ChatGPT是什么？

ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT 旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT经过了训练，可以根据接收到的输入生成响应，从而生成更自然、更多样化的响应。

ChatGPT能跟聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流ChatGPT的模型，能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务

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

ChatGPT4.0的功能包括：

无限制ChatGPT模型使用GPT-4模型使用

GPT-4图像分析功能

GPT-4联网功能

GPT-4高级数据分析功能

GPT-4高级插件功能

DALLE-3高级AI绘图功能

【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、总结大家关注问题，现场进行辅助指导及交流。

OpenAI2023年开发者大会及谷歌大模型Gemini等最新技术

1.（实操演练）最新超强模型Claude3使用讲解

2.OpenAI新模型-GPT-5介绍

3.（实操演练）谷歌新模型-Gemini使用讲解

4.Meta新模型-LLama3

5.（实操演练）阿里巴巴-通义千问

6.（实操演练）科大讯飞-星火认知

7.（实操演练）百度-文心一言

8.（实操演练）MoonshotAI-Kimi

9.（实操演练）智谱AI-智谱清言

10.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍

11.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API介绍

12.GPT Store介绍

13.（实操演练）从0到1创建自己的GPT应用

谷歌最新模型Gemini详解

1.Gemini三大模型

2.Gemini与GPT-4对比

3.Gemini的原生多模态技术

4.Gemini的测试效果

5.（实操演练）Gemini的使用

最新超强模型Claude3讲解

1.Claude3三大模型

2.Claude3模型团队介绍

3.Claude3的技术细节介绍

4.Claude3与GPT4对比

5.（实操演练）Claude3的使用

定制自己的GPTs

1.热门的自定义GPTs使用介绍

2.通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

3.通过自定义的方式制作自己的GPTs

4.GPTs的3种分发方式

5.GPTs的action功能介绍

6.论文改进专家（GTPs）

7.3种论文写作应用（GTPs）

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

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

初识LLM：角色扮演的艺术

调整LLM的语调与表达方式

定义LLM的具体任务与目标

探索LLM与上下文的密切关系

零样本学习：强化逻辑推理

多样本学习：模型模仿能力提升

自洽性检验：数学能力加强

知识生成：提高模型的信息处理能力

ChatGPT/GPT4的实用案例

ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

AI助力高效表格数据创建

AI在数据处理中的实际操作

苏格拉底式教学法在AI中的运用

如何与AI交流科研问题

AI助力文本数据整理与分析

AI在用户评论分析中的应用

AI撰写专业报告的技巧

让AI根据知识点出题

使用AI工具快速产出高端PPT的4种方法

使用AI工具快速产出短视频

快速制作流程图和思维导图

让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手

论文搜索和论文关联

分析论文得出审稿意见

进行论文内容问答

生成论文摘要

写论文综述并标注内容来源

中/英文论文润色的4种方法

进行论文降重的技巧

查找某个观点或内容相关的论文

对多篇论文进行分析对比

如何防止AI生成的内容被检测

生成完整长篇论文的技巧

让AI结合试验数据进行写作

自动写作并添加参考文献

python基础学习

1.python的应用场景

2.（实操演练）python环境安装配置

3.（实操演练）print使用

4.（实操演练）运算符和变量

5.（实操演练）循环

6.（实操演练）列表元组字典

7.（实操演练）if条件

8.（实操演练）函数

9.（实操演练）模块

10.（实操演练）类的使用

11.（实操演练）文件读写

12.（实操演练）异常处理

科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习

1.（实操演练）numpy的属性

2.（实操演练）创建array

3.（实操演练）numpy的运算

4.（实操演练）随机数生成以及矩阵的运算

5.（实操演练）numpy的索引

6.（实操演练）array合并

7.（实操演练）Matplotlib基础用法

8.（实操演练）figure图像

9.（实操演练）设置坐标轴

10.（实操演练）legend图例

11.（实操演练）scatter散点图

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.（实操演练）使用回归算法完成波士顿房价预测

7.（实操演练）使用KNN算法完成鸢尾花分类

8.（实操演练）使用多种算法完成糖尿病预测

9.（实操演练）分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）

10.（实操演练）机器学习特征工程完整流程

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.（实操演练）BP算法解决手写数字识别问题

深度学习框架Tensorflow应用

1.（实操演练）Mnist数据集和softmax讲解

2.（实操演练）使用BP神经网络识别图片

3.（实操演练）交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

4.（实操演练）欠拟合/正确拟合/过拟合

5.（实操演练）各种优化器Optimizer

6.（实操演练）模型保存和模型载入方法

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.（实操演练）CNN手写数字识别案例

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.（实操演练）使用LSTM进行设备故障预测

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.（实操演练）下载训练好的1000分类图像识别模型

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

6.（实操演练）使用迁移学习训练自己的天气现象分类模型

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.（实操演练）让AI对代码进行详细讲解

3.（实操演练）进行代码纠错及自动修改

4.（实操演练）使用AI工具读取本地数据的技巧

5.（实操演练）绘制折线图，柱状图，饼图等各种统计分析图表

6.（实操演练）让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程

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

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

9.（实操演练）自动化AI编程助手的使用

让ChatGPT/GPT4进行数据处理

1.（实操演练）让AI正确读取表格数据

2.（实操演练）让AI理解百万行数据

3.（实操演练）使用AI进行数据可视化

4.（实操演练）使用AI进行数据缺失值处理

5.（实操演练）使用AI进行数据归一化

6.（实操演练）使用AI进行特征筛选

7.（实操演练）使用AI输出表格数据

8.（实操演练）使用AI输出特征工程处理后的数据

9.（实操演练）使用AI绘制统计分析图表

ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用

1.（实操演练）用GPT绘制世界地图海岸线

2.（实操演练）用GPT绘制不同的地图投影

3.（实操演练）用GPT绘制南极地投影

4.（实操演练）用GPT绘制地球各种关键变量的图

5.（实操演练）用GPT绘制台风总降水量图

6.（实操演练）用GPT绘制台风风速图

7.（实操演练）用GPT计算台风总降水量

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

ChatGPT/GPT4高级开发应用

1.（实操演练）GPT模型API接口程序使用

2.（实操演练）GPT模型参数调节

3.（实操演练）用GPT程序API接口制作聊天机器人

4.（实操演练）用GPT程序API接口制作自动订餐机器人

5.（实操演练）用GPT程序API批量处理大量文本数据

6.（实操演练）用DALLE-3程序API接口生成图片

1.（实操演练）识别图片中的表格并保存

2.（实操演练）识别图片中的公式并进行编辑

3.（实操演练）论文中的公式讲解

4.（实操演练）模仿别人的统计图表画出类似的统计图

5.（实操演练）GPT4联网功能使用

6.（实操演练）学生压力与心理状况数据统计分析

7.（实操演练）GPT高级数据分析功能详解

8.（实操演练）GPT4本地文件上传功能使用

AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用

1. AI画图原理介绍

2.（实操演练）Midjourney工具的基础操作

3.（实操演练）remix模式介绍

4.（实操演练）blend命令介绍

5.（实操演练）describe命令介绍

6.（实操演练）图生图通过图片生成新的图片

7.（实操演练）Midjourney的参数和设置介绍

8.（实操演练）Midjourney科研作图介绍

9.（实操演练）DALL-E 3模型介绍

10.（实操演练）DALL-E 3根据上下文内容修改图片

11.（实操演练）DALL-E 3在图像中生成特定文字

12.（实操演练）DALL-E 3绘图结果的不断优化

AI绘图工具Stable Diffusion基础应用

1.（实操演练）Stable Diffusion工具介绍

2.（实操演练）Stable Diffusion环境部署介绍

3.（实操演练）通过文字生成图片

4.（实操演练）通过图片生成图片

5.（实操演练）图像智能高清算法

6.（实操演练）使用Lora模型产生写实人物图像

7.（实操演练）进行图像的局部重绘

8.（实操演练）Controlnet插件介绍

9.（实操演练）使用线稿图生成装修和建筑

10.（实操演练）使用线稿图给图片上色

11.（实操演练）产生特定姿态的人物图像

AI视频领域应用（Sora等）

1.视频生成工具pika介绍及使用

2.视频生成工具runway介绍及使用

3.OpenAI最新视频生成模型Sora提示词介绍

4.OpenAI最新视频生成模型Sora使用介绍

5.阿里巴巴视频生成模型EMO介绍