ChatGPT深度科研應(yīng)用、數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)、AI繪圖與高效論文培訓(xùn)
培訓(xùn)大綱：
第一：2024大語言模型最新進(jìn)展與ChatGPT4基礎(chǔ)入門
1、2024?AIGC技術(shù)最新進(jìn)展
2、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演變）
3、ChatGPT對話初體驗(yàn)（注冊與充值、購買方法）
4、GPT-4與GPT-3.5的區(qū)別
5、GPT-4與國內(nèi)外其他大語言模型（Claude、谷歌Gemini、百度文心一言、科大訊飛星火、阿里巴巴通義千問、月之暗面Kimi等）的區(qū)別
6、ChatGPT科研必備GPTs（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）
7、定制自己的專屬GPTs（制作專屬GPTs的兩種方式：聊天/配置參數(shù)、利用Knowledge上傳本地知識(shí)庫提升專屬GPTs性能、利用Actions通過API獲取外界信息、專屬GPTs的分享）
8、GPT Store簡介與使用（信息檢索與快速整理、論文撰寫、論文翻譯與潤色、代碼編寫等）
第二ChatGPT4 提示詞使用方法與技巧
1、ChatGPT Prompt (提示詞)使用技巧（為ChatGPT設(shè)定身份、明確任務(wù)內(nèi)容、提供任務(wù)相關(guān)的背景、舉一個(gè)參考范例、指定返回的答案格式等）
2、常用的ChatGPT提示詞模板
3、基于模板的ChatGPT提示詞優(yōu)化
4、利用ChatGPT4 及插件優(yōu)化提示詞
5、通過promptperfect.jina.ai優(yōu)化提示詞
6、利用ChatGPT4 及插件生成提示詞
7、ChatGPT4突破Token限制實(shí)現(xiàn)接收或輸出萬字長文（什么是Token？Token數(shù)與字符數(shù)之間的互相換算、五種方法提交超過Token限制的文本、四種方法讓ChatGPT的輸出突破Token限制）
8、控制ChatGPT的輸出長度（使用修飾語、限定回答的范圍、通過上下文限定、限定數(shù)量等）
9、利用ChatGPT4 及插件保存喜歡的ChatGPT提示詞并一鍵調(diào)用
10、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁版游戲的設(shè)計(jì)、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
第三ChatGPT4助力日常生活、學(xué)習(xí)與工作
1、ChatGPT4助力中小學(xué)生功課輔導(dǎo)（寫作文、作文批改、求解數(shù)學(xué)題、練習(xí)英語聽說讀寫、物理計(jì)算、化學(xué)計(jì)算等）
2、ChatGPT4助力文案撰寫與潤色修改
3、ChatGPT4助力家庭健康管理（化驗(yàn)單結(jié)果解讀、就診咨詢與初步診斷、常見慢病管理、日常營養(yǎng)膳食建議等）
4、ChatGPT4助力大學(xué)生求職與就業(yè)（撰寫簡歷、模擬面試、職業(yè)規(guī)劃等）
5、ChatGPT4助力商業(yè)工作（行業(yè)競品檢索與分析、產(chǎn)品創(chuàng)意設(shè)計(jì)與建議、推廣營銷策略與方案制定、撰寫合同）
6、利用ChatGPT4 創(chuàng)建精美的思維導(dǎo)圖
7、利用ChatGPT4 生成流程圖、甘特圖
8、利用ChatGPT4 制作PPT
9、利用ChatGPT4自動(dòng)創(chuàng)建視頻
10、ChatGPT4輔助教師高效備課（蘇格拉底式教學(xué)、為不同專業(yè)學(xué)生生成不同的教學(xué)內(nèi)容、圍繞知識(shí)點(diǎn)生成不同難度的題目檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)效果等）
11、ChatGPT4輔助學(xué)生高效學(xué)習(xí)（利用插件生成個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃）
第四ChatGPT4助力信息檢索、總結(jié)分析、論文寫作與投稿
1、傳統(tǒng)信息檢索方法與技巧總結(jié)（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、關(guān)鍵詞檢索+同行檢索、文獻(xiàn)訂閱）
2、利用ChatGPT4 實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)檢索文獻(xiàn)
3、利用ChatGPT4閱讀與總結(jié)分析學(xué)術(shù)論文內(nèi)容（三句話摘要、子彈式要點(diǎn)摘要、QA摘要、表格摘要、關(guān)鍵詞與關(guān)鍵句提取、頁面定位、多文檔對比、情感分析）
4、利用ChatGPT4 總結(jié)Youtube視頻內(nèi)容
5、利用ChatGPT4完成學(xué)術(shù)論文的選題設(shè)計(jì)與優(yōu)化
6、利用ChatGPT4自動(dòng)生成論文的總體框架、論文摘要、前言介紹、文獻(xiàn)綜述、完整長篇論文等
7、利用ChatGPT4完成論文翻譯（指定翻譯角色和翻譯領(lǐng)域、提供背景提示）
8、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)論文語法校正
9、利用ChatGPT4完成段落結(jié)構(gòu)及句子邏輯潤色
10、利用ChatGPT4完成論文降重
11、利用ChatGPT4完成論文評審意見的撰寫與回復(fù)
第五ChatGPT4助力Python編程入門、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)預(yù)處理
1、Python環(huán)境搭建（Python軟件下載、安裝與版本選擇；PyCharm下載、安裝；Python之Hello World；第三方模塊的安裝與使用；Python 2.x與Python 3.x對比）
2、Python基本語法（Python變量命名規(guī)則；Python基本數(shù)學(xué)運(yùn)算；Python常用變量類型的定義與操作；Python程序注釋）
3、Python流程控制（條件判斷；for循環(huán)；while循環(huán)；break和continue）
4、Python函數(shù)與對象（函數(shù)的定義與調(diào)用；函數(shù)的參數(shù)傳遞與返回值；變量作用域與全局變量；對象的創(chuàng)建與使用）
5、Matplotlib的安裝與圖形繪制（設(shè)置散點(diǎn)、線條、坐標(biāo)軸、圖例、注解等屬性；繪制多圖；圖的嵌套；折線圖、柱狀圖、餅圖、地圖等各種圖形的繪制）
6、Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高級繪圖庫的安裝與使用（動(dòng)態(tài)交互圖的繪制、開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化頁面等）
7、科學(xué)計(jì)算模塊庫（Numpy的安裝；ndarray類型屬性與數(shù)組的創(chuàng)建；數(shù)組索引與切片；Numpy常用函數(shù)簡介與使用）
8、利用ChatGPT4上傳本地?cái)?shù)據(jù)（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、圖片等）
9、利用ChatGPT4 爬取第三方網(wǎng)站數(shù)據(jù)
10、利用ChatGPT4 實(shí)現(xiàn)常見文件格式之間的轉(zhuǎn)換
11、利用ChatGPT4 實(shí)現(xiàn)圖像處理（圖像縮放、旋轉(zhuǎn)、裁剪、去噪與去模糊）
12、利用ChatGPT4 實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)分析（數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析：統(tǒng)計(jì)直方圖；數(shù)據(jù)的集中趨勢分析：數(shù)據(jù)的相關(guān)分析）
13、常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法（數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化、數(shù)據(jù)異常值與缺失值處理、數(shù)據(jù)離散化及編碼處理、手動(dòng)生成新特征）
14、融合ChatGPT 4與Python的數(shù)據(jù)預(yù)處理代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
15、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與可視化（自動(dòng)生成統(tǒng)計(jì)圖表）
16、利用ChatGPT4 實(shí)現(xiàn)代碼逐行
17、利用ChatGPT4 實(shí)現(xiàn)代碼Bug調(diào)試與自動(dòng)修改
第六ChatGPT4助力機(jī)器學(xué)習(xí)建模???????
1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類有哪些？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程是怎樣的？什么是梯度下降法？）
2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Python代碼實(shí)現(xiàn)（劃分訓(xùn)練集和測試集、數(shù)據(jù)歸一化）
3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化（隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)率、初始權(quán)值和閾值等如何設(shè)置？什么是交叉驗(yàn)證？）
4、值得研究的若干問題（欠擬合與過擬合、評價(jià)指標(biāo)選擇、樣本不平衡等）
5、前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的ChatGPT提示詞庫
6、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
7、KNN分類模型（KNN算法的核心思想、距離度量方式的選擇、K值的選取）
8、樸素貝葉斯分類模型（伯努利樸素貝葉斯BernoulliNB、類樸素貝葉斯CategoricalNB、高斯樸素貝葉斯besfGaussianNB、多項(xiàng)式樸素貝葉斯MultinomialNB、補(bǔ)充樸素貝葉斯ComplementNB）
9、SVM的工作原理（核函數(shù)的作用是什么？什么是支持向量？
10、SVM擴(kuò)展知識(shí)（如何解決多分類問題？）
11、KNN、貝葉斯分類與SVM中的ChatGPT提示詞庫講解
12、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)KNN、貝葉斯分類、SVM模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
13、決策樹的工作原理（微軟小冰讀心術(shù)的啟示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的區(qū)別與聯(lián)系）；決策樹除了建模型之外，還可以幫我們做什么事情？
14、隨機(jī)森林的工作原理（為什么需要隨機(jī)森林算法？廣義與狹義意義下的“隨機(jī)森林”分別指的是什么？“隨機(jī)”的本質(zhì)是什么？怎樣可視化、解讀隨機(jī)森林的結(jié)果？）
15、Bagging與Boosting的區(qū)別與聯(lián)系
16、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
17、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
18、決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示詞庫
19、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost、LightGBM模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
第七ChatGPT 4助力機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化：變量降維與特征選擇???????
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、常見的特征選擇方法（優(yōu)化搜索、Filter和Wrapper等；前向與后向選擇法；區(qū)間法；無信息變量消除法；正則稀疏優(yōu)化方法等）
4、遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遺傳算法為代表的群優(yōu)化算法的基本思想是什么？選擇、交叉、變異三個(gè)算子的作用分別是什么？）
5、PCA、PLS、特征選擇、群優(yōu)化算法的ChatGPT提示詞庫
6、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)變量降維與特征選擇算法的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
第八ChatGPT 4助力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模???????
1、深度學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)大事記、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系）
2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（什么是卷積核、池化核？CNN的典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是怎樣的？CNN的權(quán)值共享機(jī)制是什么？）
3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系
4、利用PyTorch構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution層、Batch Normalization層、Pooling層、Dropout層、Flatten層等）
5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參技巧（卷積核尺寸、卷積核個(gè)數(shù)、移動(dòng)步長、補(bǔ)零操作、池化核尺寸等參數(shù)與特征圖的維度，以及模型參數(shù)量之間的關(guān)系是怎樣的？）
6、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的ChatGPT提示詞庫
7、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
（1）CNN預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別；
（2）利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取抽象特征；
（3）自定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
第九ChatGPT 4助力遷移學(xué)習(xí)建模???????
1、遷移學(xué)習(xí)算法的基本原理（為什么需要遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的基本思想是什么？）
2、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遷移學(xué)習(xí)算法
3、遷移學(xué)習(xí)中的ChatGPT提示詞庫
4、利用ChatGPT4及插件實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
第十ChatGPT 4助力生成式對抗網(wǎng)絡(luò)建模???????
1、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN（什么是對抗生成網(wǎng)絡(luò)？為什么需要對抗生成網(wǎng)絡(luò)？對抗生成網(wǎng)絡(luò)可以幫我們做什么？GAN給我們帶來的啟示）
2、GAN的基本原理及GAN進(jìn)化史
3、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)中的ChatGPT提示詞庫講解
4、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)生成式對抗網(wǎng)絡(luò)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
第十一ChatGPT 4助力RNN、LSTM建模???????
1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的基本工作原理
2、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM的基本工作原理
3、RNN與LSTM中的ChatGPT提示詞庫
4、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)RNN、LSTM模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
第十二ChatGPT 4助力YOLO目標(biāo)檢測建模???????
1、什么是目標(biāo)檢測？目標(biāo)檢測與目標(biāo)識(shí)別的區(qū)別與聯(lián)系
2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型與傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法的區(qū)別
3、YOLO模型中的ChatGPT提示詞庫
4、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)YOLO目標(biāo)檢測模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
（1）利用預(yù)訓(xùn)練好的YOLO模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測（圖像檢測、視頻檢測、攝像頭實(shí)時(shí)檢測）；
（2）數(shù)據(jù)標(biāo)注演示（LabelImage使用方法）；
（3）訓(xùn)練自己的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集
第十三ChatGPT 4助力自編碼器建模???????
1、什么是自編碼器（Auto-Encoder, AE）？
2、經(jīng)典的幾種自編碼器模型原理介紹（AE、Denoising AE, Masked AE）
3、自編碼器模型中的ChatGPT提示詞庫
4、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)自編碼器模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
（1）基于自編碼器的噪聲去除；
（2）基于自編碼器的手寫數(shù)字特征提取與重構(gòu)；
第十四ChatGPT4助力機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)建模的行業(yè)應(yīng)用???????
1、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)近紅外光譜分析模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
2、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)（時(shí)間序列、圖像、視頻數(shù)據(jù)）分類識(shí)別與回歸擬合模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
3、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)遙感圖像目標(biāo)檢測、地物分類及語義分割模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
4、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)大氣污染物預(yù)測模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
5、利用ChatGPT4實(shí)現(xiàn)自然語言處理模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行
第十五ChatGPT 4 助力深度學(xué)習(xí)模型可解釋性與可視化方法???????
1、什么是模型可解釋性？為什么需要對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行解釋？
2、常用的可視化方法有哪些（特征圖可視化、卷積核可視化、類別激活可視化等）？
3、類激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度類激活映射GRAD-CAM、局部可解釋模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）、等方法原理講解
4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可視化深度學(xué)習(xí)模型的高維特征
5、深度學(xué)習(xí)模型可解釋性與可視化中的ChatGPT提示詞庫講解
6、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型可視化的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行???????
第十六ChatGPT 4助力AI繪圖技術(shù)???????
1、生成式模型簡介（生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、變分自編碼器、擴(kuò)散模型等）
2、利用ChatGPT4 DALL.E 3生成圖像（下載圖像、3種不同分辨率、修改圖像）
3、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示詞庫（廣告海報(bào)、Logo、3D模型、插畫、產(chǎn)品包裝、烹飪演示、產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)、UI設(shè)計(jì)、吉祥物設(shè)計(jì)等）
4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多種視圖（正視圖、后視圖、側(cè)視圖、四分之三視圖、鳥瞰視圖、全景視圖、第一人稱視角、分割視圖、截面視圖等）
5、ChatGPT4 DALL.E 3中的多種光效（電致發(fā)光、化學(xué)發(fā)光、生物熒光、極光閃耀、全息光等）
6、ChatGPT4 DALL.E 3格子布局與角色一致性的實(shí)現(xiàn)
7、ChatGPT4 DALL.E 3生成動(dòng)圖GIF
8、Midjourney工具使用講解
9、Stable Diffusion工具使用
第十七GPT 4 API接口調(diào)用與完整項(xiàng)目開發(fā)???????
1、GPT模型API接口的調(diào)用方法（API Key的申請、API Key接口調(diào)用方法與參數(shù)說明）
2、利用GPT4實(shí)現(xiàn)完整項(xiàng)目開發(fā)
（1）聊天機(jī)器人的開發(fā)
（2）利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量
（3）構(gòu)建基于多模態(tài)（語音、文本、圖像）的阿爾茨海默病早期篩查程序
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