无限学模式-“重塑科研学习路径:ChatGPT应用实战课,开启高效率、高创新的科研之旅!“

ChatGPT 在论文写作与编程方面也具备强大的能力。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题,ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导,提高编程效率和准确性。此外,ChatGPT是一位出色的合作伙伴,可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议,甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力,您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。

靳老师:18031211455

第一章、 2024年AI领域最新 技术

1.OpenAI新模型-GPT-5

2.谷歌新模型-Gemini Ultra

3.Meta新模型-LLama3

4.科大讯飞-星火认知

5.百度-文心一言

6.MoonshotAI-Kimi

7.智谱AI-GLM-4

第二章、 OpenAI开发者大会 后GPT 最新技术

1.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍

2.最新发布的高级数据分析,AI画图,图像识别,文档API介绍

3.GPT Store介绍

**4.(实操演练)**从0到1创建自己的GPT应用

第三章、 谷歌最新模型Gemini详解

1.Gemini三大模型

2.Gemini与GPT-4对比

3.Gemini的原生多模态技术

4.Gemini的测试效果

**5.(实操演练)**Gemini的使用

第四章 定制自己的GPTs

**1.(实操演练)**热门的自定义GPTs使用介绍

**2.(实操演练)**通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

**3.(实操演练)**通过自定义的方式制作自己的GPTs

**4.(实操演练)**GPTs的3种分发方式

**5.(实操演练)**GPTs的action功能介绍

**6.(实操演练)**论文改进专家(GTPs)

**7.(实操演练)**3种论文写作应用(GTPs)

第五章、 AIGC基础学习

**1.**深度学习常用架构讲解

**2.**GPT1-4模型解析

**3.**AIGC技术发展

**4.**大语言模型的评估标准

**5.**ChatGPT/GPT4官网使用方法

**6.**优秀国内大模型推荐

**7.**LLM与搜索引擎:差异与联系

第六章、 提示词工程高级技巧

**1.**提示词工程讲解

**2.**如何写好一篇论文的提示词

**3.(实操演练)**初识LLM:角色扮演的艺术

**4.(实操演练)**调整LLM的语调与表达方式

**5.(实操演练)**定义LLM的具体任务与目标

**6.(实操演练)**探索LLM与上下文的密切关系

**7.(实操演练)**零样本学习:强化逻辑推理

**8.(实操演练)**多样本学习:模型模仿能力提升

**9.(实操演练)**自洽性检验:数学能力加强

**10.(实操演练)**知识生成:提高模型的信息处理能力

第七章、 ChatGPT/GPT4的实用案例

**1.(实操演练)**ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

**2.(实操演练)**AI助力高效表格数据创建

**3.(实操演练)**AI在数据处理中的实际操作

**4.(实操演练)**苏格拉底式教学法在AI中的运用

**5.(实操演练)**如何与AI交流科研问题

**6.(实操演练)**AI助力文本数据整理与分析

**7.(实操演练)**AI在用户评论分析中的应用

**8.(实操演练)**AI撰写专业报告的技巧

**9.(实操演练)**让AI根据知识点出题

**10.(实操演练)**使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法

**11.(实操演练)**使用AI工具快速产出短视频

**12.(实操演练)**快速制作流程图、序列图、思维导图

第八章、 让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手

**1.(实操演练)**论文搜索和论文关联

**2.(实操演练)**分析论文得出审稿意见

**3.(实操演练)**进行论文内容问答

**4.(实操演练)**生成论文摘要

**5.(实操演练)**写论文综述并标注内容来源

**6.(实操演练)**中/英文论文润色的4种方法

**7.(实操演练)**进行论文降重的技巧

**8.(实操演练)**查找某个观点或内容相关的论文

**9.(实操演练)**对多篇论文进行分析对比

**10.(实操演练)**如何防止AI生成的内容被检测

**11.(实操演练)**生成完整长篇论文的技巧

**12.(实操演练)**让AI结合试验数据进行写作

**13.(实操演练)**自动写作并添加参考文献

第九章、 P ython基础学习

**1.**Python的应用场景

**2.(实操演练)**python环境安装配置

**3.(实操演练)**print使用

**4.(实操演练)**运算符和变量

**5.(实操演练)**循环

**6.(实操演练)**列表元组字典

**7.(实操演练)**if条件

**8.(实操演练)**函数

**9.(实操演练)**模块

**10.(实操演练)**类的使用

**11.(实操演练)**文件读写

**12.(实操演练)**异常处理

第十章、 科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习

**1.(实操演练)**numpy的属性

**2.(实操演练)**创建array

**3.(实操演练)**numpy的运算

**4.(实操演练)**随机数生成以及矩阵的运算

**5.(实操演练)**numpy的索引

**6.(实操演练)**array合并

**7.(实操演练)**Matplotlib基础用法

**8.(实操演练)**figure图像

**9.(实操演练)**设置坐标轴

**10.(实操演练)**legend图例

**11.(实操演练)**scatter散点图

第十一章、 机器学习算法应用

**1.**机器学习概述

**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.(实操演练)**使用回归算法完成波士顿房价预测

**7.(实操演练)**使用KNN算法完成鸢尾花分类

**8.(实操演练)**使用多种算法完成糖尿病预测

**9.(实操演练)**分析特征重要性(哪些特征对标签的影响最大)

**10.(实操演练)**机器学习特征工程完整流程

第十二章、 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算法介绍

**4.**梯度消失问题

**5.**多种激活函数介绍

**6.(实操演练)**BP算法解决手写数字识别问题

第十三章、 深度学习框架Tensorflow应用

**1.(实操演练)**Mnist数据集和softmax讲解

**2.(实操演练)**使用BP神经网络识别图片

**3.(实操演练)**交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

**4.(实操演练)**欠拟合/正确拟合/过拟合

**5.(实操演练)**各种优化器Optimizer

**6.(实操演练)**模型保存和模型载入方法

第十四章、 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,权值共享介绍。

**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卷积网络介绍

**7.(实操演练)**CNN手写数字识别案例

第十五章、 深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用

**1.**RNN循环神经网络介绍

**2.**RNN具体计算分析

**3.**长短时记忆网络LSTM介绍

**4.**输入门,遗忘门,输出门具体计算分析

**5.**堆叠LSTM介绍

**6.**双向LSTM介绍

**7.(实操演练)**使用LSTM进行设备故障预测

第十六章、 基于深度学习模型的图像识别(医学影像案例)

1.VGG16模型详解

2.ResNet模型详解

3.EfficientNet模型详解

**4.(实操演练)**下载训练好的1000分类图像识别模型

**5.(实操演练)**使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类

**6.(实操演练)**使用迁移学习训练医学影像分类模型

第十七章、 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.(实操演练)**让AI对代码进行详细讲解

**3.(实操演练)**进行代码纠错及自动修改

**4.(实操演练)**使用AI工具读取本地数据的技巧

**5.(实操演练)**绘制折线图,柱状图,饼图等各种统计分析图表

**6.(实操演练)**让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程

**7.(实操演练)**使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测

**8.(实操演练)**根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测

**9.(实操演练)**自动化AI编程助手的使用

第十八章、 让ChatGPT/GPT4进行数据处理

**1.(实操演练)**让AI正确读取表格数据

**2.(实操演练)**让AI理解百万行数据

**3.(实操演练)**使用AI进行数据可视化

**4.(实操演练)**使用AI进行数据缺失值处理

**5.(实操演练)**使用AI进行数据归一化

**6.(实操演练)**使用AI进行特征筛选

**7.(实操演练)**使用AI输出表格数据

**8.(实操演练)**使用AI输出特征工程处理后的数据

**9.(实操演练)**使用AI绘制统计分析图表

第十九章、 ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用

**1.(实操演练)**用GPT绘制世界地图海岸线

**2.(实操演练)**用GPT绘制不同的地图投影

**3.(实操演练)**用GPT绘制南极地投影

**4.(实操演练)**用GPT绘制地球各种关键变量的图

**5.(实操演练)**用GPT绘制台风总降水量图

**6.(实操演练)**用GPT绘制台风风速图

**7.(实操演练)**用GPT计算台风总降水量

**8.(课实操演练)**用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类

第二十章、 ChatGPT/GPT4接口程序开发

**1.(实操演练)**GPT模型API接口程序使用

**2.(实操演练)**GPT模型参数调节

**3.(实操演练)**用GPT程序API接口制作聊天机器人

**4.(实操演练)**用GPT程序API接口制作自动订餐机器人

**5.(实操演练)**用GPT程序API批量处理大量文本数据

**6.(实操演练)**用DALLE-3程序API接口生成图片

第二十一章、 GPT4的特殊功能应用

**1.(实操演练)**识别图片中的表格并保存

**2.(实操演练)**识别图片中的公式并进行编辑

**3.(实操演练)**论文中的公式讲解

**4.(实操演练)**模仿别人的统计图表画出类似的统计图

**5.(实操演练)**GPT4联网功能使用

**6.(实操演练)**学生压力与心理状况数据统计分析

**7.(实操演练)**GPT高级数据分析功能详解

**8.(实操演练)**GPT4本地文件上传功能使用

第二十二章、 AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用

**1.**AI画图原理讲解

**2.(实操演练)**Midjourney工具的基础操作

**3.(实操演练)**remix模式介绍

**4.(实操演练)**blend命令介绍

**5.(实操演练)**describe命令介绍

**6.(实操演练)**图生图通过图片生成新的图片

**7.(实操演练)**Midjourney的参数和设置介绍

**8.(实操演练)**Midjourney科研作图技巧

**9.(实操演练)**DALL-E 3模型介绍

**10.(实操演练)**DALL-E 3根据上下文内容修改图片

**11.(实操演练)**DALL-E 3在图像中生成特定文字

**12.(实操演练)**DALL-E 3绘图结果的不断优化

第二十三章、 AI绘图工具Stable Diffusion基础应用

**1.(实操演练)**Stable Diffusion工具讲解

**2.(实操演练)**Stable Diffusion环境部署介绍

**3.(实操演练)**通过文字生成图片

**4.(实操演练)**通过图片生成图片

**5.(实操演练)**图像智能高清算法

**6.(实操演练)**使用Lora模型产生写实人物图像

**7.(实操演练)**进行图像的局部重绘

**8.(实操演练)**Controlnet插件介绍

**9.(实操演练)**使用线稿图生成装修和建筑

**10.(实操演练)**使用线稿图给图片上色

**11.(实操演练)**产生特定姿态的人物图像

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