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。
解决ChatGPT/GPT4应用初学者最大的障碍——账号问题，内容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。
【目标】：
1.熟练掌握ChatGPT提示词技巧及各种应用方法，并成为工作中的助手；
2.通过案例掌握ChatGPT撰写、修改论文及工作报告，提供写作能力及优化工作；
3.熟练掌握ChatGPT融合相关插件的应用，完成数据分析、编程以及深度学习等相关科研项目；
4.掌握各种AI绘图工具，随意生成各类型性图像；
5.辅助指导及交流。
一：OpenAI2023年开发者大会及谷歌大模型Gemini等最新技术
1.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍
2.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API介绍
3.GPT Store介绍
4.演练-从0到1创建自己的GPT应用
5. 谷歌大模型Gemini以及大模型Claude2讲解
二：定制自己的GPTs
1.演练-热门的自定义GPTs使用介绍
2.演练-通过聊天交流的方式制作自己的GPTs
3.演练-通过自定义的方式制作自己的GPTs
4.演练-GPTs的3种分发方式
5.演练-GPTs的action功能介绍
6.演练-论文改进专家（GTPs）
7.演练-论文搜索（GTPs）
8.演练-论文写作（GTPs）
三：AIGC基础学习
1.深度学习常用架构讲解
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
四：提示词工程高级技巧
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
1.演练-ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件
2.演练-AI助力高效表格数据创建
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4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
1.演练-论文搜索和论文关联
2.演练-分析论文得出审稿意见
3.演练-进行论文内容问答
4.演练-生成论文摘要
5.演练-写论文综述并标注内容来源
6.演练-中/英文论文润色的4种方法
7.演练-进行论文降重的技巧
8.演练-查找某个观点或内容相关的论文
9.演练-对多篇论文进行分析对比
10.演练-如何防止AI生成的内容被检测
11.演练-生成完整长篇论文的技巧
12.演练-让AI结合试验数据进行写作
七：python基础学习
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学习
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
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-使用多种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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
1. AI画图原理介绍
2.演练-Midjourney工具的基础操作
3.演练-remix模式介绍
4.演练-blend命令介绍
5.演练-describe命令介绍
6.演练-图生图通过图片生成新的图片
7.演练-Midjourney的参数和设置介绍
8.演练-Midjourney科研作图介绍
9.演练-DALL-E 3模型介绍
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
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
注：请提前自备电脑及安装所需软件
更多应用
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