ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图

ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等)的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。

第一章、2024大语言模型最新进展介绍

1、2024 AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型OpenAI Sora vs.Google Veo)

2、(实操演练)国内外大语言模型(ChatGPT 4O、Gemini、Claude、Llama3、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言等)对比分析

3、(实操演练)Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据

4、(实操演练)ChatGPT对话初体验(注册与充值、购买方法)

5、(实操演练)ChatGPT科研必备GPT汇总介绍(寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等)

6、(实操演练)GPT Store简介与使用

7、(实操演练)定制自己的专属GPTs(制作专属GPTs的两种方式:聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享)

8、(实操演练)ChatGPT对话记录保存与管理

第二章、ChatGPT4 提示词使用方法与技巧

1、(实操演练)ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧(为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等)

2、(实操演练)常用的ChatGPT提示词模板

3、(实操演练)ChatGPT提示词优化(Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等)

4、(实操演练)ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文(Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制)

5、(实操演练)控制ChatGPT的输出长度(使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等)

6、(实操演练)保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用

第三章、ChatGPT4助力日常生活、学习与工作

1、(实操演练)ChatGPT4助力中小学生功课辅导(写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等)

2、(实操演练)ChatGPT4助力文案撰写与润色修改

3、(实操演练)ChatGPT4助力家庭健康管理(化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等)

4、(实操演练)ChatGPT4助力大学生求职与就业(撰写简历、模拟面试、职业规划等)

5、(实操演练)ChatGPT4助力商业工作(行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同)

6、(实操演练)利用ChatGPT4 创建精美的思维导图

7、(实操演练)利用ChatGPT4 生成流程图、甘特图

8、(实操演练)利用ChatGPT4 制作PPT

9、(实操演练)利用ChatGPT4自动创建视频

10、(实操演练)CatGPT4辅助教师高效备课(苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等)

11、(实操演练)ChatGPT4辅助学生高效学习(利用GPTs生成专属学习计划)

12、案例演示与实操练习

第四章、ChatGPT4助力课题申报、论文选题及实验方案设计

1、课题申请书撰写技巧及要点剖析(项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等)

2、(实操演练)利用ChatGPT4分析指定领域的热门研究方向

3、(实操演练)利用ChatGPT4辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容

4、(实操演练)利用ChatGPT4总结指定论文的局限性与不足,并给出潜在的改进思路与建议

5、(实操演练)利用ChatGPT4评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作

6、(实操演练)利用ChatGPT4进一步细化改进思路,凝练论文的选题与创新点

7、(实操演练)利用ChatGPT4给出具体的算法步骤,并自动生成算法的Python示例代码框架

8、(实操演练)利用ChatGPT4设计完整的实验方案与数据分析流程

9、(实操演练)利用ChatGPT4给出论文Discussion部分的切入点和思路

10、案例演示与实操练习

第五章、ChatGPT4助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写

1、(实操演练)传统信息检索方法与技巧总结(Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅)

2、(实操演练)利用ChatGPT4 实现联网检索文献

3、(实操演练)利用ChatGPT4阅读与总结分析学术论文内容(论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等)

4、(实操演练)利用ChatGPT4解读论文中的系统框图工作原理

5、(实操演练)利用ChatGPT4解读论文中的数学公式含义

6、(实操演练)利用ChatGPT4解读论文中图表中数据的意义及结论

7、(实操演练)利用ChatGPT4 总结Youtube视频内容

8、(实操演练)利用ChatGPT4完成学术论文的选题设计与优化

9、(实操演练)利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等

10、(实操演练)利用ChatGPT4完成论文翻译(指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示)

11、(实操演练)利用ChatGPT4实现论文语法校正

12、(实操演练)利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色

13、(实操演练)利用ChatGPT4完成论文降重

14、(实操演练)利用ChatGPT4完成论文参考文献格式的自动转换

15、(实操演练)ChatGPT4辅助审稿人完成论文评审意见的撰写

16、(实操演练)ChatGPT4辅助投稿人完成论文评审意见的回复

17、(实操演练)ChatGPT4文献检索、论文写作必备GPTs总结

18、(实操演练)利用ChatGPT4完成发明专利idea的挖掘与构思

19、(实操演练)利用ChatGPT4完成发明专利交底书的撰写

20、案例演示与实操练习

第六章、ChatGPT4助力Python编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理

1、(实操演练)Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之Hello World;第三方模块的安装与使用;Python 2.x与Python 3.x对比)

2、(实操演练)Python基本语法(Python变量命名规则;Python基本数学运算;Python常用变量类型的定义与操作;Python程序注释)

3、(实操演练)Python流程控制(条件判断;for循环;while循环;break和continue)

4、(实操演练)Python函数与对象(函数的定义与调用;函数的参数传递与返回值;变量作用域与全局变量;对象的创建与使用)

5、(实操演练)Matplotlib的安装与图形绘制(设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性;绘制多图;图的嵌套;折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制)

6、(实操演练)Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用(动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等)

7、(实操演练)科学计算模块库(Numpy的安装;ndarray类型属性与数组的创建;数组索引与切片;Numpy常用函数简介与使用)

8、(实操演练)利用ChatGPT4上传本地数据(Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等)

9、(实操演练)利用ChatGPT4 实现图像处理(图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊)

10、(实操演练)利用ChatGPT4 实现描述性统计分析(数据的频数分析:统计直方图;数据的集中趋势分析:数据的相关分析)

11、(实操演练)常用的数据预处理方法(数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征)

12、(实操演练)融合ChatGPT 4与Python的数据预处理代码自动生成与运行

13、(实操演练)利用ChatGPT4自动生成数据统计分析图表

14、(实操演练)利用ChatGPT4 实现代码逐行讲解

15、(实操演练)利用ChatGPT4 实现代码Bug调试与自动修改

16、案例演示与实操练习

第七章、ChatGPT4助力机器学习建模

1、BP神经网络的基本原理(人工神经网络的分类有哪些?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?)

2、(实操演练)BP神经网络的Python代码实现(划分训练集和测试集、数据归一化)

3、(实操演练)BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)

4、(实操演练)值得研究的若干问题(欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等)

5、(实操演练)BP神经网络中的ChatGPT提示词库讲解

6、(实操演练)利用ChatGPT4实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行

7、SVM的工作原理(核函数的作用是什么?什么是支持向量?如何解决多分类问题?)

8、决策树的工作原理(什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系)

9、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)

10、Bagging与Boosting的区别与联系

11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

12、(实操演练)常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)

13、(实操演练)决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解

14、(实操演练)利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行

15、案例演示与实操练习

第八章、ChatGPT 4助力机器学习模型优化:变量降维与特征选择

1、主成分分析(PCA)的基本原理

2、偏最小二乘(PLS)的基本原理

3、(实操演练)常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法;正则稀疏优化方法等)

4、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理(以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么?选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么?)

5、(实操演练)PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库讲解

6、(实操演练)利用ChatGPT4 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行

7、案例演示与实操练习

第九章、ChatGPT 4助力卷积神经网络建模

1、深度学习简介(深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系)

2、卷积神经网络的基本原理(什么是卷积核、池化核?CNN的典型拓扑结构是怎样的?CNN的权值共享机制是什么?)

3、卷积神经网络的进化史:LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

4、(实操演练)利用PyTorch构建卷积神经网络(Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等)

5、(实操演练)卷积神经网络调参技巧(卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度,以及模型参数量之间的关系是怎样的?)

6、(实操演练)积神经网络中的ChatGPT提示词库

7、(实操演练)利用ChatGPT4实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行

(1)CNN预训练模型实现物体识别;

(2)利用卷积神经网络抽取抽象特征;

(3)自定义卷积神经网络拓扑结构

8、案例演示与实操练习

第十章、ChatGPT 4助力迁移学习建模

1、迁移学习算法的基本原理

2、(实操演练)基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、(实操演练)迁移学习中的ChatGPT提示词库

4、(实操演练)利用ChatGPT4实现迁移学习模型的代码自动生成与运行

5、实操练习

第十一章、ChatGPT 4助力RNN、LSTM建模

1、循环神经网络RNN的基本工作原理

2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、(实操演练)RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库

4、(实操演练)利用ChatGPT4 实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行

5、案例演示与实操练习

第十二章、ChatGPT 4助力YOLO目标检测建模

1、什么是目标检测?目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理,YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、(实操演练)YOLO模型中的ChatGPT提示词库

4、(实操演练)利用ChatGPT4实现YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行

(1)利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测;

(2)数据标注演示(LabelImage使用方法介绍);

(3)训练自己的目标检测数据集

5、案例演示与实操练习

第十三章、ChatGPT4助力机器学习与深度学习建模的行业应用

1、(实操演练)利用ChatGPT4实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行

2、(实操演练)利用ChatGPT4实现生物医学信号(时间序列、图像、视频数据)分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行

3、(实操演练)利用ChatGPT4实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行

4、(实操演练)利用ChatGPT4实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行

5、(实操演练)利用ChatGPT4实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行

6、案例演示与实操练习

第十四章、ChatGPT 4助力AI绘图技术

1、(实操演练)利用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像(下载图像、修改图像)

2、(实操演练)ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库(广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等)

3、(实操演练)ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图(正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等)

4、(实操演练)ChatGPT4 DALL.E 3中的多种光效(电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等)

5、(实操演练)ChatGPT4 DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现

6、(实操演练)ChatGPT4 DALL.E 3生成动图GIF

7、(实操演练)Midjourney工具使用

8、(实操演练)Stable Diffusion工具使用

9、(实操演练)Runway图片生成动画工具使用

10、案例演示与实操练习

第十五章、GPT 4 API接口调用与完整项目开发

1、(实操演练)GPT模型API接口的调用方法(API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明)

2、(实操演练)利用GPT4实现完整项目开发

(1)聊天机器人的开发

(2)利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量

(3)构建基于多模态(语音、文本、图像)的阿尔茨海默病早期筛查程序

3、案例演示与实操练习

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247694157&idx=6&sn=06a1282f8bd3057cd7ee0828325d330f&chksm=fa76a870cd0121669854bc6320361bb3f40bc2c15a3b70388e46fd2c706ed49f2f7db19353a5&token=1466159390&lang=zh_CN&scene=21#wechat_redirect

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/31109.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

苹果电脑如何清理磁盘空间 苹果电脑如何清理系统数据

你是否遇到过电脑磁盘空间不足的情况呢?Mac电脑有着流畅的操作系统,但是随着日常使用,可能电脑里的垃圾文件越来越多,导致磁盘空间不足,随之会出现电脑卡顿、软件闪退等情况。及时清理磁盘空间可以有效避免电脑这些问题…

PyTorch -- LSTM 快速实践

上篇介绍了 RNN 快速实践;使用 LSTM 的话,可以解决梯度离散及短期记忆问题;代码部署方面,增加了 c 值 (即 RNN 中的 h 变成了 LSTM 中的 (h,c)), 可对照 RNN 快速实践 来快速掌握。 LSTM Layer torch.nn.LSTM(input_size,hidden_s…

【Linux】使用Linux find 命令根据时间过滤文件并输出文件名

那年夏天我和你躲在 这一大片宁静的海 直到后来我们都还在 对这个世界充满期待 今年冬天你已经不在 我的心空出了一块 很高兴遇见你 让我终究明白 回忆比真实精彩 🎵 王心凌《那年夏天宁静的海》 在Linux系统中,find 命令是一个强大…

【Linux】关于在华为云中开放了端口后仍然无法访问的问题

已在安全组中添加规则: 通过指令: netstat -nltp | head -2 && netstat -nltp | grep 8080 运行结果: 可以看到服务器确实处于监听状态了. 通过指令 telnet 公网ip port 也提示: "正在连接xxx.xx.xx.xxx...无法打开到主机的连接。 在端口 8080: 连接失败"…

【漏洞复现】世邦通信 SPON IP网络对讲广播系统 addscenedata.php 任意文件上传漏洞

免责声明: 本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息,以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步,并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白,在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测…

C语言 | Leetcode C语言题解之第171题Excel表列序号

题目: 题解: int titleToNumber(char* columnTitle) {int number 0;long multiple 1;for (int i strlen(columnTitle) - 1; i > 0; i--) {int k columnTitle[i] - A 1;number k * multiple;multiple * 26;}return number; }

Linux系统下的Swift与Ceph分布式存储解决方案

Linux系统下,Swift和Ceph是两种广泛使用的分布式存储解决方案,它们各有特色,适用于不同的存储需求场景。 Swift Swift是OpenStack项目的一部分,专为大规模对象存储设计。它提供了高度可扩展、持久且分布式的数据存储&#xff0c…

华为---静态路由-浮动静态路由及负载均衡(二)

7.2 浮动静态路由及负载均衡 7.2.1 原理概述 浮动静态路由(Floating Static Route)是一种特殊的静态路由,通过配置去往相同的目的网段,但优先级不同的静态路由,以保证在网络中优先级较高的路由,即主路由失效的情况下&#xff0c…

数据结构之“算法的时间复杂度和空间复杂度”

🌹个人主页🌹:喜欢草莓熊的bear 🌹专栏🌹:数据结构 目录 前言 一、算法效率 1.1算法的复杂度概念 1.2复杂度的重要性 二、时间复杂度 2.1时间复杂度的概念 2.2大O的渐进表示法 2.3常见的时间复杂度…

云计算【第一阶段(17)】账号和权限管理

目录 一、用户账号和组账号概述 1.1、用户账号的三种角色 1.2、组账号的两个角色 二、用户账号文件 2.1、/etc/passwd 2.2、/etc/shadow 2.3、chage 命令 三、组账号文件 3.1、/etc/group 3.2、/etc/gshadow 四、添加组账户 4.1、添加删除组成员 4.2、删除组账号 …

go 1.22 增强 http.ServerMux 路由能力

之前 server func main() {http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {fmt.Println("Received request:", r.URL.Path)fmt.Fprintf(w, "Hello, client! You requested: %s\n", r.URL.Path)})log.Println("Serv…

Web3 学习

之前学习 web3,走了不少弯路,最近看到了 hackquest,重新刷了一遍以太坊基础,感觉非常nice,而且完全免费,有需要的可以试试,链接hackquest.io。

2024广东省职业技能大赛云计算赛项实战——Ceph集群部署

Ceph部署 前言 今年的比赛也是考了Ceph,题目是这道,往年国赛里翻到的: 使用提供的 ceph.tar.gz 软件包,安装 ceph 服务并完成初始化操作。使用提供的 ceph-14.2.22.tar.gz 软件包,在 OpenStack 平台上创建三台CentOS…

【Proteus仿真】【51单片机】基于物联网新能源电动车检测系统设计

文章目录 一、功能简介二、软件设计三、实验现象联系作者 一、功能简介 本项目使用Proteus8仿真51单片机控制器,使用LCD1602液晶显示模块、WIFI模块、蜂鸣器、LED按键、ADC PCF8591、DS18B20温度传感器等。 主要功能: 系统运行后,LCD1602显…

视频集市新增支持多格式流媒体拉流预览

流媒体除了常用实时流外还有大部分是以文件的形式存在,做融合预览必须要考虑多种兼容性能力,借用现有的ffmpeg生态可以迅速实现多种格式的支持,现在我们将按需拉流预览功能进行了拓展,正式支持了ffmpeg的功能,可快捷方…

数据标注概念

数据标注的步骤 数据清洗:处理数据中的噪声、缺失值和异常值,确保数据的质量和完整性。 数据转换:将数据从原始格式转换为适合机器学习模型处理的格式。 数据标注:根据应用需求,为数据添加标签或注释,标识…

初学51单片机之PWM实例呼吸灯以及遇到的问题(已解答)

PWM全名Pulse Width Modulation中文称呼脉冲宽度调制 如图 这是一个周期10ms、频率是100HZ的波形,但是每个周期内,高低电平宽度各不相同,这就是PWM的本质。 占空比是指高电平占整个周期的比列,上图第一个波形的占空比是40%,第二个…

Linux:多线程中的互斥与同步

多线程 线程互斥互斥锁互斥锁实现的原理封装原生线程库封装互斥锁 死锁避免死锁的四种方法 线程同步条件变量 线程互斥 在多线程中,如果存在有一个全局变量,那么这个全局变量会被所有执行流所共享。但是,资源共享就会存在一种问题&#xff1…

QT中常用控件的样式美化,已上传相应的qss样式和图片资源

1、QComboBox /*仅仅输入框*/ QComboBox {background-color: transparent;border-image: url(:/images/systemSetImage/common/comboBoxBk.png);border: 1px solid #7285CA

天才简史——Diederik P. Kingma与他的Adam优化器

一、了解Diederik P. Kingma 发生日期:2024年6月18日 前几日,与实验室同门一同前往七食堂吃饭。饭间,一位做随机优化的同门说他看过一篇被引18w的文章。随后,我表示不信,说你不会数错了吧,能有1.8w次被引都…