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。
原文链接：ChatGPT如何做科研？
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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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