当AI遇见ML：高校教师如何借助AI与机器学习提升教学科研能力？

资料狂人

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收藏 2025-12-25

在人工智能浪潮席卷全球的今天，高校教师，尤其是经管领域的研究者，正站在一个关键的十字路口。机器学习与大模型不再是遥不可及的技术名词，而是提升科研效率、深化教学创新、拓展学术影响力的“核心引擎”。

机器学习与AI，已经从“加分项”变成高校教师的“必修课”。谁先把工具红利转化为学术红利，谁就握住了下一轮课题、论文、职称评审的主动权。

掌握这些技术，意味着您能更精准地分析教学效果，更高效地处理研究数据，甚至在金融预测、文本分析、因果推断等前沿领域做出更有影响力的成果。这并非选择，而是时代赋予高校教师的必然要求。

然而，机器学习门槛之高，常令许多非计算机背景的教师望而却步：复杂的算法、繁琐的代码、理论与实践的脱节……这些问题该如何破解？

为此，我们推出了专门面向高校师生的AI与机器学习寒假特训：

开课信息：

培训时间：2026年1月27-30日（共四天）

培训形式：杭州现场 + 同步在线直播（均提供录播回放）

授课安排：每日 9:00-12:00, 14:00-17:00；课后答疑交流

备注：

参加机器学习赠送15小时Python基础课程（单价1300元）；

参加现场班提供交通住宿指南及会场酒店住宿协议价；

现场根据缴费顺序安排座位，限30人。

授课嘉宾：

陈老师，国内顶尖高校博导，北京大学博士，北京大学优秀博士后，机器学习与人工智能资深讲师。科研方向：数据分析、大数据处理、人工智能。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。自然科学基金函评专家。IEEE、OSA会员，多个SCI期刊审稿人。与JG学术培训独家合作Python师资培训多年，细致精彩前沿的授课和课后的即时耐心答疑得到了一致好评。

课程核心亮点：更注重学术应用

与普通入门课程不同，本次培训紧密围绕高校教师的教学、科研实际需求设计，具备三大鲜明特色：

1. 系统化的知识图谱：从机器学习基础思想、常用算法库，一直深入到因果推断、时间序列分析、文本挖掘等高级主题，构建完整连贯的知识体系。

2. 前沿的大模型辅助：独家融入“大模型如何助力机器学习”模块，教您如何利用AI工具理解算法原理、自动化数据标注、生成代码、解释结果，极大降低学习与应用门槛。

3. 跨学科的案例实战：课程引入大量经管、金融、社科等领域的真实案例，如：

科研方向：如何用机器学习进行金融预测、构建代理变量、评估政策效应？
教学应用：如何用逻辑回归预测员工流失、用随机森林进行多因子选股分析？
实操场景：如何用孤立森林识别信用卡欺诈、用贝叶斯模型进行舆情情感分析？

课程能为您带来什么？

对于教学：获得一系列鲜活、前沿的教学案例，丰富课堂内容，提升教学质量，培养学生解决实际问题的能力。
对于科研：掌握从数据预处理、模型构建到结果分析的全流程技能，为您在申报课题、撰写高水平论文时提供强大的方法论支持。
对于个人发展：构建跨学科的研究视野，获得在数字经济时代不可或缺的核心竞争力，为您的学术生涯开辟新的增长点。

课程特色：

Python机器学习模型原理+结合案例实战+AI大模型辅助实操

课程引入大量的实际案例，涵盖金融预测、因果推断、文本分析、异常检测等多个应用场景。通过案例分析与实证研究，学员能够将理论知识应用于实际问题，提升解决复杂经管问题的能力，同时为学术论文的撰写提供丰富的实证素材和研究思路。
课程内容不仅有机器学习在经管学科中的应用，还涉及金融、营销、人力资源、审计等多个领域的前沿问题。通过跨学科的视角，学员能够拓宽研究视野，探索机器学习在不同领域的创新应用，为跨学科研究提供范例
课程内容从机器学习的基础理论出发，逐步深入到各类常用机器学习的模型原理、实现细节以及优化策略，构建完整的知识体系。同时，结合大模型的创新应用，引导学员从传统机器学习过渡到前沿技术的探索，帮助学员系统掌握从理论到实践的全过程。

课程大纲：

一. 机器学习基础

1. 机器学习基本思想

2. 机器学习分类

3. 常用机器学习算法

4. 机器学习评价标准

5. 机器学习算法库介绍

二. 机器学习在学术中的典型应用

1. 机器学习与金融预测：提升对宏观经济走势、企业财务表现与市场波动的预测精度，应用于量化投资、信用评估与风险预警等领域

2. 机器学习与代理变量构造：从传统财务报表、交易记录到非结构化文本、图像等另类数据中提取更具经济意义和预测力的变量，用于建模和政策分析

3. 机器学习与因果推断：结合因果图模型、双重机器学习等技术手段，识别和评估政策干预、市场策略与企业行为的因果效应

4. 机器学习与时间序列分析：融合ARIMA、LSTM等方法，提升对收入、销售、库存、股价等经济变量的动态建模与预测能力，广泛应用于财务预算、战略决策与量化交易

5. 机器学习与异常检测与聚类：应用孤立森林识别企业交易、运营和财务数据中的异常行为，辅助反舞弊和合规检查；利用聚类分析客户结构、供应链分布或行业竞争格局，支持业务分层、差异化服务和战略定位

三. 大模型如何助力机器学习

1. 大模型在机器学习中的优势

2. 如何利用大模型辅助机器学习

1) 原理的理解

2) 数据标注：通过大模型的零样本或少样本能力

3) 特征获取：预训练嵌入

4) 端到端代码生成与Pipeline自动化

5) 模型结果的解释与理解

6) 错误诊断和生成改进建议

四. 大模型辅助的机器学习算法与实战

1. 大模型辅助特征生成与理解

1) 特征工程的基本概念

2) 特征处理

无量纲化
分箱与编码
统计变换

3) 特征选择

过滤法
嵌入法
包装法

4) 特征转换

主成分分析法
因子分析法

2. 线性回归与逻辑回归

1) 应用场景

信用风险评估：预测企业或个人违约概率，替代或增强传统信用评级模型（如Z-score）
员工流失预测：通过逻辑回归预测员工离职概率，支持人力资源优化配置和组织结构调整
财务报表舞弊识别：利用线性模型筛查异常财务指标，辅助财务审计与监管合规
企业增长潜力评估：通过多维特征回归建模，评估企业中长期成长性，辅助投资与战略分析

2) 线性回归与逻辑回归

回归模型基本原理
回归模型中的正则化
从线性回归到逻辑回归
回归模型的实现和参数优化
利用大模型对线性回归和逻辑回归进行建模与代码生成
回归模型的解释
案例实操：数字化人力资源之员工流失风险预警

3. KNN与SVM

1) 应用场景

客户行为预测：基于用户历史行为数据，使用KNN对客户进行分类，实现客户细分与精准营销
市场响应预测：使用SVM构建市场活动响应模型，优化广告投放与促销策略
欺诈识别与风险防控：利用KNN和SVM模型识别信用卡欺诈行为或企业信用风险事件
营销推荐系统：通过相似客户的历史偏好进行商品推荐，提升转化率与客户满意度
信用评分建模：结合结构化与非结构化特征，构建信用风险分类模型，辅助信贷决策
招聘筛选与人岗匹配：分析候选人特征与岗位需求，自动化提升招聘效率

2) KNN算法原理

KNN算法原理
KNN用于分类和回归
KNN模型的优化与调参
利用大模型对KNN进行建模和代码生成
利用大模型对建模结果的详细解释和可视化
KNN的优缺点分析
案例实操：中风患者预测

3) 支持向量机

支持向量机分类原理
线性SVM和非线性SVM
SVM中的核函数
大模型辅助贝叶斯核函数的选择
利用大模型进行支持向量机代码生成
模型解释
案例实操：上市公司欺诈预测

4. 决策树与随机森林

1) 应用场景

营销响应建模：根据用户特征预测是否会对某类营销活动产生响应，辅助精准广告投放
信贷审批辅助：通过用户信用历史与财务特征建立决策树模型，提升信贷审批自动化水平
客户流失预测：通过树模型构建流失概率模型，助力客户留存
企业财务健康预警：结合历史财务数据和经营数据，构建随机森林模型识别企业潜在风险
保险理赔欺诈识别：利用集成模型分析理赔申请的异常性，提高欺诈检测效率
股价波动驱动因素识别：通过随机森林模型分析影响公司股价波动的重要变量，辅助投资策略制定
绩效考核与员工分层：结合员工行为数据构建多层级绩效评分机制，支持人力资源管理

2) 决策树

算法原理
决策树分类
决策树用于分类和回归实现
决策树参数优化
决策树的可视化
利用大模型对决策树进行建模与代码生成
决策树的可视化与解释
案例实操：利用决策树进行保险行业用户画像

3) 随机森林与集成学习

决策树与随机森林
随机森林原理
随机森林的实现与参数调优
集成学习
XGBoost
lightGBM
随机森林用于特征选择
大模型辅助的随机森林建模与代码生成
模型调参和评估
案例实操：利用随机森林的多因子选股策略

5. 因果树与因果森林

1) 应用场景

广告效果评估：利用因果树识别不同用户群体对广告投放的响应差异，优化预算配置
定价策略评估：应用因果森林分析价格变动对销售的异质性影响，制定差异化定价策略
教育或培训项目评估：通过因果模型评估企业内部培训项目对员工绩效的实际提升效果
政策干预评估：企业在实施组织调整或激励方案后，运用因果推断量化不同部门的响应差异
投资策略优化：通过双重机器学习结合宏观和公司层面特征，识别策略实施对回报的边际增益

2) 因果树

算法原理
因果树的分类
因果树的实现
参数优化与调参
因果树的可视化
大模型辅助因果树建模
案例实操：教育干预异质性分析

3) 因果森林

因果森林原理
与随机森林的对比
实现与调优
模型评估与验证
因果模型评估方法
可解释性工具
案例实操：差异化定价策略效果评估

4) 双重机器学习

核心思想（Neyman正交性）
实现形式（DML、DRLearner、RLearner）
与因果森林的对比
案例实操：广告投放的增量收益(ROI)估计

6. 贝叶斯与文本数据

1) 应用场景

舆情监测与风险预警：分析媒体与社交平台文本内容，识别潜在品牌危机或宏观风险信号
客户评论分析：识别客户对产品或服务的情感倾向，辅助改进产品设计与服务体验
财经文本分类：将新闻、公告等金融文本分类，用于预测市场走向或构建因子模型
招股书文本分析：挖掘招股说明书中的关键词和风险表述，辅助IPO风险评估与投资判断

2) 贝叶斯与文本数据

算法应用场景
贝叶斯原理
朴素贝叶斯
贝叶斯模型分类
贝叶斯模型的优缺点和局限性
利用大模型对贝叶斯进行建模与代码生成
贝叶斯模型解释
案例实操：利用贝叶斯进行情感分析

3) 大模型增强的贝叶斯建模

利用大模型生成文本嵌入
基于嵌入特征的文本分类和回归

7. 孤立森林与聚类

1) 应用场景

智能审计：通过分析企业交易明细、员工报销单据与合同文本等数据，自动识别异常交易、审计线索，提升审计效率与合规水平
市场营销：结合客户的购买行为、搜索路径、人口统计特征等数据，进行客户分群、偏好识别与精准营销策略制定，提升转化率和客户满意度
客户生命周期建模：运用聚类算法将客户按照活跃度、购买频次与复购潜力进行分层，为制定差异化运营策略提供依据
供应链优化：结合物流路径、订单频次和库存数据，识别异常供应行为或优化仓储配送策略竞争对手分析：通过文本和行为数据聚类，对行业竞争者进行画像，辅助战略分析与市场定位

2) 孤立森林