（一）统计分析、数据仓库与可视化表达综述（大数据、人工智能、数据挖掘、机器学习：这些词的确切含义）假设检验：“小数据”时代是怎么玩的？“回归”是数据挖掘算法吗？度量、指标与维度星型模型与雪花模型下钻与上卷数据仓库的应用案例图表该怎么画才对？（二）大数据相关技术综述hadoop：HDFS、MapReduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozie等spark：scala、sparkSQL、sparkStreaming等搜索引擎：lucene（solr）、ES并发的机器学习工具：Rhadoop、sparkMLLIB、 sparkR、pyspark（三）存储在hbase中的数据NoSQ

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基于人工智能的内容生成（AIGC）【课程简介】无论是火遍全网的AI绘画，还是震惊世人的ChatGPT，都属于AIGC（基于人工智能的内容生成）这一概念。AIGC并不是一个全新的概念，它最早出现在深度学习模型“对抗生成网络”GAN的应用中，被誉为“21世纪最强大的算法模型之一” ，后续发展起来的扩散模型，以及自然语言领域BERT、GPT等都是典型的AIGC模型。本课程以AIGC发展历程为主线，由浅入深介绍了AIGC相关模型的技术和应用场景，可以作为AIGC领域学习者的入门到进阶级课程。【课程时长】6天（6小时/天）【课程对象】理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。【课程大纲】（培训内容可根据

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ChatGPT等AI技术在医疗领域的应用背景与基础知识 生成式人工智能(AIGC)概念 ChatGPT历史与发展ChatGPT在医疗科研领域的基础应用 基于ChatGPT的科研工作 用ChatGPT实现摘要、总结、综述 如何一小时之内编写一篇论文 提示词工程ChatGPT模型背后的NLP基础知识 深度学习算法基础 MLP与CNN、RNN 特殊字符、分词与停用词处理技术 词向量与EmbeddingTransformer基础 需要的仅仅是“注意力” Transformer中的block 多头自注意力机制 位置编码 解码器的构造 BERT与GPT等NLP模型初代GPT 独角兽的威力 GPT的内部架构

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chatGPT原理与实践【课程简介】本课程旨在通过实际案例展示ChatGPT相关模型的具体应用场景及实践技巧，从而帮助学习者深入了解和掌握ChatGPT的概念和更广泛的应用，深入理解其工作方式，包括其基础知识、核心算法和实现方式，掌握其在各行业领域中的应用情况等。该课程适合于对ChatGPT技术感兴趣的学习者，从初学者到进阶者均可受益。经过本课程的学习，获得相关技术实战经验，通过一系列的实践案例提高利用chatGPT解决实际问题能力。【课程时长】2天（6小时/天）【课程对象】理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。【课程大纲】（培训内容可根据客户需求调整）时间内容案例实践与练习Day1上午T

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