利用ChatGPT轻松实现科研论文高效写作

 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。    

ChatGPT/GPT4应用初学者最大的障碍是账号问题,首先解决的就是账号问题,通过多期的讲解,深入总结参会人员的需求,覆盖了科研工作中的文本、论文、编程、绘图等高级应用,融合众多插件应用,提高工作效率及科研项目开发能力,使GPT真正成为科研工作助手。

原文:【赠送GPT账号】如何利用ChatGPT轻松实现科研论文高效写作与AI绘图

专题一:OpenAI开发者大会最新技术发展及最新功能应用

1. 最新大模型GPT-4 Turbo详细讲解

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讲解

4. (实操演练)从0到1创建自己的GPT应用

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专题二 定制自己的GPTs

2.1 热门的自定义GPTs使用介绍

2.2 通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

2.3 通过自定义的方式制作自己的GPTs

2.4 GPTs的3种分发方式

2.5 GPTs的action功能介绍

专题三 AIGC基础学习

3.1 深度学习常用架构介绍

3.2 GPT1-4模型介绍

3.3 AIGC技术发展

3.4 大语言模型的评估标准

3.5 ChatGPT/GPT4官网使用方法

3.6 优秀国内大模型推荐

3.7 LLM与搜索引擎:差异与联系

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专题四 提示词工程高级技巧【讲解+实践】

4.1 提示词工程介绍

4.2 如何写好一篇论文的提示词

4.3(实操演练)初识LLM:角色扮演的艺术

4.4(实操演练)调整LLM的语调与表达方式

4.5(实操演练)定义LLM的具体任务与目标

4.6(实操演练)探索LLM与上下文的密切关系

4.7(实操演练)零样本学习:强化逻辑推理

4.8(实操演练)多样本学习:模型模仿能力提升

4.9(实操演练)自洽性检验:数学能力加强

4.10(实操演练)知识生成:提高模型的信息处理能力

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专题五 ChatGPT/GPT4的实用案例【讲解+实践】

5.1(实操演练)ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

5.2(实操演练)AI助力高效表格数据创建

5.3(实操演练)AI在数据处理中的实际操作

5.4(实操演练)苏格拉底式教学法在AI中的运用

5.5(实操演练)如何与AI交流科研问题

5.6(实操演练)AI助力文本数据整理与分析

5.7(实操演练)AI在用户评论分析中的应用

5.8(实操演练)AI撰写专业报告的技巧

5.9(实操演练)让AI根据知识点出题

5.10(实操演练)使用AI工具快速产出高端PPT的4种方法

5.11(实操演练)使用AI工具快速产出短视频

5.12(实操演练)快速制作流程图和思维导图

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专题六 让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手【讲解+实践】

6.1(实操演练)分析论文得出审稿意见

6.2(实操演练)进行论文内容问答

6.3(实操演练)生成论文摘要

6.4(实操演练)写论文综述并标注内容来源

6.5(实操演练)中/英文论文润色的4种方法

6.6(实操演练)进行论文降重的技巧

6.7(实操演练)查找某个观点或内容相关的论文

6.8(实操演练)对多篇论文进行分析对比

6.9(实操演练)如何防止AI生成的内容被检测

6.10(实操演练)生成完整长篇论文的技巧

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专题七 python基础学习【讲解+实践】

7.1 python的应用场景

7.2(实操演练)python环境安装配置

7.3(实操演练)print使用

7.4(实操演练)运算符和变量

7.5(实操演练)循环

7.6(实操演练)列表元组字典

7.7(实操演练)if条件

7.8(实操演练)函数

7.9(实操演练)模块

7.10(实操演练)类的使用

7.11(实操演练)文件读写

7.12(实操演练)异常处理

专题八 科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习【讲解+实践】

8.1(实操演练)numpy的属性

8.2(实操演练)创建array

8.3(实操演练)numpy的运算

8.4(实操演练)随机数生成以及矩阵的运算

8.5(实操演练)numpy的索引

8.6(实操演练)array合并

8.7(实操演练)Matplotlib基础用法

8.8(实操演练)figure图像

8.9(实操演练)设置坐标轴

8.10(实操演练)legend图例

8.11(实操演练)scatter散点图

专题九 机器学习算法应用【讲解+实践】

9.1 机器学习概述

9.2 训练集/验证集/测试集

9.3 监督学习与无监督学习 

9.4 分类/回归/聚类算法

9.5 机器学习算法应用分析

9.6(实操演练)使用回归算法完成波士顿房价预测

9.7(实操演练)使用KNN算法完成鸢尾花分类

9.8(实操演练)使用逻辑回归算法完成糖尿病预测

9.9(实操演练)分析特征重要性(哪些特征对标签的影响最大)

9.10(实操演练)机器学习特征工程完整流程

专题十 深度学习算法基础【讲解+实践】

10.1 单层感知器

10.2 激活函数,损失函数和梯度下降法

10.3 BP算法介绍

10.4 梯度消失问题

10.5 多种激活函数介绍

10.6(实操演练)BP算法解决手写数字识别问题

专题十一 深度学习框架Tensorflow应用【讲解+实践】

11.1(实操演练)Mnist数据集和softmax讲解

11.2(实操演练)使用BP神经网络识别图片

11.3(实操演练)交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

11.4(实操演练)欠拟合/正确拟合/过拟合

11.5(实操演练)各种优化器Optimizer

11.6(实操演练)模型保存和模型载入方法

专题十二 深度学习算法-卷积神经网络CNN应用【讲解+实践】

12.1 CNN卷积神经网络 

12.2 卷积的局部感受野,权值共享介绍。

12.3 卷积的具体计算方式

12.4 池化层介绍(均值池化、最大池化)

12.5 same padding和valid padding介绍

12.6 LeNET-5卷积网络介绍

12.7(实操演练)CNN手写数字识别案例

专题十三 深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用【讲解+实践】

13.1 RNN循环神经网络介绍

13.2 RNN具体计算分析

13.3 长短时记忆网络LSTM介绍

13.4 输入门,遗忘门,输出门具体计算分析

13.5 堆叠LSTM介绍

13.6 双向LSTM介绍

13.7(实操演练)使用LSTM进行设备故障预测

专题十四 基于深度学习模型的图像识别【讲解+实践】

14.1 VGG16模型详解

14.2 ResNet模型详解

14.3 EfficientNet模型详解

14.4(实操演练)下载训练好的1000分类图像识别模型

14.5(实操演练)使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类

14.6(实操演练)使用迁移学习训练自己的天气现象分类模型

专题十五 让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手【讲解+实践】

15.1 使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项

15.2(实操演练)让AI对代码进行详细讲解

15.3(实操演练)进行代码纠错及自动修改

15.4(实操演练)使用AI工具读取本地数据的技巧

15.5(实操演练)绘制折线图,柱状图,饼图等各种统计分析图表

15.6(实操演练)让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程

15.7(实操演练)使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测

15.8(实操演练)根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测

15.9(实操演练)自动化AI编程助手的使用

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专题十六 让ChatGPT/GPT4进行数据处理【讲解+实践】

16.1(实操演练)让AI正确读取表格数据

16.2(实操演练)让AI理解百万行数据

16.3(实操演练)使用AI进行数据可视化

16.4(实操演练)使用AI进行数据缺失值处理

16.5(实操演练)使用AI进行数据归一化

16.6(实操演练)使用AI进行特征筛选

16.7(实操演练)使用AI输出表格数据

16.8(实操演练)使用AI输出特征工程处理后的数据

16.9(实操演练)使用AI绘制统计分析图表

专题十七 ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用【讲解+实践】

17.1(实操演练)用GPT绘制世界地图海岸线

17.2(实操演练)用GPT绘制不同的地图投影

17.3(实操演练)用GPT绘制南极地投影

17.4(实操演练)用GPT绘制地球各种关键变量的图

17.5(实操演练)用GPT绘制台风总降水量图

17.6(实操演练)用GPT绘制台风风速图

17.7(实操演练)用GPT计算台风总降水量

17.8(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

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专题十八 ChatGPT/GPT4高级开发应用【讲解+实践】

18.1(实操演练)GPT模型API接口程序使用

18.2(实操演练)GPT模型参数调节

18.3(实操演练)用GPT程序API接口制作聊天机器人

18.4(实操演练)用GPT程序API接口制作自动订餐机器人

18.5(实操演练)用GPT程序API批量处理大量文本数据

18.6(实操演练)用DALLE-3程序API接口生成图片

18.7(实操演练)GPT4本地文件上传功能使用

18.8(实操演练)GPT4联网功能使用

18.9(实操演练)GPT4图像识别功能应用

18.10(实操演练)GPT高级数据分析功能详解

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专题十九 AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用【讲解+实践】

19.1 AI画图原理介绍

19.2(实操演练)Midjourney工具的基础操作

19.3(实操演练)remix模式介绍

19.4(实操演练)blend命令介绍

19.5(实操演练)describe命令介绍

19.6(实操演练)图生图通过图片生成新的图片

19.7(实操演练)Midjourney的参数和设置介绍

19.8(实操演练)Midjourney科研作图介绍

19.9(实操演练)DALL-E 3模型介绍

19.10(实操演练)DALL-E 3根据上下文内容修改图片

19.11(实操演练)DALL-E 3在图像中生成特定文字

19.12(实操演练)DALL-E 3绘图结果的不断优化

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专题二十 AI绘图工具Stable Diffusion基础应用【讲解+实践】

20.1(实操演练)Stable Diffusion工具介绍

20.2(实操演练)Stable Diffusion环境部署介绍

20.3(实操演练)通过文字生成图片

20.4(实操演练)通过图片生成图片

20.5(实操演练)图像智能高清算法

20.6(实操演练)使用Lora模型产生写实人物图像

20.7(实操演练)进行图像的局部重绘

20.8(实操演练)Controlnet插件介绍

20.9(实操演练)使用线稿图生成装修和建筑

20.10(实操演练)使用线稿图给图片上色

20.11(实操演练)产生特定姿态的人物图像

原文:【赠送GPT账号】如何利用ChatGPT轻松实现科研论文高效写作与AI绘图

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