第一章：ChatGPT与DeepSeek等大语言模型助力AI编程必备技能

1、大语言模型提示词撰写技巧

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

4、利用ChatGPT和DeepSeek实现描述性统计分析

5、利用ChatGPT和DeepSeek实现数据预处理代码自动生成运行

6、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码逐行

7、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码Bug调试与修改

第二章：Python基础知识串讲

1、Python环境搭建

2、Python基本语法

3、Python流程控制

4、Python函数与对象

5、Matplotlib的安装与图形绘制

6、科学计算模块库

第三章：PyTorch简介与环境搭建

1、深度学习框架

2、PyTorch简介

3、PyTorch的安装与环境配置

第四章：PyTorch编程入门与进阶

1、张量的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

2、张量的常用属性与方法

3、张量的创建

4、张量的运算

5、张量的索引与切片

6、PyTorch的自动求导机制与计算图的理解

7、PyTorch常用工具包及API

第五章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力统计分析与可视化

1、统计数据的描述与可视化

2、概率分布与统计推断

3、回归分析

第六章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力前向型神经网络

1、BP神经网络的基本原理

2、BP神经网络的Python代码实现

3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程

第七章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力决策树、随机森林、XGBoost与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）

6、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库

第八章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力变量降维与特征选择

1、主成分分析的基本原理

2、偏最小二乘的基本原理

3、常见的特征选择方法

4、遗传算法的基本原理

5、SHAP法解释特征重要性与可视化

第九章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力卷积神经网络

1、深度学习简介

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

4、利用PyTorch构建卷积神经网络

5、卷积神经网络调参技巧

第十章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力迁移学习

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

第十一章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力生成式对抗网络

1、生成式对抗网络GAN

2、GAN的基本原理及GAN进化史

第十二章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力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、案例讲解：利用ChatGPT和DeepSeek实现LSTM神经网络模型的代码自动生成与运行

4、实操练习

第十三章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力时间卷积网络

1、时间卷积网络（TCN）的基本原理

2、TCN与1D CNN、LSTM的区别与联系

第十四章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力目标检测

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

第十五章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力自编码器

1、什么是自编码器

2、经典的几种自编码器模型原理介绍

第十六章：ChatGPT和DeepSeek等大语言模型助力U-Net语义分割

1、语义分割简介

2、U-Net模型的基本原理

原文：AI-Python机器学习与深度学习实践技术应用