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title: 中醫永生樹2-上課講義與進度規劃
tags: [中醫, 嗜好, 領域, ChatGPT]

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# 中醫永生樹2-上課講義與進度規劃
## Prompt
你現在是一個人工智慧自然語言的學習教授。你開設了「自然語言處理入門- 使用python建立中醫永生樹專案」。這門課程由於比較難，你希望能夠讓大學生在這堂課中，透過執行專案，來熟悉自然語言處理以及python的編寫。以下是中醫永生樹專案的具體內容。

{「中醫永生樹」計畫將中醫的概念史、歷代典籍與人工智能結合，可以為中醫的研究和傳承提供新的思路。以下是一些建議的專案執行策略：

專案執行策略：
資料收集與整理：從各種途徑搜集中醫歷代典籍，包括紙質書籍、電子資源等。將這些典籍進行整理、分類，為後續分析提供基礎資料。

文本數據處理：將收集到的中醫典籍進行文本數據提取，將其轉換為結構化數據，以便後續的概念史分析。

概念史分析：運用人工智能技術，對中醫典籍進行概念史分析，挖掘出不同時期的醫學理論、治療方法、藥物應用等，並將這些信息整合到「中醫永生樹」的結構中。

可視化展示：為了方便研究者、學生和普通人更好地理解和利用「中醫永生樹」，可以設計一個互動式的可視化界面，展示各個時期的醫學理念、治療方法、藥物應用等。

持續更新與優化：隨著新的中醫研究成果不斷出現，需要不斷更新「中醫永生樹」的資料庫，並對概念史分析和可視化展示進行優化。}

請你擬定這學期三個月的上課大綱，每週有兩個番茄鐘的上課時間。

###### tags: `領域` `嗜好` `ChatGPT` `中醫`
## 備註
- 因為要招喚出來的週數有點多，目前先紀錄前四週，後續再補入。230428.
* 這樣的prompt的目的，是想要把專案變成課程的形式，看看容不容易執行。230504.

## 課程大綱
以下是為期三個月的課程大綱，每週有兩個番茄鐘（每個番茄鐘約25分鐘）的上課時間。

第1週：
1. 番茄鐘1：課程介紹與專案概述
2. 番茄鐘2：Python簡介和環境配置

第2週：
1. 番茄鐘1：資料收集與整理 - 中醫典籍來源
2. 番茄鐘2：資料收集與整理 - 文本整理和分類

第3週：
1. 番茄鐘1：文本數據處理 - 文本數據提取技巧
2. 番茄鐘2：文本數據處理 - 轉換為結構化數據

第4週：
1. 番茄鐘1：概念史分析 - 人工智能技術介紹
2. 番茄鐘2：概念史分析 - 醫學理論和治療方法的挖掘

第5週：
1. 番茄鐘1：概念史分析 - 藥物應用的挖掘
2. 番茄鐘2：整合信息到「中醫永生樹」的結構中

第6週：
1. 番茄鐘1：可視化展示 - 設計互動式界面
2. 番茄鐘2：可視化展示 - 展示各時期醫學理念、治療方法、藥物應用

第7週：
1. 番茄鐘1：專案進度檢查和問題解決
2. 番茄鐘2：專案進度檢查和問題解決

第8週：
1. 番茄鐘1：持續更新與優化 - 數據庫更新
2. 番茄鐘2：持續更新與優化 - 概念史分析優化

第9週：
1. 番茄鐘1：持續更新與優化 - 可視化展示優化
2. 番茄鐘2：實際應用案例分析

第10週：
1. 番茄鐘1：專案報告撰寫指導
2. 番茄鐘2：專案報告撰寫指導

第第11週：
1. 番茄鐘1：學生專案報告初稿提交與評估
2. 番茄鐘2：提供專案報告修改建議與指導

第12週：
1. 番茄鐘1：學生專案報告修改與完善
2. 番茄鐘2：學生專案報告修改與完善

第13週：
1. 番茄鐘1：學生專案報告最終稿提交與評估
2. 番茄鐘2：整理課程心得與回顧

第14週：
1. 番茄鐘1：學生專案展示與答辯
2. 番茄鐘2：學生專案展示與答辯

以上就是為期三個月的課程大綱，希望能夠讓大學生在這堂課中透過執行「自然語言處理入門 - 使用Python建立中醫永生樹專案」來熟悉自然語言處理以及Python的編寫。

## 執行難度與教材建議
這個課綱的執行難度中等偏上。因為涉及到自然語言處理、人工智能技術以及專案管理，對學生來說有一定的挑戰性。然而，通過適當的教學方法和教材，學生應該能夠掌握相關知識和技能。

為了提高學生的學習效果，可以補充以下教材：

1. Python基礎教程：為了讓學生能夠快速入門Python，可以提供一些Python基礎教程，例如《Python Crash Course》或者《Python編程：從入門到實踐》等。

2. 自然語言處理相關教材：學生需要了解自然語言處理的基本概念和技術，可以參考《自然語言處理入門》、《Speech and Language Processing》等教材。

3. 機器學習和人工智能相關教材：機器學習和人工智能是自然語言處理的核心技術，可以參考《Python機器學習基础教程》、《深度學習》等教材進行學習。

4. 專案管理相關教材：專案管理是一門相對獨立的學科，但對於進行專案開發的學生來說非常重要。可以參考《軟件專案管理：從概念到實踐》等教材進行學習。

此外，如果學生需要更深入的學習資源，可以提供相關的研究論文和學術報告。

## 第一週
### W1時間分配
以下是第一週兩個番茄鐘的上課流程進度分配：

第一個番茄鐘（25分鐘）
- 課程介紹（5分鐘）：簡要介紹課程的目標和內容，讓學生對本課程有初步的了解
- Python基礎知識（20分鐘）：介紹Python的發展歷史、特點和優點，以及安裝和配置Python環境。接著講解Python的基本語法、數據類型和運算符。

第二個番茄鐘（25分鐘）
- Python數據結構（10分鐘）：介紹Python的基本數據結構，包括列表、元組、字典、集合等，並講解它們的操作和方法。
- Python函數和模塊（10分鐘）：講解函數的定義和調用，以及模塊的導入和使用。 
- 實作練習（5分鐘）：學生利用Python編寫簡單的程式，例如計算器、猜數字遊戲等，練習所學的Python基礎知識。

以上內容旨在讓學生瞭解課程的目標和內容，並且在第一個番茄鐘中學習Python的基礎知識，包括語法、數據類型、數據結構、函數和模塊。在第二個番茄鐘中，學生可以練習所學的Python基礎知識，並且進一步掌握Python的函數和模塊。

### W1上課講義
以下是第一週的上課講義內容：

主題：課程介紹和Python基礎知識

1. 課程介紹
   - 簡要介紹「自然語言處理入門 - 使用Python建立中醫永生樹專案」的目標和內容
   - 介紹課程進行方式、評估標準和學習目標

2. Python基礎知識
   - Python的發展歷史、特點和優點
   - Python的安裝和配置
   - Python的基本語法、數據類型和運算符

3. Python數據結構
   - 列表、元組、字典、集合等基本數據結構的介紹
   - 數據結構的操作和方法

4. Python函數和模塊
   - 函數的定義和調用
   - 模塊的導入和使用

5. 實作練習
   - 利用Python進行簡單的編程練習，例如計算器、猜數字遊戲等

以上內容旨在讓學生瞭解課程的目標和內容，並掌握Python基礎知識。在課堂中，學生可以實踐編寫簡單的Python程式，並在實踐中熟悉Python的基本語法、數據類型和運算符，以及常用的數據結構、函數和模塊。

## 第二週
### W2時間分配
以下是第二週兩個番茄鐘的上課流程進度分配：

第一個番茄鐘（25分鐘）
- 中醫典籍的來源（5分鐘）：介紹中醫典籍的來源，包括官方網站、學術機構的圖書館和網站，以及中文書城和電子書平台。
- 文本提取（10分鐘）：使用Python的讀取文件模塊將數據庫中的文檔讀入，並將文檔轉換為字符串形式，刪除文本中的空格、換行符和標點符號。
- 文本清洗（10分鐘）：使用正則表達式清洗文本，刪除停用詞，例如“的”、“是”、“和”等詞。

第二個番茄鐘（25分鐘）
- 文本切割（10分鐘）：使用中文分詞工具進行詞彙切割，例如jieba中文分詞庫，利用詞頻統計算法計算文本中詞彙的出現頻率。
- 文本分類（10分鐘）：介紹自然語言處理技術進行文本分析和主題模型建立，以及利用機器學習算法進行文本分類，例如KNN、Naive Bayes、SVM等。
- 實作練習（5分鐘）：學生操作Python文本處理庫進行文本提取、清洗、切割等，並利用機器學習算法進行文本分類。

以上內容旨在讓學生瞭解如何進行中醫典籍數據庫的建立和管理，掌握Python進行文本處理的基本技能，以及理解文本分類的基本原理和實現方法。在第一個番茄鐘中，學生將了解中醫典籍的來源，以及如何進行文本提取和清洗；在第二個番茄鐘中，學生將學習如何進行文本切割和分類，以及進行實作練習，鞏固所學知識。

### 補充說明
自然語言處理（NLP）是一門研究人類語言與計算機之間互動的技術，它涉及到從文本中提取有意義的信息。在NLP中，文本分析和主題模型用於挖掘文本數據的內容和結構。而機器學習算法則用於對這些文本進行分類。以下是對後三個機器學習算法的簡要介紹：

1. KNN（K-近鄰算法）：KNN是一種基於實例的學習方法，它的核心思想是根據樣本之間的距離來進行分類。給定一個新的文本，KNN首先將其與已知類別的文本進行比較，找出距離最近的K個鄰居。然後，根據這K個鄰居的類別進行投票，新文本的類別即為得票最多的類別。KNN適用於少量特徵和中等規模數據集的情況。

2. Naive Bayes（朴素貝葉斯）：朴素貝葉斯是一種基於概率理論的分類算法。它假設特徵之間是條件獨立的，即每個特徵對類別的影響是獨立的。算法通過計算每個類別下特徵的概率，然後將這些概率相乘得到新文本屬於某一類別的概率。最後，將新文本分配到具有最高概率的類別。朴素貝葉斯適用於特徵維度高、數據量大的情況，尤其是在文本分類中表現優越。

3. SVM（支持向量機）：支持向量機是一種基於最大化間隔的二元分類算法。它的核心思想是找到一個超平面，使得該平面到兩個類別的樣本的距離最大化。在高維或非線性可分的情況下，SVM可以通過核函數將數據映射到更高維的空間，以便找到一個可以將數據分割的超平面。在多類分類問題中，SVM通常采用“一對多”或“一對一”的策略來擴展二元分類器。

以下是對這些算法的總結：

1. KNN：基於距離的分類算法，適用於少量特徵和中等規模數據集。它的主要缺點是計算量可能很大，對於大數據集效率較低。

2. Naive Bayes：基於概率的分類算法，適用於高維數據和大規模數據集。由於它假設特徵之間是條件獨立的，因此在某些情況下可能無法捕捉特徵之間的相互依賴關係。

3. SVM：基於最大化間隔的二元分類算法，適用於高維數據和非線性可分問題。通過核函數可以將數據映射到高維空間進行分類。然而，對於大規模數據集，SVM可能需要較長的訓練時間。

在實際應用中，選擇合適的算法取決於具體的問題和數據集。為了獲得最佳性能，通常需要對算法進行參數調整和特徵選擇等預處理步驟。此外，還可以嘗試使用集成方法，例如隨機森林、梯度提升樹等，來提高分類性能。

### W2上課講義
以下是第二週的上課講義內容：

主題：資料收集與整理 - 中醫典籍來源、文本整理和分類

1. 中醫典籍的來源
   - 中國圖書館、國家圖書館等官方網站
   - 中醫藥學院、醫學院等學術機構的圖書館和網站
   - 各大中文書城和電子書平台

2. 文本整理和分類
   - 建立中醫典籍數據庫
   - 使用Python進行文本提取、清洗、切割、詞頻統計等操作
   - 利用自然語言處理技術進行文本分析和主題模型建立

3. Python環境配置
   - 安裝Python解析器和相應的庫
   - 使用Anaconda進行Python環境管理
   - 使用Jupyter Notebook進行Python編寫和執行

4. 實作練習
   - 收集中醫典籍數據
   - 對數據進行文本整理和分類
   - 利用Python進行文本處理和分析

以上內容旨在讓學生瞭解中醫典籍的來源，掌握Python環境配置和基礎的文本處理技能，並在實際操作中鞏固所學知識。

### 2.2 文本整理和分類
以下是「文本整理和分類」的上課講義內容：

1. 建立中醫典籍數據庫
   - 將收集到的中醫典籍數據建立一個數據庫
   - 每一本書籍作為一個單獨的文檔

2. 文本提取
   - 使用Python的讀取文件模塊將數據庫中的文檔讀入
   - 將文檔轉換為字符串形式
   - 刪除文本中的空格、換行符和標點符號

3. 文本清洗
   - 使用正則表達式清洗文本
   - 刪除停用詞，例如“的”、“是”、“和”等詞

4. 文本切割
   - 使用中文分詞工具進行詞彙切割，例如jieba中文分詞庫
   - 利用詞頻統計算法計算文本中詞彙的出現頻率

5. 文本分類
   - 使用自然語言處理技術進行文本分析和主題模型建立
   - 利用機器學習算法進行文本分類，例如KNN、Naive Bayes、SVM等

6. 實作練習
   - 操作Python文本處理庫進行文本提取、清洗、切割等
   - 利用Python進行文本分析和主題模型建立

以上內容旨在讓學生學習如何進行中醫典籍數據庫的建立和管理，掌握Python進行文本處理的基本技能，以及理解文本分類的基本原理和實現方法。在實際操作中，學生可以利用Python文本處理庫進行文本提取、清洗、切割等操作，並利用機器學習算法進行文本分類。
## 第三週
### W3時間分配
以下是第三週兩個番茄鐘的上課流程進度分配：

第一個番茄鐘（25分鐘）
- 概念史分析（10分鐘）：介紹概念史分析的概念和意義，以及其在中醫永生樹專案中的應用。講解TF-IDF算法和LDA主題模型等技術方法。
- 文本可視化（10分鐘）：介紹文本可視化的概念和意義，以及其在中醫永生樹專案中的應用。講解WordCloud詞雲、Matplotlib和Seaborn可視化庫等技術方法。

第二個番茄鐘（25分鐘）
- 應用案例分析（10分鐘）：以中醫永生樹專案為例，展示概念史分析和文本可視化在中醫典籍數據分析和可視化中的應用效果。
- 實作練習（15分鐘）：學生使用Python進行概念史分析和文本可視化的實踐練習，例如對某個中醫典籍進行概念史分析和詞雲可視化等。

以上內容旨在讓學生掌握概念史分析和文本可視化技術的基本概念和方法，並以中醫永生樹專案為例進行實際應用和案例分析。在第一個番茄鐘中，學生將了解概念史分析和文本可視化的概念和方法；在第二個番茄鐘中，學生可以進行實踐練習，以巩固所学知识。

### W3上課講義
以下是第三週的上課講義內容：

主題：概念史分析和文本可視化

1. 概念史分析
   - 介紹概念史分析的概念和意義，以及其在中醫永生樹專案中的應用。
   - 探討利用Python進行概念史分析的技術方法，例如TF-IDF算法、LDA主題模型等。

2. 文本可視化
   - 介紹文本可視化的概念和意義，以及其在中醫永生樹專案中的應用。
   - 探討利用Python進行文本可視化的技術方法，例如WordCloud詞雲、Matplotlib和Seaborn可視化庫等。

3. 應用案例分析
   - 以中醫永生樹專案為例，探討如何利用概念史分析和文本可視化技術進行中醫典籍數據的分析和可視化。
   - 對中醫永生樹專案進行案例分析，展示其分析結果和可視化效果。

4. 實作練習
   - 學生將利用Python進行概念史分析和文本可視化實踐練習，例如對某個中醫典籍進行概念史分析和詞雲可視化等。

以上內容旨在讓學生瞭解概念史分析和文本可視化技術的概念和意義，並掌握Python進行概念史分析和文本可視化的基本技能。在課堂中，學生可以實踐應用案例分析，了解概念史分析和文本可視化在中醫永生樹專案中的應用，以及掌握相關技術和實踐經驗。

## 第四週
### W4時間分配
以下是第四週四個番茄鐘的上課流程進度分配：

第一個番茄鐘（25分鐘）
- 前三週複習（10分鐘）：回顧前三週所學的內容，包括中醫永生樹專案的目標和意義，以及使用Python進行文本處理、概念史分析和文本可視化的技術方法和應用案例。
- 中醫永生樹專案架構設計（15分鐘）：介紹中醫永生樹專案的架構設計，包括數據庫設計、API設計、前端界面設計等。

第二個番茄鐘（25分鐘）
- 中醫永生樹專案架構設計（10分鐘）：繼續介紹中醫永生樹專案的架構設計，講解如何使用Python進行數據庫設計和API設計。
- 中醫永生樹專案實作（15分鐘）：指導學生進行中醫永生樹專案的實作，包括數據庫建立和管理、API開發和設計等。

第三個番茄鐘（25分鐘）
- 中醫永生樹專案實作（10分鐘）：繼續指導學生進行中醫永生樹專案的實作，包括前端界面開發等。
- 實作練習（15分鐘）：學生在課堂上進行實作練習，學習如何使用Python、React等技術進行中醫永生樹專案的開發和設計。

第四個番茄鐘（25分鐘）
- 中醫永生樹專案實作（25分鐘）：繼續指導學生進行中醫永生樹專案的實作，並解答學生在實作中遇到的問題和疑慮。

以上內容旨在讓學生掌握中醫永生樹專案的實作技術和方法，以及使用Python、React等技術進行數據庫設計和管理、API開發和設計、前端界面開發等。在課
### W4上課講義
以下是第四週的上課講義：

主題：中醫永生樹專案實作

1. 前三週複習
   - 回顧前三週所學的內容，包括中醫永生樹專案的目標和意義，以及使用Python進行文本處理、概念史分析和文本可視化的技術方法和應用案例。

2. 中醫永生樹專案架構設計
   - 介紹中醫永生樹專案的架構設計，包括數據庫設計、API設計、前端界面設計等。
   - 講解如何使用Python進行數據庫設計和API設計，以及如何使用React進行前端界面設計。

3. 中醫永生樹專案實作
   - 指導學生進行中醫永生樹專案的實作，包括數據庫建立和管理、API開發和設計、前端界面開發等。
   - 講解如何使用Python進行數據庫設計和管理、API開發和設計，以及如何使用React進行前端界面開發。
   
4. 實作練習
   - 學生在課堂上進行實作練習，學習如何使用Python、React等技術進行中醫永生樹專案的開發和設計。

以上內容旨在讓學生掌握中醫永生樹專案的實作技術和方法，以及使用Python、React等技術進行數據庫設計和管理、API開發和設計、前端界面開發等。在課堂中，學生可以實際參與中醫永生樹專案的實作，鞏固所學知識，並獲得實際的開發經驗。