第一章：ChatGPT4基础入门

1、ChatGPT概述

2、ChatGPT对话初体验

3、GPT-4与GPT-3.5的区别，以及与国内大语言模型的区别

4、ChatGPT科研必备插件

5、定制自己的专属GPTs

6、GPT Store简介

第二章：ChatGPT4 提示词使用方法与技巧

1、ChatGPT Prompt

2、常用的ChatGPT提示词模板

3、基于模板的ChatGPT提示词优化

4、利用ChatGPT4 及插件优化提示词

5、通过promptperfect.jina.ai优化提示词

6、利用ChatGPT4 及插件生成提示词

7、ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文

8、控制ChatGPT的输出长度

9、利用ChatGPT4 及插件保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用

第三章：ChatGPT4助力日常生活、学习与工作

1、ChatGPT4及插件助力中小学生功课辅导

2、ChatGPT4及插件助力文案撰写与润色修改

3、ChatGPT4及插件助力家庭健康管理

4、ChatGPT4及插件助力大学生求职与就业

5、ChatGPT4及插件助力商业工作

第四章：ChatGPT4助力信息检索与总结分析

1、传统信息检索方法与技巧总结

2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献

3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容

4、利用ChatGPT4 及插件总结Youtube视频内容

第五章：ChatGPT4助力论文写作与投稿

1、利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架

2、利用ChatGPT4完成论文翻译

3、利用ChatGPT4实现论文语法校正

4、利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色

5、利用ChatGPT4完成论文评审意见的撰写与回复

第六章：ChatGPT 4助力教学改革

1、利用ChatGPT4 及插件创建精美的思维导图

2、利用ChatGPT4 及插件生成流程图、甘特图

3、利用ChatGPT4 及插件制作PPT

4、利用ChatGPT4 及插件自动创建视频

5、ChatGPT4辅助教师高效备课

6、ChatGPT4辅助学生高效学习

第七章：ChatGPT4助力数据预处理

1、利用ChatGPT4及插件上传本地数据

2、利用ChatGPT4 及插件爬取第三方网站数据

3、利用ChatGPT4 及插件处理PDF文档

4、利用ChatGPT4 及插件实现常见文件格式之间的转换

5、利用ChatGPT4 及插件实现图像处理

6、描述性统计分析

7、常用的数据预处理方法

8、融合ChatGPT 4与Python的数据预处理代码自动生成与运行

9、利用ChatGPT4 及插件

第八章：ChatGPT 4助力前向型神经网络建模

1、BP神经网络的基本原理

2、BP神经网络的Python代码实现

3、BP神经网络参数的优化

4、值得研究的若干问题

5、前向型神经网络中的ChatGPT提示词库

第九章：ChatGPT 4助力KNN、贝叶斯分类与SVM建模

1、KNN分类模型

2、朴素贝叶斯分类模型

3、SVM的工作原理

4、SVM扩展知识

5、KNN、贝叶斯分类与SVM中的ChatGPT提示词库

第十章：ChatGPT 4助力决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM建模

1、决策树的工作原理

2、随机森林的工作原理

3、Bagging与Boosting的区别与联系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

5、常用的GBDT算法框架

6、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库

第十一章：ChatGPT 4助力变量降维与特征选择

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、常见的特征选择方法

4、遗传算法的基本原理

5、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库

第十二章：ChatGPT 4助力卷积神经网络建模

1、深度学习

2、卷积神经网络的基本原理

3、卷积神经网络的进化史

4、利用PyTorch构建卷积神经网络

5、卷积神经网络调参技巧

6、卷积神经网络中的ChatGPT提示词库

第十三章：ChatGPT 4助力迁移学习建模

1、迁移学习算法的基本原理

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、迁移学习中的ChatGPT提示词库

第十四章：ChatGPT 4助力生成式对抗网络建模

1、生成式对抗网络GAN

2、GAN的基本原理及GAN进化史

3、生成式对抗网络中的ChatGPT提示词库

第十五章：ChatGPT 4助力RNN、LSTM建模

1、循环神经网络RNN的基本工作原理

2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库

第十六章：ChatGPT 4助力YOLO目标检测建模

1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、YOLO模型中的ChatGPT提示词库

第十七章：ChatGPT 4助力自编码器建模

1、什么是自编码器

2、经典的几种自编码器模型原理

3、自编码器模型中的ChatGPT提示词库

第十八章：ChatGPT4助力机器学习与深度学习建模的行业应用

1、利用ChatGPT4 及插件实现近红外光谱定性/定量分析模型的建立、代码自动生成与运行

2、利用ChatGPT4 及插件实现生物医学信号

3、利用ChatGPT4 及插件实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行

4、利用ChatGPT4 及插件实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行

5、利用ChatGPT4 及插件实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行

第十九章：ChatGPT 4 助力深度学习模型可解释性与可视化方法

1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？

2、常用的可视化方法有哪些

3、类激活映射CAM、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME、等方法原理

4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征

5、深度学习模型可解释性与可视化中的ChatGPT提示词库

第二十章：ChatGPT 4助力AI绘图技术

1、生成式模型

2、利用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像

3、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库

4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图

5、中的多种光效

6、ChatGPT4 DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现

7、ChatGPT4 DALL.E 3生成动图GIF

第二十一章：GPT 4 API接口调用与完整项目开发

1、GPT模型API接口的调用方法

原文：AI支持下的Python数据分析与可视化、人工智能建模及论文高效撰写