第一章：ChatGPT与DeepSeek等大语言模型助力AI编程必备技能详解
1、大语言模型提示词（Prompt）撰写技巧（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、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（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）
4、利用ChatGPT和DeepSeek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）
5、利用ChatGPT和DeepSeek实现数据预处理（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）代码自动生成运行
6、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码逐行讲解
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（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、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、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue关键字；嵌套循环与可变循环）
4、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、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）
6、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；Pandas常用函数简介与使用）
第三章：PyTorch简介与环境搭建
1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
2、PyTorch简介（PyTorch的版本、动态计算图与静态计算图、PyTorch的优点）
3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功、CPU版与GPU版的安装方法）
第四章：PyTorch编程入门与进阶
1、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）
2、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、layout、requires_grad、cuda等）
3、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据数值创建、依据概率分布创建）
4、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）
5、张量（Tensor）的索引与切片
6、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解
7、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））
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（数据的描述性统计：均值、中位数、众数、方差、标准差、极差、四分位数间距等；条形图、直方图、散点图、箱线图等）
2、概率分布与统计推断（离散概率分布：二项分布、泊松分布；连续概率分布：正态分布、均匀分布、指数分布；点估计与区间估计；最大似然估计与贝叶斯估计；假设检验：t检验、卡方检验、F检验；P值与显著性水平等）
3、回归分析（多元线性回归模型；最小二乘法估计；变量选择与模型优化；多重共线性与解决方法；Ridge回归；LASSO回归；ElasticNet回归等）
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（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）
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（微软小冰读心术的启示；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）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？
2、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”体现在哪些地方？随机森林的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）
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）
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（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）
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、SHAP法解释特征重要性与可视化（Shapley值的定义与计算方法、SHAP值的可视化与特征重要性解释）
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（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（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）
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？CNN提取的特征是怎样的？）
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（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？）
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（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）
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（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
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
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（Auto-Encoder, AE）？
2、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、Denoising AE, Masked AE）
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（Semantic Segmentation）简介
2、U-Net模型的基本原理
