为了帮助广大临床医学相关的医院管理人员、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法。
第一：2024大语言模型最新进展****
1、2024 AIGC技术最新进展
2、国内外大语言模型对比分析
3、Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据
4、ChatGPT-4o对话初体验
5、ChatGPT-4o科研必备GPT汇总
6、GPT Store简介与使用
7、定制自己的专属GPTs
8、ChatGPT对话记录保存与管理
第二:ChatGPT-4o 提示词使用方法与技巧
1、ChatGPT-4o Prompt
2、常用的ChatGPT-4o提示词模板
3、ChatGPT-4o提示词优化
4、ChatGPT-4o突破Token限制实现接收或输出万字长文
5、控制ChatGPT-4o的输出长度
6、保存喜欢的ChatGPT-4o提示词并一键调用
第三:ChatGPT-4o 助力临床医学日常生活、学习与工作
1、ChatGPT-4o助力中小学生功课辅导
2、ChatGPT-4o助力临床医学相关活动文案撰写与润色修改
3、ChatGPT-4o助力临床医学相关自媒体文章撰写与润色修改
4、ChatGPT-4o助力自动化处理电子病历
5、ChatGPT-4o助力病情分析与诊断支持
6、ChatGPT-4o助力医患沟通与解释
7、ChatGPT-4o助力健康教育与随访计划
8、ChatGPT-4o助力远程医疗咨询
9、利用ChatGPT-4o 及GPTs创建精美的思维导图
10、利用ChatGPT-4o 及GPTs生成流程图、甘特图
11、利用ChatGPT-4o 及GPTs制作PPT
12、利用ChatGPT-4o及GPTs自动创建视频
13、ChatGPT-4o辅助高效备课
14、ChatGPT-4o辅助高效学习
第四:ChatGPT-4o 助力临床医学课题申报、论文选题及实验方案设计
1、课题申请书撰写技巧及要点剖析
2、利用ChatGPT-4o分析临床医学领域指定方向的研究
3、利用ChatGPT-4o辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容
4、利用ChatGPT-4o总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议
5、利用ChatGPT-4o评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作
6、利用ChatGPT-4o进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点
7、利用ChatGPT-4o评估选题的可行性与创新性
8、利用ChatGPT-4o设计完整的实验方案与数据分析流程
9、利用ChatGPT-4o给出论文Discussion部分的切入点和思路
第五:ChatGPT-4o 助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利 idea 构思与交底书的撰写
1、传统信息检索方法与技巧总结
2、利用ChatGPT-4o 实现联网检索临床医学领域指定方向的文献
3、利用ChatGPT-4o阅读与总结分析临床医学领域指定学术论文内容
4、利用ChatGPT-4o解读论文中的系统框图工作原理
5、利用ChatGPT-4o解读论文中的数学公式含义
6、利用ChatGPT-4o解读论文中图表中数据的意义及结论
7、利用ChatGPT-4o 总结Youtube视频内容
8、利用ChatGPT-4o完成学术论文的选题设计与优化
9、利用ChatGPT-4o自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等
10、利用ChatGPT-4o完成论文翻译
11、利用ChatGPT-4o实现论文语法校正
12、利用ChatGPT-4o完成段落结构及句子逻辑润色
13、利用ChatGPT-4o完成论文降重
14、利用ChatGPT-4o完成论文参考文献格式的自动转换
15、ChatGPT-4o辅助审稿人完成论文评审意见的撰写
16、ChatGPT-4o辅助投稿人完成论文评审意见的回复
17、利用ChatGPT-4o完成发明专利idea的挖掘与构思
18、利用ChatGPT-4o完成发明专利交底书的撰写
第六:ChatGPT-4o 助力临床医学数据预处理与可视化（无需编程基础）
1、利用ChatGPT-4o上传本地临床医学相关的数据
2、利用ChatGPT-4o 实现临床医学相关的图像处理
3、利用ChatGPT-4o 实现描述性统计分析
4、常用的数据预处理方法
5、利用ChatGPT-4o 自动对数据进行预处理
6、利用ChatGPT-4o自动生成数据统计分析图表
7、利用ChatGPT-4o 实现代码逐行
8、利用ChatGPT-4o 实现代码Bug调试与自动修改
第七:ChatGPT-4o助力机器学习建模（无需编程基础）
1、BP神经网络的基本原理
2、BP神经网络的Python代码实现
3、BP神经网络参数的优化
4、值得研究的若干问题
5、BP神经网络中的ChatGPT-4o提示词库
6、利用ChatGPT-4o实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行
7、SVM的工作原理
8、决策树的工作原理
9、随机森林的工作原理
10、Bagging与Boosting的区别与联系
11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
12、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
13、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT-4o提示词库讲解
**14、**利用ChatGPT-4o实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行
（1）分类识别模型：基于BP神经网络的垂体瘤患者嗅觉障碍风险预测
（2）回归拟合模型：基于BP神经网络的糖尿病遗传风险预测
（3）基于决策树的阿尔茨海默病（AD）患者空间结构能力智能评测模型
（4）基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型
第八:ChatGPT-4o 助力机器学习模型优化：变量降维与特征选择
1、主成分分析（PCA）的基本原理
2、偏最小二乘（PLS）的基本原理
3、常见的特征选择方法
4、遗传算法
5、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库
6、利用ChatGPT-4o 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行
第九:ChatGPT-4o 助力卷积神经网络建模
1、深度学习
2、卷积神经网络的基本原理
3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、利用PyTorch构建卷积神经网络
5、卷积神经网络调参技巧
6、卷积神经网络中的ChatGPT-4o提示词库
**7、**利用ChatGPT-4o实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行
（1）基于CNN的帕金森病患者手部灵活性定量评估
（2）基于ResNet-50的胸部X射线图像COVID-19检测
（3）利用预训练模型识别目标物体
（4）利用卷积神经网络抽取抽象特征
（5）自定义卷积神经网络拓扑结构
第十: ChatGPT-4o 助力迁移学习建模
1、迁移学习算法的基本原理
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、迁移学习中的ChatGPT-4o提示词库讲解
**4、**利用ChatGPT-4o实现迁移学习模型的代码自动生成与运行：基于胸部X射线图像和CT扫描图像的COVID-19预测模型
第十一:ChatGPT-4o 助力 RNN 、 LSTM 建模
1、循环神经网络RNN的基本工作原理
2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理
3、RNN与LSTM中的ChatGPT-4o提示词库讲解
**4、**利用ChatGPT-4o 及插件实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行
（1）基于LSTM神经网络的新冠肺炎疫情流行趋势预测
（2）基于LSTM神经网络的人体日常活动类型识别
（3）基于LSTM神经网络的心电（ECG）信号分类识别
第十二: ChatGPT-4o 助力 YOLO 目标检测建模
1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别
3、YOLO模型中的ChatGPT-4o提示词库讲解
（1）利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测；
（2）数据标注演示
（3）训练自己的目标检测数据集：新冠肺炎疫情期间是否佩戴口罩检测
第十三:ChatGPT-4o 助力 AI 绘图技术
1、利用ChatGPT-4o DALL.E 3生成图像
2、ChatGPT-4o DALL.E 3常用的提示词库
3、ChatGPT-4o DALL.E 3中的多种视图
4、ChatGPT-4o DALL.E 3中的多种光效
5、ChatGPT-4o DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现
6、ChatGPT-4o DALL.E 3生成动图GIF
7、Midjourney工具使用
8、Stable Diffusion工具使用
9、Runway图片生成动画工具使用
第十四:GPT 4 API 接口调用与完整项目开发
1、GPT模型API接口的调用方法
2、 利用GPT4实现完整项目开发
（1）智能健康助手聊天机器人的开发
（2）利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量
（3）构建基于多模态（语音、文本、图像）的阿尔茨海默病早期筛查程序