随着人工智能科学技术的发展和应用，大语言模型（如，ChatGPT、Claude2.0等）在自然语言处理、内容创作及机器翻译等多领域展现出巨大的应用潜力。值得注意的是，这些模型的强大能力已经逐渐渗透到科研领域，涉及文献综述、研究选题、数据分析和论文撰写等关键流程。通过本课程的学习，让学员能够掌握GPT3.5及GPT4.0的基本操作及功能使用，并配合常用的科研软件（如文献管理、统计分析、数据可视化等）开展研究。本课程将在前几届的基础上加入了更多实战内容，学员将会学习到Python编程、机器学习技术、数据驱动和理论驱动结合的研究范式等关键要点。
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※ 大模型医疗应用与实践培训
随着医学技术领域与人工智能技术的快速融合，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。与此同时，以ChatGPT等为代表的大型生成式预训练模型即将在未来扮演着不可或缺的重要角色,是医学科研及论文写作不可或缺的“利器”，医学人工智能不但可以处理大量的医学文献和数据，帮助医学领域人员更加高效地开展科研工作，提升科研质量和成果产出，还可以辅助医生对临床病例进行分析和诊断，增强医生的判断能力和效率。
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本课程将围绕具体的统计分析和SPSS软件操作开展教学培训，课程围绕常用的统计学方法，包括t检验和方差分析，以及非参数分析等，在多元统计方法上，主要介绍多元线性回归，逻辑回归，生存分析等。本课程是统计分析的实操课程，因此所以统计分析方法的内容将围绕实例和SPSS软件进行，在实操讲解中重点强调可能面临的误用和错用。通过课程学习，不仅了解科研设计的统计思维，更直接掌握诸多统计分析的软件操作过程。通过学习可掌握临床研究设计的统计思维，了解临床数据分析的常见错误。通过培训掌握正确的统计分析方法，能够熟练应用SPSS软件进行数据的处理分析，对分析结果进行正确合理的解释和图表的展示。本课程可以帮助学员学习数据分析的实战技术并加以实践。
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