2023年随着OpenAI开发者大会的召开,最重磅更新当属GPTs,多模态API,未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义,不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车,就有可能被淘汰在这个数字化时代,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。
【最新增加Claude3、Gemini、Sora、GPTs讲解及AI领域中的集中大模型的最新技术】
章、2024年AI领域最新发展介绍及使用 | 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 |
第二章、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 |
第三章、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 |
第四章、定制自己的GPTs | 1.(实操演练)热门的自定义GPTs使用介绍 2.(实操演练)通过聊天交流的方式制作自己的GPTs 3.(实操演练)通过自定义的方式制作自己的GPTs 4.(实操演练)GPTs的3种分发方式 5.(实操演练)GPTs的action功能介绍 6.(实操演练)论文改进专家(GTPs) 7.(实操演练)3种论文写作应用(GTPs) |
第五章、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 |
第六章、提示词工程高级技巧 【讲解+实践】 | 1.提示词工程讲解 2.如何写好一篇论文的提示词 3.(实操演练)初识LLM:角色扮演的艺术 4.(实操演练)调整LLM的语调与表达方式 5.(实操演练)定义LLM的具体任务与目标 6.(实操演练)探索LLM与上下文的密切关系 7.(实操演练)零样本学习:强化逻辑推理 8.(实操演练)多样本学习:模型模仿能力提升 9.(实操演练)自洽性检验:数学能力加强 10.(实操演练)知识生成:提高模型的信息处理能力 |
第七章、ChatGPT/GPT4的实用案例 【讲解+实践】 | 1.(实操演练)ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件 2.(实操演练)AI助力高效表格数据创建 3.(实操演练)AI在数据处理中的实际操作 4.(实操演练)苏格拉底式教学法在AI中的运用 5.(实操演练)如何与AI交流科研问题 6.(实操演练)AI助力文本数据整理与分析 7.(实操演练)AI在用户评论分析中的应用 8.(实操演练)AI撰写专业报告的技巧 9.(实操演练)让AI根据知识点出题 10.(实操演练)使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法 11.(实操演练)使用AI工具快速产出短视频 12.(实操演练)快速制作流程图、序列图、思维导图 |
第八章、让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手 【讲解+实践】 | 1.(实操演练)论文搜索和论文关联 2.(实操演练)分析论文得出审稿意见 3.(实操演练)进行论文内容问答 4.(实操演练)生成论文摘要 5.(实操演练)写论文综述并标注内容来源 6.(实操演练)中/英文论文润色的4种方法 7.(实操演练)进行论文降重的技巧 8.(实操演练)查找某个观点或内容相关的论文 9.(实操演练)对多篇论文进行分析对比 10.(实操演练)如何防止AI生成的内容被检测 11.(实操演练)生成完整长篇论文的技巧 12.(实操演练)让AI结合试验数据进行写作 13.(实操演练)自动写作并添加参考文献
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第九章、Python基础学习 【讲解+实践】 | 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 |
第十章、科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习 【讲解+实践】 | 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)rray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 |
第十一章、机器学习算法应用【讲解+实践】 | 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 |
第十二章、深度学习算法基础【讲解+实践】 | 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 |
第十三章、深度学习框架Tensorflow应用 【讲解+实践】 | 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 |
第十四章、深度学习算法-卷积神经网络CNN应用【讲解+实践】 | 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 |
第十五章、深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用 【讲解+实践】 | 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 |
第十六章、基于深度学习模型的图像识别(医学影像案例) 【讲解+实践】 | 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)使用迁移学习训练医学影像分类模型 |
第十七章、让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手 【讲解+实践】 | 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 |
第十八章、让ChatGPT/GPT4进行数据处理 【讲解+实践】 | 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 |
第十九章、ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用【讲解+实践】
| 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.(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 |
第二十章、ChatGPT/GPT4接口程序开发 【讲解+实践】
| 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 |
第二十一章、GPT4的特殊功能应用 【讲解+实践】 | 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 |
第二十二章、AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用 【讲解+实践】
| 1. AI画图原理讲解 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科研作图技巧 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 |
第二十三章、AI绘图工具Stable Diffusion基础应用 【讲解+实践】
| 1.(实操演练)Stable Diffusion工具讲解 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 |
第二十四章、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 |
原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247684285&idx=2&sn=9241970e5388398beb5666bcf659c6fc&chksm=fa774f80cd00c69657e971ff904ae90582b05eb6099e64ac5d177a861434348eb6a6c67890c3&token=972914172&lang=zh_CN#rd