导言
本课程旨在为经管社科类学者提供机器学习及大模型在企业数字化转型中的应用方法。课程内容由浅入深，侧重于实际操作，包括模型选择、参数调优及数据输入等关键环节，帮助学员掌握前沿技术在实务中的应用。
1. 课程概览
课程名称：四大顶刊发表新趋势：企业数字转型，从机器学习到AI大模型测度大文本方法实训
课程老师：罗老师（康奈尔大学经济学博士）
课程时间：3月1日-3月2日 10:00-12:00；15:00-17:00
授课方式：腾讯会议线上直播
报名方式：
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1.1 前沿案例分析：精选近期《经济研究》、《管理数据》、《中国工业经济》和《系统工程理论与实践》顶级期刊的前沿案例，确保课程内容具有高度时效性和实用价值，采用当前热点方法，紧跟行业发展趋势。
1.2 学术实证热点：机器学习和AI大模型在经管社科类顶刊中的应用日益受到重视，课程内容紧密结合学术前沿，助力学者在研究中脱颖而出。
1.3 送先进教学工具和文本数据：课程采用最新的AI大语言模型辅助代码编辑技巧，提升学习效率，让学员事半功倍地掌握技能。报名学员将获赠一个月的正版GPT-4模型使用权，享受智能学习辅助的便利。
1.4 送额外学习资源：报名课程即赠送价值599元的Python基础课程，帮助学员打下坚实的编程基础，为深入学习及机器学习技术提供支持。
罗老师（Peter, Luo）， 康奈尔大学经济学博士，知名科技企业研究员，研究方向：机器学习与因果推断。
3. 课程大纲
第一部分：变量筛选与优化模型
1.变量筛选：自适应LASSO模型
LASSO回归及扩展
自适应LASSO的优势
参数调优技巧
实际应用示例及程序
2.QUBO 模型：
QUBO模型基本概念
应用于优化问题
数据准备与模型构建
案例分析实例及程序
3.实战案例：
CEO 特质与企业数字化转型关系测度——基于机器学习的变量选择，《系统工程理论与实践》
第二部分：文本嵌入与语义模型
1.SBERT 模型
SBERT简介与工作原理
文本数据预处理
模型应用：文本分类与相似度计算
参数调节与优化方法
2.ERNIE模型与BERT模型
BERT模型概述
ERNIE模型的特点与优势
比较分析：ERNIE vs BERT
实际应用中的选择与调优
3.实战案例：企业数字化转型与颠覆性技术创新测度
第三部分：传统机器学习算法
1.支持向量机（SVM）
SVM基本原理
核函数的选择与应用
参数调节方法
2.K近邻（KNN）
KNN算法简介
距离度量与K值选择
优缺点分析
3.朴素贝叶斯（Gaussian NB）
朴素贝叶斯分类器概述
高斯朴素贝叶斯的应用
参数设置与优化
4.实战案例：企业数字化转型的测度
第四部分：神经网络与集成方法
1.神经网络（Neural Networks）模型
神经网络基础结构
常用激活函数与优化算法
模型训练与调参技巧
实际应用案例
2.SVM 与神经网络结合的Voting 算法
Voting算法的基本原理
集成SVM与神经网络的优势
模型构建与参数调优
应用示例与效果评估
3.实战案例：企业数字化转型的测度
第五部分：大型语言模型
1.最强GPT模型：
GPT模型简介与发展历程
文本生成与理解的应用
数据输入与模型调参
2.实战案例：在企业数字化转型中的实战应用
参考文献
[1]易志高,刘逸飞,潘镇.CEO特质与企业数字化转型——基于机器学习的变量选择[J/OL].系统工程理论与实践,1-26[2025-01-09].
[2]黄先海,孙涌铭,陈梦涛.企业数字化转型与颠覆性技术创新——来自专利网络与SBERT模型的微观证据[J].中国工业经济,2024,(10):137-154
[3]金星晔,左从江,方明月,等.企业数字化转型的测度难题：基于大语言模型的新方法与新发现[J].经济研究,2024,59(03):34-53.
[4] 韩峰，姜竹青.集聚网络视角下企业数字化的生产率提升效应研究[J]. 管理世界，2023，39（11）.
4. 课程报名
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5. 课程售后
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