最新AI-Python自然科学领域机器学习与深度学习技术高级培训班

1、AI大模型助力Meta分析的选题与文献检索1)什么是Meta分析2)Meta分析的选题策略3)精确检索策略，如何检索全、检索准4)文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准5)文献数据获取技巧，研究课题探索及科学问题的提出6)文献计量分析CiteSpace、VOSViewer、R bibliometrix及研究热点分析7)AI大模型的发展与底层逻辑8)AI大模型的高级提问框架9)AI大模型助力寻找科学问题

专题二：AI助力Meta分析与R语言数据清洗及统计方法

2、Meta分析的常用软件/R语言基础及统计学基础1)R语言做Meta分析的优势及其《Nature》、《Science》经典案例应用2)AI大模型助力，实现R语言基本操作与数据清洗3)统计学基础和常用统计量计算（sd\se\CI）、三大检验（T检验、卡方检验和F检验）4)传统统计学与Meta分析的异同5)R语言Meta分析常用包及相关插件讲解

从自编程计算到调用Meta包（meta、metafor、dmetar、esc、metasens、metamisc、meta4diag、gemtc、robvis、netmeta、brms等），全程分析如何进行meta计算、meta诊断、贝叶斯meta、网状meta、亚组分析、meta回归及作图。

专题三：AI+R语言Meta效应值计算与图形绘制

3、AI大模型助力R语言Meta效应值计算1)R语言Meta分析的流程2)各类meta效应值计算、自编程序和调用函数的对比连续资料的lnRR、MD与SMD分类资料的RR和OR3）R语言meta包和metafor包的使用4）如何用R基础包和ggplot2绘制漂亮的森林图

专题四：如何利用AI+R语言Meta分析与回归分析、混合模型构建

4、AI大模型助力R语言Meta分析与混合效应模型（分层模型）构建1)Meta分析的权重计算2)Meta分析中的固定效应、随机效应3)如何对Meta模型进行统计检验和构建嵌套模型、分层模型（混合效应）4)Meta回归和普通回归、混合效应模型的对比及结果分析5)使用Rbase和ggplot2绘制Meta回归图

专题五:AI+R语言Meta诊断分析进阶

5、AI大模型助力R语言Meta诊断进阶

1)Meta诊断分析（t2、I2、H2、R2、Q、QE、QM等统计量）2)异质性检验及发表偏移、漏斗图、雷达图、发表偏倚统计检验3)敏感性分析、增一法、留一法、增一法、Gosh图4)风险分析、失安全系数计算5)Meta模型比较和模型的可靠性评价6)Bootstrap重采样方法评估模型的不确定性7)如何使用多种方法对文献中的SD、样本量等缺失值的处理8)AI大模型复现Science最新Meta分析案例

专题六:AI+R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯Meta分析

6、AI大模型助力R语言Meta分析的不确定性

1)网状Meta分析

2)贝叶斯理论和蒙特拉罗马尔可夫链MCMC

3)如何使用MCMC优化普通回归模型和Meta模型参数

4)R语言贝叶斯工具Stan、JAGS和brms

5)贝叶斯Meta分析及不确定性分析

专题七:AI+Meta机器学习方法应用

7、AI大模型助力机器学习在Meta分析中的应用

1)机器学习基础以及Meta机器学习的优势

2)Meta加权随机森林（MetaForest）的使用

3)使用Meta机器学习和传统机器学习对文献中的大数据训练与测试

4)如何判断Meta机器学习使用随机效应还是固定效应以及超参数的优化

5)使用Meta机器学习进行驱动因子分析、偏独立分析PDP

专题八:讨论与答疑

1 练习

2 讨论与答疑