慢腾腾的小蜗牛
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GPT/GPT4科研实践应用与AI绘图技术及论文高效写作

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一：AI领域最新技术

1.OpenAI新模型-GPT-5

2.谷歌新模型-Gemini Ultra

3.Meta新模型-LLama3

4.科大讯飞-星火认知

5.百度-文心一言

6.MoonshotAI-Kimi

7.智谱AI-GLM-4

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二：GPT最新技术

1.最新大模型GPT-4 Turbo

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

4.从0到1创建自己的GPT应用

三：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.Gemini的使用

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四：定制自己的GPTs

1.热门的自定义GPTs使用

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

6.论文改进专家（GTPs）

7.3种论文写作应用（GTPs）

五：AIGC基础学习

1.深度学习常用架构

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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六：提示词工程高级技巧

1.提示词工程

2.如何写好一篇论文的提示词

3.初识LLM：角色扮演的艺术

4.调整LLM的语调与表达方式

5.定义LLM的具体任务与目标

6.探索LLM与上下文的密切关系

7.零样本学习：强化逻辑推理

8.多样本学习：模型模仿能力提升

9.自洽性检验：数学能力加强

10.知识生成：提高模型的信息处理能力

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七：ChatGPT/GPT4的实用案例

1.ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

2.AI助力高效表格数据创建

3.AI在数据处理中的实际操作

4.苏格拉底式教学法在AI中的运用

5.如何与AI交流科研问题

6.AI助力文本数据整理与分析

7.AI在用户评论分析中的应用

8.AI撰写专业报告的技巧

9.让AI根据知识点出题

10.使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法

11.使用AI工具快速产出短视频

12.快速制作流程图、序列图、思维导图

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八：让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手

1.论文搜索和论文关联

2.分析论文得出审稿意见

3.进行论文内容问答

4.生成论文摘要

5.写论文综述并标注内容来源

6.中/英文论文润色的4种方法

7.进行论文降重的技巧

8.查找某个观点或内容相关的论文

9.对多篇论文进行分析对比

10.如何防止AI生成的内容被检测

11.生成完整长篇论文的技巧

12.让AI结合试验数据进行写作

13.自动写作并添加参考文献

九Python基础学习

1.Python的应用场景

2.python环境安装配置

3.print使用

4.运算符和变量

5.循环

6.列表元组字典

7.if条件

8.函数

9.模块

10.类的使用

11.文件读写

12.异常处理

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十科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习

1.numpy的属性

2.创建array

3.numpy的运算

4.随机数生成以及矩阵的运算

5.numpy的索引

6.array合并

7.Matplotlib基础用法

8.figure图像

9.设置坐标轴

10.legend图例

11.scatter散点图

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十一机器学习算法应用

1.机器学习

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.使用回归算法完成波士顿房价预测

7.使用KNN算法完成鸢尾花分类

8.使用多种算法完成糖尿病预测

9.分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）

10.机器学习特征工程完整流程

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十二深度学习算法基础

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
6.BP算法解决手写数字识别问题

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十三深度学习框架Tensorflow应用

1.Mnist数据集和softmax
2.使用BP神经网络识别图片
3.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
4.欠拟合/正确拟合/过拟合
5.各种优化器Optimizer
6.模型保存和模型载入方法

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十四深度学习算法-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。
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
6.LeNET-5卷积网络介绍
7.CNN手写数字识别案例

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十五深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用
1.RNN循环神经网络
2.RNN具体计算分析
3.长短时记忆网络LSTM
4.输入门，遗忘门，输出门具体计算分析
5.堆叠LSTM
6.双向LSTM
7.使用LSTM进行设备故障预测

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十六基于深度学习模型的图像识别
1.VGG16模型
2.ResNet模型
3.EfficientNet模型
4.下载训练好的1000分类图像识别模型
5.使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类
6.使用迁移学习训练医学影像分类模型

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十七让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手
1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项
2.让AI对代码进行详细讲解
3.进行代码纠错及自动修改
4.使用AI工具读取本地数据的技巧
5.绘制折线图，柱状图，饼图等各种统计分析图表
6.让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程
7.使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测
8.根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测
9.自动化AI编程助手的使用

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十八让ChatGPT/GPT4进行数据处理
1.让AI正确读取表格数据
2.让AI理解百万行数据
3.使用AI进行数据可视化
4.使用AI进行数据缺失值处理
5.使用AI进行数据归一化
6.使用AI进行特征筛选
7.使用AI输出表格数据
8.使用AI输出特征工程处理后的数据
9.使用AI绘制统计分析图表
十九ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用
1.用GPT绘制世界地图海岸线
2.用GPT绘制不同的地图投影
3.用GPT绘制南极地投影
4.用GPT绘制地球各种关键变量的图
5.用GPT绘制台风总降水量图
6.用GPT绘制台风风速图
7.用GPT计算台风总降水量
8.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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二十ChatGPT/GPT4接口程序开发
1.GPT模型API接口程序使用
2.GPT模型参数调节
3.用GPT程序API接口制作聊天机器人
4.用GPT程序API接口制作自动订餐机器人
5.用GPT程序API批量处理大量文本数据
6.用DALLE-3程序API接口生成图片

二十一GPT4的特殊功能应用
1.识别图片中的表格并保存
2.识别图片中的公式并进行编辑
3.论文中的公式
4.模仿别人的统计图表画出类似的统计图
5.GPT4联网功能使用
6.学生压力与心理状况数据统计分析
7.GPT高级数据分析功能
8.GPT4本地文件上传功能使用
二十二AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用
1. AI画图原理
2.Midjourney工具的基础操作
3.remix模式
4.blend命令
5.describe命令
6.图生图通过图片生成新的图片
7.Midjourney的参数和设置
8.Midjourney科研作图技巧
9.DALL-E 3模型
10.DALL-E 3根据上下文内容修改图片
11.DALL-E 3在图像中生成特定文字
12.DALL-E 3绘图结果的不断优化

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二十三AI绘图工具Stable Diffusion基础应用
1.Stable Diffusion工具
2.Stable Diffusion环境部署
3.通过文字生成图片
4.通过图片生成图片
5.图像智能高清算法
6.使用Lora模型产生写实人物图像
7.进行图像的局部重绘
8.Controlnet插件介绍
9.使用线稿图生成装修和建筑
10.使用线稿图给图片上色
11.产生特定姿态的人物图像

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