润色13、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1完成论文降重14、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1完成论文参考文献格式的自动转换15、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1辅助审稿人完成论文评审意见的撰写16、（实操演练）ChatGPT-4o和DeepSeek-R1辅助投稿人完成论文评审意见的回复17、（实操演练）ChatGPT-4o文献检索、论文写作必备GPTs总结18、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1完成发明专利idea的挖掘与构思19、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1完成发明专利交底书的撰写20、最新加入：（实操演练）利用ChatGPT-4o with canvas完成人机交互协同修改论文（智能修改建议、篇幅调整、阅读水平等级调整、润色修改等）    

第六章ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理
【与Python融合】
   1、（实操演练）Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比）2、（实操演练）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）3、（实操演练）Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue）4、（实操演练）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）5、（实操演练）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；折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制）6、（实操演练）Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用（动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等）7、（实操演练）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）8、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）9、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）10、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1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）11、（实操演练）常用的数据预处理方法（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）12、（实操演练）融合ChatGPT-4o和DeepSeek-R1与Python的数据预处理代码自动生成与运行13、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1自动生成数据统计分析图表14、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现代码逐行讲解15、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现代码Bug调试与自动修改16、案例演示与实操练习    

第七章ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力机器学习建模及高级应用
   1、BP神经网络的基本原理（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、（实操演练）BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化）3、（实操演练）BP神经网络参数的优化（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？）4、（实操演练）值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等）5、（实操演练）BP神经网络中的ChatGPT和DeepSeek-R1提示词库讲解6、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行7、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？如何解决多分类问题？）8、决策树的工作原理（什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）9、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？）10、Bagging与Boosting的区别与联系11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理12、（实操演练）常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）13、（实操演练）决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解14、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行15、案例演示与实操练习    

第八章ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力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, 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-4o和DeepSeek-R1提示词库讲解6、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行    

第九章ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力卷积神经网络建模与代码自动生成
   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-4o和DeepSeek-R1提示词库讲解7、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行（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8、案例演示与实操练习    

第十章ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力迁移学习建模与代码自动生成
   1、迁移学习算法的基本原理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-4oT和DeepSeek-R1提示词库讲解4、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现迁移学习模型的代码自动生成与运行5、实操练习    

第十一章ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力RNN、LSTM建模与代码自动生成
   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-4o和DeepSeek-R1提示词库讲解4、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1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-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力YOLO目标检测建模与代码自动生成
   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3、（实操演练）YOLO模型中的ChatGPT-4o和DeepSeek-R1提示词库讲解4、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1实现YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行（1）利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测；（2）数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）；（3）训练自己的目标检测数据集5、案例演示与实操练习    

第十三章ChatGPT-4o和DeepSeek-R1等大语言模型助力机器学习与深度学习建模的案例实践应用
   1、（实操演练）利用ChatGPT-4o和DeepSeek-R1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ChatGPT-4o和DeepSeek-R1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ChatGPT-4o和DeepSeek-R1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ChatGPT-4o和DeepSeek-R1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ChatGPT-4o和DeepSeek-R1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

第十四章ChatGPT-4o高级绘图技术    1、（实操演练）利用ChatGPT-4o DALL.E 3生成图像（下载图像、修改图像）2、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3常用的提示词库（广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等）3、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3中的多种视图（正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等）4、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3中的多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等）5、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现6、（实操演练）ChatGPT-4o DALL.E 3生成动图GIF7、（实操演练）Midjourney工具使用讲解8、（实操演练）Stable Diffusion工具使用讲解9、（实操演练）Runway图片生成动画工具使用讲解10、案例演示与实操练习    

第十五章基于ChatGPT-4o 和DeepSeek-R1等大语言API接口调用与完整项目开发
   

1、（实操演练）GPT模型API接口的调用方法（API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明）

2、最新加入：DeepSeek API接口的调用方法（API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明）

3、（实操演练）利用GPT和DeepSeek等API实现完整项目开发

（1）聊天机器人的开发

（2）利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量

（3）构建基于多模态（语音、文本、图像）的阿尔茨海默病早期筛查程序

3、案例演示与实操练习

第十六章

 课程总结与答疑讨论

1、课程总结（关键知识点回顾）

2、答疑与讨论

3、相关学习资料分享与拷贝

4、建立微信群，便于后期的讨论与答疑

📞 报名咨询

联系人：张蒙  159-3043-3986