详情点击链接:GPT/GPT4科研实践应用与AI绘图技术及论文高效写作教程
一OpenAI
1.最新大模型GPT-4 Turbo
2.最新发布的高级数据分析,AI画图,图像识别,文档API
3.GPT Store
4.从0到1创建自己的GPT应用
- 模型Gemini以及大模型Claude2
二定制自己的GPTs
1.自定义GPTs使用
2.聊天交流的方式制作自己的GPTs
3.自定义的方式制作自己的GPTs
4.GPTs的3种分发方式
5.GPTs的action功能
6.论文改进专家(GTPs)
7.论文搜索(GTPs)
8.论文写作(GTPs)
三AIGC基础
1.深度学习常用架构
2.GPT1-4模型
3.AIGC技术
4.大语言模型的评估标准
5.LLM与搜索引擎:差异与联系
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四提示词工程高级技巧
1.提示词工程
2.如何写好一篇论文的提示词
3.初识LLM:角色扮演的艺术
4.调整LLM的语调与表达方式
5.定义LLM的具体任务与目标
6.探索LLM与上下文的密切关系
7.零样本:强化逻辑推理
8.多样本:模型模仿能力提升
9.自洽性检验:数学能力加强
10.知识生成:提高模型的信息处理能力
![](https://file.jishuzhan.net/article/1744376090266177538/eb290ddce281c4a53f10675b8f4551d5.webp)
五GPT/GPT4
1.GPT/GPT4是最好用的翻译软件
2.AI助力高效表格数据创建
3.AI在数据处理中的实际操作
4.苏格拉底式教学法在AI中的运用
5.如何与AI交流科研问题
6.AI助力文本数据整理与分析
7.AI在用户评论分析中的应用
8.AI撰写专业报告的技巧
9.让AI根据知识点出题
10.使用AI工具快速产出高端PPT的4种方法
11.使用AI工具快速产出短视频
12.快速制作流程图和思维导图
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六GPT/GPT4成为你的论文助手
1.论文搜索和论文关联
2.分析论文得出审稿意见
3.进行论文内容问答
4.生成论文摘要
5.写论文综述并标注内容来源
6.中/英文论文润色的4种方法
7.进行论文降重的技巧
8.查找某个观点或内容相关的论文
9.对多篇论文进行分析对比
10.如何防止AI生成的内容被检测
11.生成完整长篇论文的技巧
12.让AI结合试验数据进行写作
七python基础
1.python的应用场景
2.python环境安装配置
3.print使用
4.运算符和变量
5.循环
6.列表元组字典
7.if条件
8.函数
9.模块
10.类的使用
11.文件读写
12.异常处理
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八科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib
1.numpy的属性
2.创建array
3.numpy的运算
4.随机数生成以及矩阵的运算
5.numpy的索引
6.array合并
7.Matplotlib基础用法
8.figure图像
9.设置坐标轴
10.legend图例
11.scatter散点图
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九机器学习算法应用
1.机器学习
2.训练集/验证集/测试集
3.监督学习与无监督学习
4.分类/回归/聚类算法
5.机器学习算法应用分析
6.使用回归算法完成波士顿房价预测
7.使用KNN算法完成鸢尾花分类
8.使用多种算法完成糖尿病预测
9.分析特征重要性
10.机器学习特征工程完整流程
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十深度学习算法基础
1.单层感知器
2.激活函数,损失函数和梯度下降法
3.BP算法
4.梯度消失问题
5.多种激活函数介绍
6.BP算法解决手写数字识别问题
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十一深度学习框架Tensorflow应用
1.Mnist数据集和softmax
2.使用BP神经网络识别图片
3.交叉熵(cross-entropy)
4.欠拟合/正确拟合/过拟合
5.各种优化器Optimizer
6.模型保存和模型载入方法
![](https://file.jishuzhan.net/article/1744376090266177538/9e80c488657c2dff0147b90dc44987b3.webp)
十二深度学习算法-卷积神经网络CNN应用
1.CNN卷积神经网络
2.卷积的局部感受野,权值共享。
3.卷积的具体计算方式
4.池化层介绍(均值池化、最大池化)
5.same padding和valid padding介绍
6.LeNET-5卷积网络
7.CNN手写数字识别
![](https://file.jishuzhan.net/article/1744376090266177538/dd15b578c25a2c72fc237639eadf4e9d.webp)
十三深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用
1.RNN循环神经网络
2.RNN具体计算分析
3.长短时记忆网络LSTM
4.输入门,遗忘门,输出门具体计算分析
5.堆叠LSTM
6.双向LSTM
7.使用LSTM进行设备故障预测
![](https://file.jishuzhan.net/article/1744376090266177538/2f6383d181ae88c3f451906ad8473d8b.webp)
十四基于深度学习模型的图像识别
1.VGG16模型
2.ResNet模型
3.EfficientNet模型
4.下载训练好的1000分类图像识别模型
5.使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类
6.使用迁移学习训练自己的天气现象分类模型
十五让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手
1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项
2.AI对代码
3.进行代码纠错及自动修改
4.使用AI工具读取本地数据的技巧
5.绘制折线图,柱状图,饼图等各种统计分析图表
6.让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程
7.使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测
8.根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测
9.自动化AI编程助手的使用
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十六让ChatGPT/GPT4进行数据处理
1.让AI正确读取表格数据
2.让AI理解百万行数据
3.使用AI进行数据可视化
4.使用AI进行数据缺失值处理
5.使用AI进行数据归一化
6.使用AI进行特征筛选
7.使用AI输出表格数据
8.使用AI输出特征工程处理后的数据
9.使用AI绘制统计分析图表
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十七GPT/GPT4在地球科学方面的应用
1.用GPT绘制世界地图海岸线
2.用GPT绘制不同的地图投影
3.用GPT绘制南极地投影
4.用GPT绘制地球各种关键变量的图
5.用GPT绘制台风总降水量图
6.用GPT绘制台风风速图
7.用GPT计算台风总降水量
8.用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类
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十八ChatGPT/GPT4高级开发应用
1.GPT模型API接口程序使用
2.GPT模型参数调节
3.用GPT程序API接口制作聊天机器人
4.用GPT程序API接口制作自动订餐机器人
5.用GPT程序API批量处理大量文本数据
6.用DALLE-3程序API接口生成图片
7.GPT4本地文件上传功能使用
8.GPT4联网功能使用
9.GPT4图像识别功能应用
10.GPT高级数据分析功能
十九AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用
- AI画图原理
2.Midjourney工具的基础操作
3.remix模式
4.blend命令
5.describe命令
6.图生图通过图片生成新的图片
7.Midjourney的参数和设置
8.Midjourney科研作图
9.DALL-E 3模型
10.DALL-E 3根据上下文内容修改图片
11.DALL-E 3在图像中生成特定文字
12.DALL-E 3绘图结果的不断优化
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二十AI绘图工具Stable Diffusion基础应用
1.Stable Diffusion工具
2.Stable Diffusion环境部署
3.通过文字生成图片
4.通过图片生成图片
5.图像智能高清算法
6.使用Lora模型产生写实人物图像
7.进行图像的局部重绘
8.Controlnet插件
9.使用线稿图生成装修和建筑
10.使用线稿图给图片上色
11.产生特定姿态的人物图像
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