AI+Python近红外光谱分析机器学习与深度学习实战，覆盖提示词撰写、数据预处理、回归/神经网络/集成学习/迁移学习/可解释性可视化等

本系列专题以AI大语言模型为核心，系统性详解其在编程与数据分析中的全方位应用。专题一深入探讨了提示词（Prompt）撰写技巧，包括身份设定、任务明确化、背景提供与范例参考，并演示了Cursor与Trae等AI编程环境，帮助用户高效利用模型上传本地数据（如Excel、PDF、图片等），实现描述性统计分析（频数分析、集中趋势分析）与数据预处理（标准化、异常值处理、特征工程）。专题二聚焦Python入门基础，涵盖环境搭建、编辑器选择、数据类型、循环函数及Numpy、Matplotlib等核心库的使用，为后续分析打下坚实基础。

在进阶应用部分，专题三至专题九专注于近红外光谱数据分析，结合AI大语言模型实现了数据标准化、归一化、导数处理、去噪与基线校正，介绍多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net、BP神经网络、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost、LightGBM和遗传算法的模型原理与Python代码实现。每一专题均配有AI提示词模板，指导用户快速生成代码、调试错误并优化参数，同时通过案例演示回归拟合与分类识别建模。

针对深度学习与高级技术，专题十至专题十五引入了PyTorch框架，详细解析了张量运算、自动求导机制及卷积神经网络（CNN）的构建，包括LeNet、ResNet等经典结构。专题还覆盖了迁移学习、自编码器、U-Net语义分割以及模型可解释性与可视化方法（如CAM、LIME、t-SNE），帮助用户理解深度学习模型的内部机制并将其应用于多光谱图像分割与特征提取。最后，专题十六进行复习答疑，并分享科研创新方法，包括文献查阅工具与论文讨论部分撰写技巧，全面提升读者的研究与实操能力。

专题一 大语言模型助力AI编程必备技能

1、大语言模型提示词（Prompt）撰写技巧（为AI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AI大语言模型上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）

4、利用AI大语言模型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AI大语言模型实现数据预处理（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AI大语言模型实现代码

7、利用AI大语言模型实现代码Bug调试与修改

专题二 Python入门基础

1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）

2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）

3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）

4、第三方模块的安装与使用

5、Numpy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）

6、Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）、图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）

专题三 近红外光谱数据预处理

1、近红外光谱数据标准化与归一化（为什么需要标准化与归一化？）

2、近红外光谱数据异常值、缺失值处理

3、近红外光谱数据离散化及编码处理

4、近红外光谱数据一阶导数与二阶导数

5、近红外光谱数据去噪与基线校正

6、近红外光谱数据预处理中的AI大语言模型提示词模板

专题四 多元线性回归近红外光谱分析

1、多元线性回归模型（工作原理、最小二乘法）

2、岭回归模型（工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量）

3、LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节）

4、Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调节）

5、多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net的Python代码实现

6、多元线性回归中的AI大语言模型提示词模板

7、案例演示：近红外光谱回归拟合建模

专题五 BP神经网络近红外光谱分析

1、BP神经网络的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？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、训练集和测试集划分？ BP神经网络常用激活函数有哪些？如何查看模型参数？

3、BP神经网络参数（隐含层神经元个数、学习率）的优化（交叉验证）

4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标的设计、样本不平衡问题等）

5、BP神经网络的Python代码实现

6、BP神经网络中的AI大语言模型提示词模板

7、案例演示： 1）近红外光谱回归拟合建模；2）近红外光谱分类识别建模

专题六 支持向量机（SVM）近红外光谱分析

1、SVM的基本原理（什么是经验误差最小和结构误差最小？SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？什么是支持向量？）

2、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？ SVM的启发：样本重要性排序及样本筛选）

3、SVM的Python代码实现

4、SVM中的AI大语言模型提示词模板

5、案例演示：近红外光谱分类识别建模

专题七 决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM近红外光谱分析

1、决策树的基本原理（什么是信息熵和信息增益？ID3和C4.5算法的区别与联系）

2、随机森林的基本原理与集成学习框架（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”提现在哪些地方？随机森林的本质是什么？）

3、Bagging与Boosting集成策略的区别

4、Adaboost算法的基本原理

5、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理

6、XGBoost与LightGBM简介

7、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现

8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的AI大语言模型提示词模板讲解

9、案例演示：近红外光谱回归拟合建模

专题八 遗传算法近红外光谱分析

1、群优化算法概述

2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是个体和种群？什么是适应度函数？选择、交叉与变异算子的原理与启发式策略）

3、遗传算法的Python代码实现

4、遗传算法中的AI大语言模型提示词模板

5、案例演示：基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选

专题九 近红外光谱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（PCA与PLS的区别与联系；PCA除了降维之外，还可以帮助我们做什么？）

3、近红外光谱波长选择算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法等）

4、PCA、PLS、特征选择算法的Python代码实现

5、PCA、PLS、特征选择算法中的AI大语言模型提示词模板

6、案例演示：

1）基于L1正则化的近红外光谱波长筛选

2）基于信息熵的近红外光谱波长筛选

3）基于Recursive feature elimination的近红外光谱波长筛选

4）基于Forward-SFS的近红外光谱波长筛选

专题十 Pytorch入门基础

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

2、PyTorch简介（动态计算图与静态计算图机制、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）

4、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

5、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）

6、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据概率分布创建）

7、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）

8、张量（Tensor）的索引与切片

9、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解

10、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

专题十一 卷积神经网络近红外光谱分析

1、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？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、卷积神经网络参数调试技巧（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？）

4、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

5、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

6、卷积神经网络中的AI大语言模型提示词模板

7、案例演示：

（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;(4)基于一维卷积神经网络的近红外光谱模型建立;(5)基于二维卷积神经网络的红外图像分类识别模型建立。

专题十二 近红外光谱迁移学习

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、常用的迁移学习算法简介（基于实例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）

3、基于卷积神经网络的迁移学习算法

4、迁移学习的Python代码实现

5、案例演示：基于迁移学习的近红外光谱的模型传递（模型移植）

专题十三 自编码器近红外光谱分析

1、自编码器（Auto-Encoder的工作原理）

2、常见的自编码器类型简介（降噪自编码器、深度自编码器、掩码自编码器等）

3、自编码器的Python代码实现

4、自编码器中的AI大语言模型提示词模板

5、案例演示：

1）基于自编码器的近红外光谱数据预处理

2）基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取

专题十四 U-Net多光谱图像语义分割

1、语义分割（Semantic Segmentation）简介

2、U-Net模型的基本原理

3、语义分割、U-Net模型中的AI大语言模型提示词模板

4、案例演示：基于U-Net的多光谱图像语义分割

专题十五 深度学习模型可解释性与可视化方法

1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？

2、常用的可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？

3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）等原理

4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征

5、深度学习模型可解释性与可视化中的AI大语言模型提示词模板

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