ChatGPT深度科研應用、數據分析及機器學習、AI繪圖與高效論文培訓

培訓大綱：

第一：2024大語言模型最新進展與ChatGPT4基礎入門

1、2024?AIGC技術最新進展

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（注冊與充值、購買方法）

4、GPT-4與GPT-3.5的區別

5、GPT-4與國內外其他大語言模型（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、利用Knowledge上傳本地知識庫提升專屬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設定身份、明確任務內容、提供任務相關的背景、舉一個參考范例、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提示詞優化

4、利用ChatGPT4 及插件優化提示詞

5、通過promptperfect.jina.ai優化提示詞

6、利用ChatGPT4 及插件生成提示詞

7、ChatGPT4突破Token限制實現接收或輸出萬字長文（什么是Token？Token數與字符數之間的互相換算、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、限定數量等）

9、利用ChatGPT4 及插件保存喜歡的ChatGPT提示詞并一鍵調用

10、利用ChatGPT4實現網頁版游戲的設計、代碼自動生成與運行

第三ChatGPT4助力日常生活、學習與工作

1、ChatGPT4助力中小學生功課輔導（寫作文、作文批改、求解數學題、練習英語聽說讀寫、物理計算、化學計算等）

2、ChatGPT4助力文案撰寫與潤色修改

3、ChatGPT4助力家庭健康管理（化驗單結果解讀、就診咨詢與初步診斷、常見慢病管理、日常營養膳食建議等）

4、ChatGPT4助力大學生求職與就業（撰寫簡歷、模擬面試、職業規劃等）

5、ChatGPT4助力商業工作（行業競品檢索與分析、產品創意設計與建議、推廣營銷策略與方案制定、撰寫合同）

6、利用ChatGPT4 創建精美的思維導圖

7、利用ChatGPT4 生成流程圖、甘特圖

8、利用ChatGPT4 制作PPT

9、利用ChatGPT4自動創建視頻

10、ChatGPT4輔助教師高效備課（蘇格拉底式教學、為不同專業學生生成不同的教學內容、圍繞知識點生成不同難度的題目檢測學生的學習效果等）

11、ChatGPT4輔助學生高效學習（利用插件生成個性化學習計劃）

第四ChatGPT4助力信息檢索、總結分析、論文寫作與投稿

1、傳統信息檢索方法與技巧總結（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、關鍵詞檢索+同行檢索、文獻訂閱）

2、利用ChatGPT4 實現聯網檢索文獻

3、利用ChatGPT4閱讀與總結分析學術論文內容（三句話摘要、子彈式要點摘要、QA摘要、表格摘要、關鍵詞與關鍵句提取、頁面定位、多文檔對比、情感分析）

4、利用ChatGPT4 總結Youtube視頻內容

5、利用ChatGPT4完成學術論文的選題設計與優化

6、利用ChatGPT4自動生成論文的總體框架、論文摘要、前言介紹、文獻綜述、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域、提供背景提示）

8、利用ChatGPT4實現論文語法校正

9、利用ChatGPT4完成段落結構及句子邏輯潤色

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

第五ChatGPT4助力Python編程入門、科學計算、數據可視化、數據預處理

1、Python環境搭建（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變量命名規則；Python基本數學運算；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；while循環；break和continue）

4、Python函數與對象（函數的定義與調用；函數的參數傳遞與返回值；變量作用域與全局變量；對象的創建與使用）

5、Matplotlib的安裝與圖形繪制（設置散點、線條、坐標軸、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（動態交互圖的繪制、開發大數據可視化頁面等）

7、科學計算模塊庫（Numpy的安裝；ndarray類型屬性與數組的創建；數組索引與切片；Numpy常用函數簡介與使用）

8、利用ChatGPT4上傳本地數據（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、圖片等）

9、利用ChatGPT4 爬取第三方網站數據

10、利用ChatGPT4 實現常見文件格式之間的轉換

11、利用ChatGPT4 實現圖像處理（圖像縮放、旋轉、裁剪、去噪與去模糊）

12、利用ChatGPT4 實現描述性統計分析（數據的頻數分析：統計直方圖；數據的集中趨勢分析：數據的相關分析）

13、常用的數據預處理方法（數據標準化與歸一化、數據異常值與缺失值處理、數據離散化及編碼處理、手動生成新特征）

14、融合ChatGPT 4與Python的數據預處理代碼自動生成與運行

15、利用ChatGPT4實現數據統計分析與可視化（自動生成統計圖表）

16、利用ChatGPT4 實現代碼逐行

17、利用ChatGPT4 實現代碼Bug調試與自動修改

第六ChatGPT4助力機器學習建模???????

1、BP神經網絡的基本原理（人工神經網絡的分類有哪些？BP神經網絡的拓撲結構和訓練過程是怎樣的？什么是梯度下降法？）

2、BP神經網絡的Python代碼實現（劃分訓練集和測試集、數據歸一化）

3、BP神經網絡參數的優化（隱含層神經元個數、學習率、初始權值和閾值等如何設置？什么是交叉驗證？）

4、值得研究的若干問題（欠擬合與過擬合、評價指標選擇、樣本不平衡等）

5、前向型神經網絡中的ChatGPT提示詞庫

6、利用ChatGPT4實現BP神經網絡、極限學習機模型的代碼自動生成與運行

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、多項式樸素貝葉斯MultinomialNB、補充樸素貝葉斯ComplementNB）

9、SVM的工作原理（核函數的作用是什么？什么是支持向量？

10、SVM擴展知識（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實現KNN、貝葉斯分類、SVM模型的代碼自動生成與運行

13、決策樹的工作原理（微軟小冰讀心術的啟示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的區別與聯系）；決策樹除了建模型之外，還可以幫我們做什么事情？

14、隨機森林的工作原理（為什么需要隨機森林算法？廣義與狹義意義下的“隨機森林”分別指的是什么？“隨機”的本質是什么？怎樣可視化、解讀隨機森林的結果？）

15、Bagging與Boosting的區別與聯系

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、隨機森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示詞庫

19、利用ChatGPT4實現決策樹、隨機森林、XGBoost、LightGBM模型的代碼自動生成與運行

第七ChatGPT 4助力機器學習模型優化：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（優化搜索、Filter和Wrapper等；前向與后向選擇法；區間法；無信息變量消除法；正則稀疏優化方法等）

4、遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遺傳算法為代表的群優化算法的基本思想是什么？選擇、交叉、變異三個算子的作用分別是什么？）

5、PCA、PLS、特征選擇、群優化算法的ChatGPT提示詞庫

6、利用ChatGPT4 及插件實現變量降維與特征選擇算法的代碼自動生成與運行

第八ChatGPT 4助力卷積神經網絡建模???????

1、深度學習（深度學習大事記、深度學習與傳統機器學習的區別與聯系）

2、卷積神經網絡的基本原理（什么是卷積核、池化核？CNN的典型拓撲結構是怎樣的？CNN的權值共享機制是什么？）

3、卷積神經網絡的進化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等經典深度神經網絡的區別與聯系

4、利用PyTorch構建卷積神經網絡（Convolution層、Batch Normalization層、Pooling層、Dropout層、Flatten層等）

5、卷積神經網絡調參技巧（卷積核尺寸、卷積核個數、移動步長、補零操作、池化核尺寸等參數與特征圖的維度，以及模型參數量之間的關系是怎樣的？）

6、卷積神經網絡中的ChatGPT提示詞庫

7、利用ChatGPT4 及插件實現卷積神經網絡模型的代碼自動生成與運行

（1）CNN預訓練模型實現物體識別；

（2）利用卷積神經網絡抽取抽象特征；

（3）自定義卷積神經網絡拓撲結構

第九ChatGPT 4助力遷移學習建模???????

1、遷移學習算法的基本原理（為什么需要遷移學習？遷移學習的基本思想是什么？）

2、基于深度神經網絡模型的遷移學習算法

3、遷移學習中的ChatGPT提示詞庫

4、利用ChatGPT4及插件實現遷移學習模型的代碼自動生成與運行

第十ChatGPT 4助力生成式對抗網絡建模???????

1、生成式對抗網絡GAN（什么是對抗生成網絡？為什么需要對抗生成網絡？對抗生成網絡可以幫我們做什么？GAN給我們帶來的啟示）

2、GAN的基本原理及GAN進化史

3、生成式對抗網絡中的ChatGPT提示詞庫講解

4、利用ChatGPT4 及插件實現生成式對抗網絡模型的代碼自動生成與運行

第十一ChatGPT 4助力RNN、LSTM建模???????

1、循環神經網絡RNN的基本工作原理

2、長短時記憶網絡LSTM的基本工作原理

3、RNN與LSTM中的ChatGPT提示詞庫

4、利用ChatGPT4 及插件實現RNN、LSTM模型的代碼自動生成與運行

第十二ChatGPT 4助力YOLO目標檢測建模???????

1、什么是目標檢測？目標檢測與目標識別的區別與聯系

2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型與傳統目標檢測算法的區別

3、YOLO模型中的ChatGPT提示詞庫

4、利用ChatGPT4 及插件實現YOLO目標檢測模型的代碼自動生成與運行

（1）利用預訓練好的YOLO模型實現目標檢測（圖像檢測、視頻檢測、攝像頭實時檢測）；

（2）數據標注演示（LabelImage使用方法）；

（3）訓練自己的目標檢測數據集

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 及插件實現自編碼器模型的代碼自動生成與運行

（1）基于自編碼器的噪聲去除；

（2）基于自編碼器的手寫數字特征提取與重構；

第十四ChatGPT4助力機器學習與深度學習建模的行業應用???????

1、利用ChatGPT4實現近紅外光譜分析模型的建立、代碼自動生成與運行

2、利用ChatGPT4實現生物醫學信號（時間序列、圖像、視頻數據）分類識別與回歸擬合模型的建立、代碼自動生成與運行

3、利用ChatGPT4實現遙感圖像目標檢測、地物分類及語義分割模型的建立、代碼自動生成與運行

4、利用ChatGPT4實現大氣污染物預測模型的建立、代碼自動生成與運行

5、利用ChatGPT4實現自然語言處理模型的建立、代碼自動生成與運行

第十五ChatGPT 4 助力深度學習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習模型進行解釋？

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可視化深度學習模型的高維特征

5、深度學習模型可解釋性與可視化中的ChatGPT提示詞庫講解

6、利用ChatGPT4 及插件實現深度學習模型可視化的代碼自動生成與運行???????

第十六ChatGPT 4助力AI繪圖技術???????

1、生成式模型簡介（生成式對抗網絡、變分自編碼器、擴散模型等）

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、Logo、3D模型、插畫、產品包裝、烹飪演示、產品外觀設計、UI設計、吉祥物設計等）

4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多種視圖（正視圖、后視圖、側視圖、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（電致發光、化學發光、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現

7、ChatGPT4 DALL.E 3生成動圖GIF

8、Midjourney工具使用講解

9、Stable Diffusion工具使用

第十七GPT 4 API接口調用與完整項目開發???????

1、GPT模型API接口的調用方法（API Key的申請、API Key接口調用方法與參數說明）

2、利用GPT4實現完整項目開發

（1）聊天機器人的開發

（2）利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量

（3）構建基于多模態（語音、文本、圖像）的阿爾茨海默病早期篩查程序

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