https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247600722&idx=2&sn=291ea8c935b1d9b1459170baa9057053&chksm=fa820bb5cdf582a39086e5ee9596ab020784fa78ac7dc49ced4969e28817c3f096ba648dd036&token=1614981717&lang=zh_CN#rd一，开启大模型
1 开启大模型
1)大模型的发展历程与最新功能
2)大模型的强大功能与应用场景
3)国内外经典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等）
4)如何优雅使用大模型
案例1.1：开启不同平台的大模型
案例1.2：GPT不同版本的使用
案例1.3：大模型文件上传和处理
二，基于ChatGPT大模型提问框架
2 提问框架（提示词、指令）
1)专业大模型提示词，助你小白变专家
2)超实用的通用提示词模板
3)GPT store（GPT商店产品）及高级提问技巧
案例2.1：设定角色与投喂规则
案例2.2：行业专家指令合集
案例2.3：角色扮演与不同角度提问
案例2.4：分步提问与上下文关联
案例2.5：经典提问框架练习，提升模型效率
三，基于ChatGPT大模型的论文助手
3 基于AI大模型的论文助手
案例 3 .1 ： 大模型论文润色中英文指令大全
案例 3 .2 ： 使用大模型进行论文润色
案例 3 .3 ： 使用大模型对英文文献进行搜索
案例 3 .4 ： 使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读
案例 3 .5 ： 使用大模型提取英文文献关键信息
案例 3 .6 ： 使用大模型对论文进行摘要重写
案例 3 .7 ： 使用大模型取一个好的论文标题
案例 3 .8 ： 使用大模型写论文框架和调整论文结构
案例 3 .9 ： 使用大模型对论文进行翻译
案例 3 .10 ： 使用大模型对论文进行评论，辅助撰写审稿意见
案例 3 .11 ： 使用大模型对论文进行降重
案例 3 .12 ： 使用大模型查找研究热点
案例 3 .13 ： 使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案
案例 3 .1 4 ： 使用大模型对拓展论文讨论
案例 3 .1 5 ： 使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写
四，基于ChatGPT大模型的数据清洗
4 基于 ChatGPT 的数据清洗
1)R语言和Python基础（勿需学会，能看懂即可）
2)数据清洗方法（重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换，数据分组聚合）
案例 4 .1：使用大模型指令随机生成数据
案例 4 .2：使用大模型指令读取数据
案例 4 .3：使用大模型指令进行数据清洗
案例 4 .4：使用大模型指令对农业气象数据进行预处理
案例 4 .5：使用大模型指令对生态数据进行预处理
五，基于ChatGPT大模型的统计分析
5 基于AI大模型的统计分析
1)统计假设检验
-
统计学三大常用检验及其应用场景
-
方差分析、相关分析、回归分析
案例 5 .1：使用大模型对生态环境数据进行正态性检验、方差齐性检验
案例 5 .2：使用大模型进行t检验、F检验和卡方检验
案例 5 .3：使用大模型对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析
六，基于ChatGPT的经典统计模型
6 基于AI大模型的 经典统计模型构建
案例 6 . 1 ：基于AI辅助构建的混合线性模型在生态学中应用
案例 6 . 2 ：基于AI辅助的全球尺度Meta分析及诊断、绘图
案例 6 . 3 ：基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型构建
七，基于ChatGPT的优化算法
7 基于AI大模型的频率派和贝叶斯派优化算法
案例7. 1 ：最小二乘法优化模型参数优化
案例7. 2 ：遗传算法、差分进化算法参数优化
案例7. 3 ：贝叶斯定理和贝叶斯优化算法
案例7.4：蒙特拉罗马尔科夫链MCMC进行参数优化
八，基于ChatGPT大模型的机器学习
8 基于AI大模型的机器/深度学习
1)机器/深度学习
2)线性代数基础、特征值和特征向量
3)机器学习监督学习（回归、分类）、非监督学习（降维、聚类）
4)特征工程、数据分割、目标函数、参数优化、交叉验证、超参数寻优
5)主成分分析、LDA、NMS、T-SNE、UMAP、Kmeans、Agglomerative、DBSCAN
6)支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、LightGBM、高斯过程
7)深度学习算法（神经网络、激活函数、交叉熵、优化器）
8)AI大模型的底层逻辑和算法结构（GPT1-GPT4）
9)卷积神经网络、长短期记忆网络（LSTM）
案例8.1：使用大模型指令构建回归模型（多元线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等）
案例8.2：使用大模型指令构建分类模型（支持向量机、XGBoost等）
案例8.3：使用大模型指令构建降维模型
案例8.4：使用大模型指令构建聚类模型
案例8.5：使用大模型指令构建卷积神经网络
案例8.6：使用大模型指令构建LSTM模型进行气象时序预测
九，ChatGPT的二次开发
9 基于AI大模型的二次开发
案例9.1：基于API构建自己的本地大模型
案例9.2：基于构建的本地大模型实现ChatGPT功能、模型评价和图像生成
案例9. 3 ：ChatGPT Store构建方法
十，基于ChatGPT大模型的科研绘图
10 基于AI大模型的科研绘图
1)使用大模型进行数据可视化
案例10.1：大模型科研绘图指定全集
案例10.2：使用大模型指令绘制柱状图（误差线）、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图
案例10.3：使用大模型指令对图形进行修改
十一，基于ChatGPT大模型的GIS应用
1 1 基于AI大模型的GIS应用
1)R语言和Python空间数据处理主要方法
2)基于AI大模型训练降尺度模型
3)基于AI大模型处理矢量、栅格数据
4)基于AI大模型处理多时相netCDF4数据
案例 1 1.1：使用大模型绘制全球地图
案例 1 1.2：使用大模型处理NASA气象多时相NC数据
案例11.3：使用大模型绘制全球植被类型分布图
案例 1 1.4：使用大模型栅格数据并绘制全球植被生物量图
案例 1 1.5：使用大模型处理遥感数据并进行时间序列分析
案例 1 1 .6 ：使用不同插值方法对气象数据进行插值
案例11.7：使用大模型进行空间聚类分析
案例11.8：使用大模型构建机器学习进行空间预测
十二， 基于ChatGPT 大模型的项目基金助手
1 2 基于AI大模型的项目基金助手
1)基金申请
2)基因申请助手
案例 1 2.1 ： 使用大模型进行项目选题和命题
案例 1 2.2 ： 使用大模型进行项目书写作和语言润色
案例 1 2.3 ： 使用大模型进行项目书概念图绘制
十 三， 基于大模型的AI绘图
13基于大模型的AI绘图
GPT DALL.E、Midjourney等AI大模型生成图片讲解
1)AI画图指令套路和参数设定
案例13.1：使用大模型进行图像识别
案例13.2：使用大模型生成图像指令合集
案例13.3：使用大模型指令生成概念图
案例13.4：使用大模型指令生成地球氮循环概念图
案例13.5：使用大模型指令生成土壤概念图
案例13.6：使用大模型指令生成病毒、植物、动物细胞结构图
案例13.7：使用大模型指令生成图片素材，从此不再缺图片素材
