GPT如何完成AI绘图?

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一OpenAI

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

5. 模型Gemini以及大模型Claude2
二定制自己的GPTs

1.自定义GPTs使用

2.聊天交流的方式制作自己的GPTs

3.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.论文搜索(GTPs)

8.论文写作(GTPs)

三AIGC基础

1.深度学习常用架构

2.GPT1-4模型

3.AIGC技术

4.大语言模型的评估标准

5.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

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:强化逻辑推理

8.多样本: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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五GPT/GPT4
1.GPT/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4种方法

11.使用AI工具快速产出短视频

12.快速制作流程图和思维导图

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六GPT/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
七python基础

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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八科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib

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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九机器学习算法应用

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

10.机器学习特征工程完整流程

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十深度学习算法基础

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

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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十一深度学习框架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)

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

十二深度学习算法-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介绍

6.LeNET-5卷积网络

7.CNN手写数字识别

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十三深度学习算法-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

十四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.使用迁移学习训练自己的天气现象分类模型

十五让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手

1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项

2.AI对代码

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

十六让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

十七GPT/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

十八ChatGPT/GPT4高级开发应用

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

7.GPT4本地文件上传功能使用

8.GPT4联网功能使用

9.GPT4图像识别功能应用

10.GPT高级数据分析功能

十九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

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

二十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

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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