2023年随着OpenAI开发者大会的召开最重磅更新当属GPTs多模态API未来自定义专属的GPT。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。

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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。

ChatGPT/GPT4应用初学者最大的障碍是账号问题本次会议首先解决的就是账号问题【详情见会议福利】本课程通过多期的讲解深入总结参会人员的需求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、总结会议参加人员关注问题现场进行辅助指导及交流。

专题一、OpenAI开发者大会最新技术发展及最新功能应用

1.1最新大模型GPT-4 Turbo详细讲解

1.2最新发布的高级数据分析AI画图图像识别文档API

1.3 GPT Store讲解

1.4实操演练从0到1创建自己的GPT应用

专题二、定制自己的GPTs2.1热门的自定义GPTs使用介绍

2.2通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

2.3通过自定义的方式制作自己的GPTs

2.4 GPTs的3种分发方式

2.5 GPTs的action功能介绍

专题三、AIGC基础学习

3.1深度学习常用架构介绍

3.2 GPT1-4模型介绍

3.3 AIGC技术发展

3.4大语言模型的评估标准

3.5 ChatGPT/GPT4官网使用方法

3.6优秀国内大模型推荐

3.7 LLM与搜索引擎差异与联系

专题四、提示词工程高级技巧

4.1提示词工程介绍

4.2如何写好一篇论文的提示词

4.3实操演练初识LLM角色扮演的艺术

4.4实操演练调整LLM的语调与表达方式

4.5实操演练定义LLM的具体任务与目标

4.6实操演练探索LLM与上下文的密切关系

4.7实操演练零样本学习强化逻辑推理

4.8实操演练多样本学习模型模仿能力提升

4.9实操演练自洽性检验数学能力加强

4.10实操演练知识生成提高模型的信息处理能力

专题五、ChatGPT/GPT4的实用案例

5.1实操演练ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

5.2实操演练AI助力高效表格数据创建

5.3实操演练AI在数据处理中的实际操作

5.4实操演练苏格拉底式教学法在AI中的运用

5.5实操演练如何与AI交流科研问题

5.6实操演练AI助力文本数据整理与分析

5.7实操演练AI在用户评论分析中的应用

5.8实操演练AI撰写专业报告的技巧

5.9实操演练让AI根据知识点出题

5.10实操演练使用AI工具快速产出高端PPT的4种方法

5.11实操演练使用AI工具快速产出短视频

5.12实操演练快速制作流程图和思维导图

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专题六、让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手

6.1实操演练分析论文得出审稿意见

6.2实操演练进行论文内容问答

6.3实操演练生成论文摘要

6.4实操演练写论文综述并标注内容来源

6.5实操演练中/英文论文润色的4种方法

6.6实操演练进行论文降重的技巧

6.7实操演练查找某个观点或内容相关的论文

6.8实操演练对多篇论文进行分析对比

6.9实操演练如何防止AI生成的内容被检测

6.10实操演练生成完整长篇论文的技巧

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专题七、python基础学习

7.1 python的应用场景

7.2实操演练python环境安装配置

7.3实操演练print使用

7.4实操演练运算符和变量

7.5实操演练循环

7.6实操演练列表元组字典

7.7实操演练if条件

7.8实操演练函数

7.9实操演练模块

7.10实操演练类的使用

7.11实操演练文件读写

7.12实操演练异常处理

专题八、科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习

8.1实操演练numpy的属性

8.2实操演练创建array

8.3实操演练numpy的运算

8.4实操演练随机数生成以及矩阵的运算

8.5实操演练numpy的索引

8.6实操演练array合并

8.7实操演练Matplotlib基础用法

8.8实操演练figure图像

8.9实操演练设置坐标轴

8.10实操演练legend图例

8.11实操演练scatter散点图

专题九、机器学习算法应用

9.1机器学习概述

9.2训练集/验证集/测试集

9.3监督学习与无监督学习

9.4分类/回归/聚类算法

9.5机器学习算法应用分析

9.6实操演练使用回归算法完成波士顿房价预测

9.7实操演练使用KNN算法完成鸢尾花分类

9.8实操演练使用逻辑回归算法完成糖尿病预测

9.9实操演练分析特征重要性哪些特征对标签的影响最大

9.10实操演练机器学习特征工程完整流程

专题十、深度学习算法基础

10.1单层感知器

10.2激活函数损失函数和梯度下降法

10.3 BP算法介绍

10.4梯度消失问题

10.5多种激活函数介绍

10.6实操演练BP算法解决手写数字识别问题

专题十一、深度学习框架Tensorflow应用

11.1实操演练Mnist数据集和softmax讲解

11.2实操演练使用BP神经网络识别图片

11.3实操演练交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

11.4实操演练欠拟合/正确拟合/过拟合

11.5实操演练各种优化器Optimizer

11.6实操演练模型保存和模型载入方法

专题十二、深度学习算法-卷积神经网络CNN应用

12.1 CNN卷积神经网络

12.2卷积的局部感受野权值共享介绍。

12.3卷积的具体计算方式

12.4池化层介绍均值池化、最大池化

12.5 same padding和valid padding介绍

12.6 LeNET-5卷积网络介绍

12.7实操演练CNN手写数字识别案例

专题十三、深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用

13.1 RNN循环神经网络介绍

13.2 RNN具体计算分析

13.3长短时记忆网络LSTM介绍

13.4输入门遗忘门输出门具体计算分析

13.5堆叠LSTM介绍

13.6双向LSTM介绍

13.7实操演练使用LSTM进行设备故障预测

专题十四、基于深度学习模型的图像识别

14.1 VGG16模型详解

14.2 ResNet模型详解

14.3 EfficientNet模型详解

14.4实操演练下载训练好的1000分类图像识别模型

14.5实操演练使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类

14.6实操演练使用迁移学习训练自己的天气现象分类模型

专题十五、让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手

15.1使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项

15.2实操演练让AI对代码进行详细讲解

15.3实操演练进行代码纠错及自动修改

15.4实操演练使用AI工具读取本地数据的技巧

15.5实操演练绘制折线图柱状图饼图等各种统计分析图表

15.6实操演练让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程

15.7实操演练使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测

15.8实操演练根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测

15.9实操演练自动化AI编程助手的使用

专题十六、让ChatGPT/GPT4进行数据处理

16.1实操演练让AI正确读取表格数据

16.2实操演练让AI理解百万行数据

16.3实操演练使用AI进行数据可视化

16.4实操演练使用AI进行数据缺失值处理

16.5实操演练使用AI进行数据归一化

16.6实操演练使用AI进行特征筛选

16.7实操演练使用AI输出表格数据

16.8实操演练使用AI输出特征工程处理后的数据

16.9实操演练使用AI绘制统计分析图表

专题十七、ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用

17.1实操演练用GPT绘制世界地图海岸线

17.2实操演练用GPT绘制不同的地图投影

17.3实操演练用GPT绘制南极地投影

17.4实操演练用GPT绘制地球各种关键变量的图

17.5实操演练用GPT绘制台风总降水量图

17.6实操演练用GPT绘制台风风速图

17.7实操演练用GPT计算台风总降水量

17.8课实操演练用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类

专题十八、ChatGPT/GPT4高级开发应用

18.1实操演练GPT模型API接口程序使用

18.2实操演练GPT模型参数调节

18.3实操演练用GPT程序API接口制作聊天机器人

18.4实操演练用GPT程序API接口制作自动订餐机器人

18.5实操演练用GPT程序API批量处理大量文本数据

18.6实操演练用DALLE-3程序API接口生成图片

18.7实操演练GPT4本地文件上传功能使用

18.8实操演练GPT4联网功能使用

18.9实操演练GPT4图像识别功能应用

18.10实操演练GPT高级数据分析功能详解

专题十九、AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用

19.1 AI画图原理介绍

19.2实操演练Midjourney工具的基础操作

19.3实操演练remix模式介绍

19.4实操演练blend命令介绍

19.5实操演练describe命令介绍

19.6实操演练图生图通过图片生成新的图片

19.7实操演练Midjourney的参数和设置介绍

19.8实操演练Midjourney科研作图介绍

19.9实操演练DALL-E 3模型介绍

19.10实操演练DALL-E 3根据上下文内容修改图片

19.11实操演练DALL-E 3在图像中生成特定文字

19.12实操演练DALL-E 3绘图结果的不断优化

专题二十、AI绘图工具Stable Diffusion基础应用

20.1实操演练Stable Diffusion工具介绍

20.2实操演练Stable Diffusion环境部署介绍

20.3实操演练通过文字生成图片

20.4实操演练通过图片生成图片

20.5实操演练图像智能高清算法

20.6实操演练使用Lora模型产生写实人物图像

20.7实操演练进行图像的局部重绘

20.8实操演练Controlnet插件介绍

20.9实操演练使用线稿图生成装修和建筑

20.10实操演练使用线稿图给图片上色

20.11实操演练产生特定姿态的人物图像

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