ChatGPT/GPT4科研实践应用与AI绘图技术及论文高效写作 |
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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,本次会议首先解决的就是账号问题【详情见会议福利】,本课程通过多期的讲解,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。 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题二 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题四 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题五 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题六 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题七 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题十六 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题十八 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题十九 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 关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源关注【Ai科研学术社】公众号、获取海量资源专题二十 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 详询宋老师:15383025520(微) |
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