近期专题培训 跨越传统边界：AI赋能下的财务金融研究与论文发表
DeepSeek与GPT助力论文写作发表:
从理论到实战的深度应用
2025年AI学术系列课程 学AI学术，认准JG学术培训
【授课专家】
发表SCI/EI学术论文100余篇，其中第一或通讯作者论文60余篇，授权国家发明专利20余项。主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。国自然函评专家。IEEE、OSA会员，多个SCI期刊审稿人。
【课程大纲】
| 课程大纲 | 课程内容 | |
| 一、大模型与学术诚信、学术应用 | 1. 大模型可用于 | |
| 2. 大模型不可用于 | ||
| 二、论文投稿全流程 | 1. 准备阶段 | |
| 2. 写作阶段 | ||
| 3. 修改和润色阶段 | ||
| 4. 提交和发布阶段 | ||
| 三、学术论文撰写的基本结构和要素 | 标题(Title)；摘要(Abstract)；关键词(Keywords)；引言(Introduction)；方法(Methods)；结果(Results)；讨论( Discussion) | |
| 四、学术研究选题的重要性(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 硏究主题vs.硏究问题 | |
| 2. 硏究问题的来源 | ||
| 3. 选择硏究问题的标准 | ||
| 4. 硏究问题的明确与细化 | ||
| 五、大模型辅助学术研究选题(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 确定关键词与主题领域 | |
| 2. 概述话题背景 | ||
| 3. 确定硏究问题、变量和硏究方法 | ||
| 六、大模型辅助文献综述(ChatGPT) | 1. 文献综述前的工作 | |
| 2.通过大模型辅助撰写文献综述 | •直接根据选题生成文献综述 •创建专属GPTs进行文献综述 •根据提供的文献生成综述 | |
| 七、大模型辅助研究设计(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 提供创新性的建议 | |
| 2. 数据的获取、解读和理解 | ||
| 3. 数据的探索性分析 | ||
| 4. 数据处理 | ||
| 5. 构建模型 | ||
| 6. 解读模型结果与优化 | ||
| 八、形成论文的初稿(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 数据的字段描述和指标的选择 | |
| 2. 特征的创造 | ||
| 3. 特征选择 | ||
| 4. 数据的处理 | ||
| 5. 模型的建立 | ||
| 6. 模型改进和优化 | ||
| 7. 特征重要性的分析 | ||
| 8. 讨论与总结 | ||
| 九、大模型进行论文润色(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 论文软色的目的 | |
| 2. 使用大模型润色的主意事项 | ||
| 3. 使用大模型润色的要点 | 语法和句法的精细校正；语句的精炼与优化；深度审阅与校对；描述性内容的深度丰富；专业领域的定制化润色；逻辑连贯性的强化 | |
| 十、大模型辅助论文语法纠错、语句重组、表达优化、降重、改写和翻译(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 语法纠错 | |
| 2. 语句重组和表达优化 | ||
| 3. 通过大模型辅助对论文进行重述和改写 | ||
| 4. 利用大模型完成论文翻译 | ||
| 十一、大模型辅助参考文献的格式化与管理(ChatGPT) | 1. APA/MLA格式管理 | |
| 2. 指定格式管理 | ||
| 十二、大模型辅助同行评议(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 结构和逻辑优化 | |
| 2. 论证和清晰度 | ||
| 3. 符合期刊要求 | ||
| 4. 评估硏究创新性 | ||
| 5. 评估方法的严谨性 | ||
| 6. 评估硏究的潜在影响 | ||
| 十三、大模型辅助论文投稿(ChatGPT和DeepSeek) | 1. 论文投稿流程与注意事项 | |
| 2. 通过大模型获取期刊投稿建议 | ||
| 3. 通过大模型辅助进行论文投稿材料准备 | ||
| 4. 优化编辑/审稿人反馈 | ||
【报名咨询】本课程支持院系采购及定制，欢迎咨询
刘老师
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