元旦厦门游--ChatGPT/GPT4科研实践应用与AI绘图技术

2023年我们进入了AI2.0时代。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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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.（演练）从0到1创建自己的GPT应用

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二 定制自己的GPTs

1.热门的自定义GPTs使用介绍

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功能介绍

三 AIGC技术解析

1.深度学习常用架构介绍

2.GPT1-4模型讲解

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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四 提示词工程高级技巧【演练】

1.提示词工程介绍

2.如何写好一篇论文的提示词

3.（演练）初识LLM：角色扮演的艺术

4.（演练）调整LLM的语调与表达方式

5.（演练）定义LLM的具体任务与目标

6.（演练）探索LLM与上下文的密切关系

7.（演练）零样本学习：强化逻辑推理

8.（演练）多样本学习：模型模仿能力提升

9.（演练）自洽性检验：数学能力加强

10.（演练）知识生成：提高模型的信息处理能力

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五 ChatGPT/GPT4的实用案例【演练】

1.（演练）ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

2.（演练）AI助力高效表格创建

3.（演练）AI在数据处理中的实际操作

4.（演练）苏格拉底式教学法在AI中的运用

5.（演练）如何与AI交流科研问题

6.（演练）AI助力文本数据整理与分析

7.（演练）AI在用户评论分析中的应用

8.（演练）AI撰写专业报告的技巧

9.（演练）让AI根据知识点出题

10.（演练）使用AI工具快速产出高端PPT的3种方法

11.（演练）使用AI工具快速产出短视频

12.（演练）快速制作流程图和思维导图

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六让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手【演练】

1.（演练）分析论文得出审稿意见

2.（演练）进行论文内容问答

3.（演练）生成论文摘要

4.（演练）写论文综述并标注内容来源

5.（演练）中/英文论文润色的4种方法

6.（演练）进行论文降重的技巧

7.（演练）查找某个观点或内容相关的论文

8.（演练）对多篇论文进行分析对比

9.（演练）如何防止AI生成的内容被检测

10.（演练）生成完整长篇论文的技巧

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七 python基础学习【演练】

1. python的应用场景

2.（演练）python环境安装配置

3.（演练）print使用

4.（演练）运算符和变量

5.（演练）循环

6.（演练）列表元组字典

7.（演练）if条件

8.（演练）函数

9.（演练）模块

10.（演练）类的使用

11.（演练）文件读写

12.（演练）异常处理

八 科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib【演练】

1.（演练）numpy的属性

2.（演练）创建array

3.（演练）numpy的运算

4.（演练）随机数生成以及矩阵的运算

5.（演练）numpy的索引

6.（演练）array合并

7.（演练）Matplotlib基础用法

8.（演练）figure图像

9.（演练）设置坐标轴

10.（演练）legend图例

11.（演练）scatter散点图

九 机器学习算法应用【演练】

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.（演练）使用回归算法完成波士顿房价预测

7.（演练）使用KNN算法完成鸢尾花分类

8.（演练）使用逻辑回归算法完成糖尿病预测

9.（演练）分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）

10.（演练）机器学习特征工程完整流程

十 深度学习算法基础【演练】

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.（演练）BP算法解决手写数字识别问题

十一深度学习框架Tensorflow应用【演练】

1.（演练）Mnist数据集和softmax讲解

2.（演练）使用BP神经网络识别图片

3.（演练）交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

4.（演练）欠拟合/正确拟合/过拟合

5.（演练）各种优化器Optimizer

6.（演练）模型保存和模型载入方法

十二 深度学习算法-卷积神经网络CNN应用【演练】

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.（演练）CNN手写数字识别案例

十三 深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用【演练】

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.（演练）使用LSTM进行设备故障预测

十四 基于深度学习模型的图像识别【演练】

1.VGG16模型详解

2.ResNet模型详解

3.EfficientNet模型详解

4.（演练）下载训练好的1000分类图像识别模型

5.（演练）使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类

6.（演练）使用迁移学习训练自己的天气现象分类模型

十五让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手【演练】

1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项

2.（演练）让AI对代码进行详细讲解

3.（演练）进行代码纠错及自动修改

4.（演练）使用AI工具读取本地数据的技巧

5.（演练）绘制折线图，柱状图，饼图等各种统计分析图表

6.（演练）让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程

7.（演练）使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测

8.（演练）根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测

9.（演练）自动化AI编程助手的使用

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十六 让ChatGPT/GPT4进行数据处理【演练】

1.（演练）让AI正确读取表格数据

2.（演练）让AI理解百万行数据

3.（演练）使用AI进行数据可视化

4.（演练）使用AI进行数据缺失值处理

5.（演练）使用AI进行数据归一化

6.（演练）使用AI进行特征筛选

7.（演练）使用AI输出表格数据

8.（演练）使用AI输出特征工程处理后的数据

9.（演练）使用AI绘制统计分析图表

十七 ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用【演练】

1.（演练）用GPT绘制世界地图海岸线

2.（演练）用GPT绘制不同的地图投影

3.（演练）用GPT绘制南极地投影

4.（演练）用GPT绘制地球各种关键变量的图

5.（演练）用GPT绘制台风总降水量图

6.（演练）用GPT绘制台风风速图

7.（演练）用GPT计算台风总降水量

8.（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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十八 ChatGPT/GPT4高级开发应用【演练】

1.（演练）GPT模型API接口程序使用

2.（演练）GPT模型参数调节

3.（演练）用GPT程序API接口制作聊天机器人

4.（演练）用GPT程序API接口制作自动订餐机器人

5.（演练）用GPT程序API批量处理大量文本数据

6.（演练）用DALLE-3程序API接口生成图片

7.（演练）GPT4本地文件上传功能使用

8.（演练）GPT4联网功能使用

9.（演练）GPT4图像识别功能应用

10.（演练）GPT高级数据分析功能详解

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十九 AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用【演练】

1. AI画图原理讲解

2.（演练）Midjourney工具的基础操作

3.（演练）remix模式讲解与应用

4.（演练）blend命令应用

5.（演练）describe命令应用

6.（演练）图生图通过图片生成新的图片

7.（演练）Midjourney的参数和设置方法

8.（演练）Midjourney科研作图技术

9.（演练）DALL-E 3模型讲解与应用

10.（演练）DALL-E 3根据上下文内容修改图片

11.（演练）DALL-E 3在图像中生成特定文字

12.（演练）DALL-E 3绘图结果的不断优化

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二十 AI绘图工具Stable Diffusion基础应用【演练】

1.（演练）Stable Diffusion工具介绍

2.（演练）Stable Diffusion环境部署介绍

3.（演练）通过文字生成图片

4.（演练）通过图片生成图片

5.（演练）图像智能高清算法

6.（演练）使用Lora模型产生写实人物图像

7.（演练）进行图像的局部重绘

8.（演练）Controlnet插件介绍

9.（演练）使用线稿图生成装修和建筑

10.（演练）使用线稿图给图片上色

11.（演练）产生特定姿态的人物图像

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