自然科学研究遵循严谨的科学方法论，包括文献调研、问题综述、试验设计、提出假设、数据清洗、统计诊断、大数据分析、经典统计模型（回归模型、混合效应模型、结构方程模型、Meta分析模型）、参数优化、机器/深度学习、大尺度模型构建与模拟、论文辅助阅读、论文写作、翻译、润色、审稿、科研绘图、GIS绘图、概念图绘制、项目基金撰写及润色等过程。以ChatGPT-4o代表AI大语言模型引领了新一波人工智能浪潮，也在自然科学各个过程中提升生产力，本课程通过生物、地球、农业、气象、生态、环境、GIS科学领域中的大量案例，结合数据、文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，讲解自然科研的全流程，通过大模型辅助编写Python和R语言代码以及大模型API二次开发等技术对案例进行实现，带领大家快速进入科研新范式。

【内容简介】：

专题一、开启自然科学研究新范式

1、基于ChatGPT-4o开启科研新范式

1) 自然科学研究的主要流程

2) AI大模型的助力科研新范式

3) AI大模型的提问框架（提示词、指令）和专业级GPT store应用

案例1.1：开启大模型科研新范式

案例1.2：大模型助力自然科学的经典案例分析

案例1.3：经典高效的提问模板，提升模型效率

专题二、基于ChatGPT大模型的论文写作

2、科学论文写作全面提升案例

2.1：大模型论文润色中英文提问模板

案例2.2：使用大模型进行论文润色

案例2.3：使用大模型对英文文献进行搜索

案例2.4：使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读

案例2.5：使用大模型提取英文文献关键信息

案例2.6：使用大模型对论文进行摘要重写

案例2.7：使用大模型取一个好的论文标题

案例2.8：使用大模型写论文框架和调整论文结构

案例2.9：使用大模型对论文进行翻译

案例2.10：使用大模型对论文进行评论，辅助撰写审稿意见

案例2.11：使用大模型对论文进行降重

案例2.12：使用大模型查找研究热点

案例2.13：使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案

案例2.14：使用大模型对拓展论文讨论

案例2.15：使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写

专题三、基于ChatGPT大模型的数据清洗

3、数据清洗与特征工程

1) R语言和Python基础（能看懂即可）

2) 数据清洗方法（重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换，数据分组聚合）

案例3.1：使用大模型指令随机生成数据

案例3.2：使用大模型指令读取各种类型的数据

案例3.3：使用大模型指令进行原始数据进行清洗、切片、筛选、整合

案例3.4：使用大模型指令对农业气象数据进行预处理

案例3.5：使用大模型指令对生态数据进行预处理

专题四、基于ChatGPT大模型的统计分析

4、统计分析与模型诊断

1) 统计假设检验

2) 统计学三大常用检验及其应用场景

3) 方差分析、相关分析、回归分析

案例4.1：使用大模型对生态环境数据进行正态性检验、方差齐性检验

案例4.2：使用大模型进行t检验、F检验和卡方检验

案例4.3：使用大模型对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析

专题五、基于ChatGPT的经典统计模型

5、经典统计模型（混合效应模型、结构方程模型、Meta分析）构建

案例5.1：基于AI辅助构建的混合线性模型在生态学中应用

案例5.2：基于AI辅助的全球尺度Meta分析、诊断及绘图

案例5.3：基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型构建

专题六、基于ChatGPT的优化算法

6、模型参数及目标优化算法

案例6.1：最小二乘法对光合作用模型参数优化

案例6.2：遗传算法、差分进化算法对光合作用模型参数优化

案例6.3：贝叶斯定理和贝叶斯优化算法对机理模型参数优化

案例6.4：蒙特拉罗马尔科夫链MCMC对动力学模型进行参数优化

专题七、基于ChatGPT大模型的机器学习

7、机器/深度学习在科研中的应用

1) 机器/深度学习

2) 线性代数基础、特征值和特征向量

3) 机器学习监督学习（回归、分类）、非监督学习（降维、聚类）

4) 特征工程、数据分割、目标函数、参数优化、交叉验证、超参数寻优

5) 主成分分析、LDA、NMS、T-SNE、UMAP、Kmeans、Agglomerative、DBSCAN

6) 支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、LightGBM、高斯过程

7) 深度学习算法（神经网络、激活函数、交叉熵、优化器）

8) AI大模型的底层逻辑和算法结构（GPT1-GPT4）

9) 卷积神经网络、长短期记忆网络（LSTM）

案例7.1：使用大模型指令构建回归模型（多元线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等）

案例7.2：使用大模型指令构建分类模型（支持向量机、XGBoost等）

案例7.3：使用大模型指令构建降维模型

案例7.4：使用大模型指令构建聚类模型

案例7.5：使用大模型指令构建卷积神经网络进行图像识别

案例7.6：使用大模型指令构建LSTM模型进行气象环境时序预测

专题八、ChatGPT的二次开发

8、基于AI大模型的二次开发

案例8.1：基于API构建自己的本地大模型

案例8.2：基于构建的本地大模型实现ChatGPT功能、模型评价和图像生成

案例8.3：ChatGPT Store构建方法

专题九、基于ChatGPT大模型的科研绘图

9、基于AI大模型的科研绘图

1) 使用大模型进行数据可视化

案例9.1：大模型科研绘图指定全集

案例9.2：使用大模型指令绘制柱状图（误差线）、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图

案例9.3：使用大模型指令对图形进行修改

案例9.4：使用大模型对任务一类科研绘图的制作流程

专题十、基于ChatGPT的时空大数据分析

10、基于ChatGPT的时空大数据分析应用

1) R语言和Python空间数据处理主要方法

2) 基于AI大模型训练降尺度模型

3) 基于AI大模型处理矢量、栅格数据

4) 基于AI大模型处理多时相netCDF4数据

案例10.1：使用大模型对矢量、栅格等时空大数据进行处理

案例10.2：使用大模型处理NASA气象多时相NC数据

案例10.3：使用大模型绘制全球植被类型分布图

案例10.4：使用大模型栅格数据并绘制全球植被生物量图

案例10.5：使用大模型处理遥感数据并进行时间序列分析

案例10.6：使用不同插值方法对气象数据进行空间插值

案例10.7：使用大模型使用机器学习聚类分析及气候空间分区

案例10.8：使用大模型构建机器学习模型进行大尺度空间预测

专题十一、基于ChatGPT大模型的项目基金助手

11、基于AI大模型的项目基金助手

1) 基金申请讲解

2) 基因评审重点

案例11.1：使用大模型进行项目选题和命题

案例11.2：使用大模型进行项目书写作和语言润色

案例11.3：使用大模型进行项目书概念图绘制

专题十二、基于大模型的AI绘图

12、基于大模型的AI绘图

1)GPT DALL.E、Midjourney等AI大模型生成图片讲解

2)AI画图指令套路和参数设定

案例13.1：使用大模型进行图像识别

案例13.2：使用大模型生成图像指令合集

案例13.3：使用大模型指令生成概念图

案例13.4：使用大模型指令生成地球氮循环概念图

案例13.5：使用大模型指令生成土壤概念图

案例13.6：使用大模型指令生成病毒、植物、动物细胞结构图

案例13.7：使用大模型指令生成图片素材，从此不再缺图片素材

————————————————