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。
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| 第一章、2024年AI领域最新发展介绍及使用 | 1.**（实操）最新超强模型Claude3使用讲解 2.OpenAI新模型-GPT-5介绍 3.（实操）谷歌新模型-Gemini使用讲解 4.Meta新模型-LLama3 5.（实操）阿里巴巴-通义千问 6.（实操）科大讯飞-星火认知 7.（实操）百度-文心一言 8.（实操）MoonshotAI-Kimi 9.（实操）智谱AI-智谱清言 10.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍 11.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API介绍 12.GPT Store介绍 13.（实操）从0到1创建自己的GPT应用 
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| 第二章、谷歌最新模型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.（实操）Gemini的使用 
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| 第三章、最新超强模型Claude3 | 1.Claude3三大模型 2.Claude3模型团队介绍 3.Claude3的技术细节介绍 4.Claude3与GPT4对比 5.（实操）Claude3的使用 |
| 第四章、 定制自己的GPTs | 1.（实操）热门的自定义GPTs使用介绍 2.（实操）通过聊天交流的方式制作自己的GPTs 3.（实操）通过自定义的方式制作自己的GPTs 4.（实操）GPTs的3种分发方式 5.（实操）GPTs的action功能介绍 6.（实操）论文改进专家（GTPs） 7.（实操）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 
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| 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）初识LLM：角色扮演的艺术 4.（实操）调整LLM的语调与表达方式 5.（实操）定义LLM的具体任务与目标 6.（实操）探索LLM与上下文的密切关系 7.（实操）零样本学习：强化逻辑推理 8.（实操）多样本学习：模型模仿能力提升 9.（实操）自洽性检验：数学能力加强 10.（实操）知识生成：提高模型的信息处理能力 
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| 第七章、ChatGPT/GPT4的实用案例 | 1.（实操）ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件 2.（实操）AI助力高效表格数据创建 3.（实操）AI在数据处理中的实际操作 4.（实操）苏格拉底式教学法在AI中的运用 5.（实操如何与AI交流科研问题 6.（实操）AI助力文本数据整理与分析 7.（实操）AI在用户评论分析中的应用 8.（实操）AI撰写专业报告的技巧 9.（实操）让AI根据知识点出题 10.（实操）使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法 11.（实操）使用AI工具快速产出短视频 12.（实操）快速制作流程图、序列图、思维导图 
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| 第八章、让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手 | 1.（实操）论文搜索和论文关联 2.（实操）分析论文得出审稿意见 3.（实操）进行论文内容问答 4.（实操）生成论文摘要 5.（实操）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 
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| 第九章、Python基础 | 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 
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| 第十章、科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib | 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）rray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 
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| 第十一章、机器学习算法应用【讲解+实践】 | 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 
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| 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 
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| 第十三章、深度学习框架Tensorflow应用 | 1.（实操演练）Mnist数据集和softmax 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 
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| 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 
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| 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 
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| 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 2.ResNet模型 3.EfficientNet模型 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 
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| 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 
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| 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.（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 
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| 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 
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| 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 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 
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| 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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| 第二十四章、 AI视频领域应用（Sora等） | 1.视频生成工具pika介绍及使用 2.视频生成工具runway介绍及使用 3.OpenAI最新视频生成模型Sora提示词介绍 4.OpenAI最新视频生成模型Sora使用介绍 5.阿里巴巴视频生成模型EMO介绍 |
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