• 如何用GPT进行课题申报,论文选题及实验方案设计?


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    第一:2024大语言模型最新进展

    1、2024 AIGC技术最新进展(生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型OpenAI Sora vs.Google Veo)

    2、国内外大语言模型对比分析

    3、Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据

    4、ChatGPT对话初体验

    5、ChatGPT科研必备GPT汇总(寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等)

    6、GPT Store与使用

    7、定制自己的专属GPTs(制作专属GPTs的两种方式:聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享)

    8、ChatGPT对话记录保存与管理

    第二:ChatGPT4 提示词使用方法与技巧

    1、ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧(为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等)

    2、常用的ChatGPT提示词模板

    3、ChatGPT提示词优化(Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等)

    4、ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文(Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制)

    5、控制ChatGPT的输出长度(使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等)

    6、保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用

    第三:ChatGPT4助力日常生活、学习与工作

    1、ChatGPT4助力中小学生功课辅导

    2、ChatGPT4助力文案撰写与润色修改

    3、ChatGPT4助力家庭健康管理(化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等)

    4、ChatGPT4助力大学生求职与就业(撰写简历、模拟面试、职业规划等)

    5、ChatGPT4助力商业工作(行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同)

    6、利用ChatGPT4 创建精美的思维导图

    7、利用ChatGPT4 生成流程图、甘特图

    8、利用ChatGPT4 制作PPT

    9、利用ChatGPT4自动创建视频

    10、ChatGPT4辅助教师高效备课(苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等)

    11、ChatGPT4辅助学生高效学习(利用GPTs生成专属学习计划)

    第四:ChatGPT助力课题申报,论文选题及实验方案设计

    1、课题申请书撰写技巧及要点剖析(项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等)

    2、利用ChatGPT4分析指定领域的热门研究方向

    3、利用ChatGPT4辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容

    4、利用ChatGPT4总结指定论文的局限性与不足,并给出潜在的改进思路与建议

    5、利用ChatGPT4评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作

    6、利用ChatGPT4进一步细化改进思路,凝练论文的选题与创新点

    7、利用ChatGPT4给出具体的算法步骤,并自动生成算法的Python示例代码框架

    8、利用ChatGPT4设计完整的实验方案与数据分析流程

    9、利用ChatGPT4给出论文Discussion部分的切入点和思路

    第五:ChatGPT助力信息检索,总结分析,论文写作与投稿

    1、传统信息检索方法与技巧总结(Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅)

    2、利用ChatGPT4 实现联网检索文献

    3、利用ChatGPT4阅读与总结分析学术论文内容(三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词与关键句提取、页面定位、多文档对比、情感分析)

    4、利用ChatGPT4 总结Youtube视频内容

    5、利用ChatGPT4完成学术论文的选题设计与优化

    6、利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言、文献综述、完整长篇论文等

    7、利用ChatGPT4完成论文翻译(指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示)

    8、利用ChatGPT4实现论文语法校正

    9、利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色

    10、利用ChatGPT4完成论文降重

    11、利用ChatGPT4完成论文参考文献格式的自动转换

    12、ChatGPT4辅助审稿人完成论文评审意见的撰写

    13、ChatGPT4辅助投稿人完成论文评审意见的回复

    14、ChatGPT4文献检索、论文写作必备GPTs总结

    第六:ChatGPT助力python编程入门,科学计算,数据可视化,数据预处理

    1、Python环境搭建(Python软件下载、安装与版本选择;PyCharm下载、安装;Python之Hello World;第三方模块的安装与使用;Python 2.x与Python 3.x对比)

    2、Python基本语法(Python变量命名规则;Python基本数学运算;Python常用变量类型的定义与操作;Python程序注释)

    3、Python流程控制(条件判断;for循环;while循环;break和continue)

    4、Python函数与对象(函数的定义与调用;函数的参数传递与返回值;变量作用域与全局变量;对象的创建与使用)

    5、Matplotlib的安装与图形绘制(设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性;绘制多图;图的嵌套;折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制)

    6、Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用(动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等)

    7、科学计算模块库(Numpy的安装;ndarray类型属性与数组的创建;数组索引与切片;Numpy常用函数简介与使用)

    8、利用ChatGPT4上传本地数据(Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等)

    9、利用ChatGPT4 实现图像处理(图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊)

    10、利用ChatGPT4 实现描述性统计分析(数据的频数分析:统计直方图;数据的集中趋势分析:数据的相关分析)

    11、常用的数据预处理方法(数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征)

    12、融合ChatGPT 4与Python的数据预处理代码自动生成与运行

    13、利用ChatGPT4自动生成数据统计分析图表

    14、利用ChatGPT4 实现代码逐行讲解

    15、利用ChatGPT4 实现代码Bug调试与自动修改

    第七:ChatGPT助力机器学习建模

    1、BP神经网络的基本原理

    2、BP神经网络的Python代码实现(划分训练集和测试集、数据归一化)

    3、BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)

    4、值得研究的若干问题(欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等)

    5、BP神经网络中的ChatGPT提示词库

    6、利用ChatGPT4实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行

    7、SVM的工作原理

    8、决策树的工作原理

    9、随机森林的工作原理

    10、Bagging与Boosting的区别与联系

    11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

    12、常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)

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

    14、利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行

    第八:ChatGPT4助力机器学习模型优化: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(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法;正则稀疏优化方法等)

    4、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理

    5、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库

    6、利用ChatGPT4 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行

    第九:ChatGPT 4助力卷积神经网络建模

    1、深度学习(深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系)

    2、卷积神经网络的基本原理

    3、卷积神经网络的进化史:LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

    4、利用PyTorch构建卷积神经网络(Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等)

    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

    7、利用ChatGPT4实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行

    (1)CNN预训练模型实现物体识别;

    (2)利用卷积神经网络抽取抽象特征;

    (3)自定义卷积神经网络拓扑结构

    第十: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

    4、利用ChatGPT4实现迁移学习模型的代码自动生成与运行

    第十一: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

    4、利用ChatGPT4 实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行

    第十二: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

    4、利用ChatGPT4实现YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行

    (1)利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测;

    (2)数据标注演示(LabelImage使用方法);

    (3)训练自己的目标检测数据集

    第十三:ChatGPT4助力机器学习与深度学习建模的行业应用

    1、利用ChatGPT4实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行

    2、利用ChatGPT4实现生物医学信号(时间序列、图像、视频数据)分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行

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

    第十四:ChatGPT 4助力AI绘图技术

    1、利用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像(下载图像、修改图像)

    2、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库(广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等)

    3、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图(正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等)

    4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种光效(电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等)

    5、ChatGPT4 DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现

    6、ChatGPT4 DALL.E 3生成动图GIF

    7、Midjourney工具使用

    8、Stable Diffusion工具使用

    9、Runway图片生成动画工具使用

    第十五: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(API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明)

    2、利用GPT4实现完整项目开发

    (1)聊天机器人的开发

    (2)利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量

    (3)构建基于多模态(语音、文本、图像)的阿尔茨海默病早期筛查程序

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