原文链接：AI大预言模型------ChatGPT科研与AI绘图及论文高效写作教程
2023年随着OpenAI开发者大会的召开，最重磅更新当属GPTs，多模态API，未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而 ChatGPT，作为一种强大的自然语言处理模型，具备显著优势，能够帮助您在各个领域取得突破。
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。
一：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
二：GPT最新技术
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
三：最新模型Gemini
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.Gemini的使用
四：定制自己的GPTs
1.热门的自定义GPTs使用
2.通过聊天交流的方式制作自己的GPTs
3.通过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）
7.3种论文写作应用（GTPs）
五：AIGC基础学习
1.深度学习常用架构
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
六：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
7.零样本学习：强化逻辑推理
8.多样本学习：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
七：ChatGPT/GPT4的实用案例
1.ChatGPT/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的几种方法
11.使用AI工具快速产出短视频
12.快速制作流程图、序列图、思维导图
八：让ChatGPT/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
13.自动写作并添加参考文献
九Python基础学习
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
十科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习
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
十一机器学习算法应用
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（哪些特征对标签的影响最大）
10.机器学习特征工程完整流程
十二深度学习算法基础
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
6.BP算法解决手写数字识别问题
十三深度学习框架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)讲解和使用
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
十四深度学习算法-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
6.LeNET-5卷积网络
7.CNN手写数字识别案例
十五深度学习算法-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
十六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.使用迁移学习训练医学影像分类模型
十七让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手
1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项
2.让AI对代码进行详细讲解
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
十八让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
十九ChatGPT/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
二十ChatGPT/GPT4接口程序开发
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
二十一GPT4的特殊功能应用
1.识别图片中的表格并保存
2.识别图片中的公式并进行编辑
3.论文中的公式
4.模仿别人的统计图表画出类似的统计图
5.GPT4联网功能使用
6.学生压力与心理状况数据统计分析
7.GPT高级数据分析功能
8.GPT4本地文件上传功能使用
二十二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科研作图技巧
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二十三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插件介绍
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