李璐
如何借助chat gpt写出高质量的研究论文、课题申报书?
2024-2-27 15:28
阅读:913

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

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。

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,本次首先解决的就是账号问题【详情联系小编】,通过多期的讲解,深入总结参员需求,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真正成为科研工作中的助手

【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.OpenAI新模型-GPT-5

2.谷歌新模型-Gemini Ultra

3.Meta新模型-LLama3

4.科大讯飞-星火认知

5.百度-文心一言

6.MoonshotAI-Kimi

7.智谱AI-GLM-4

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1.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍

2.最新发布的高级数据分析,AI画图,图像识别,文档API介绍

3.GPT Store介绍

4.(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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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