2022年11月30日，可能將成為一個改變?nèi)祟悮v史的日子——美國人工智能開發(fā)機構(gòu)OpenAI推出了聊天機器人ChatGPT3.5，將人工智能的發(fā)展推向了一個新的高度。2023年4月，更強版本的ChatGPT4.0上線，文本、語音、圖像等多模態(tài)交互方式使其在各行各業(yè)的應(yīng)用呈現(xiàn)了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首屆開發(fā)者大會被稱為“科技界的春晚”，吸引了全球廣大用戶的關(guān)注，
為了熟練地掌握ChatGPT4.0在近紅外光譜數(shù)據(jù)分析、定性/定量分析模型代碼自動生成等方面的強大功能，同時更加系統(tǒng)地學(xué)習(xí)人工智能（包括傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等）的基礎(chǔ)理論知識，以及具體的代碼實現(xiàn)方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各種使用方法與技巧，以及人工智能領(lǐng)域經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、決策樹、隨機森林、變量降維與特征選擇、群優(yōu)化算法等）和熱門深度學(xué)習(xí)方法（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)、自編碼器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代碼實現(xiàn)方法。深入淺出講解ChatGPT4.0的最新功能，以及經(jīng)典人工智能方法在近紅外光譜數(shù)據(jù)分析與定性/定量建模時需要掌握的經(jīng)驗及技巧。

鏈接: 《如何將ChatGPT4與Python近紅外光譜數(shù)據(jù)分析及機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)建模完美融合》

ChatGPT4入門基礎(chǔ)

1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演變）
2、ChatGPT對話初體驗（注冊與充值、購買方法）
3、GPT-4與GPT-3.5的區(qū)別，以及與國內(nèi)大語言模型（文心一言、星火等）的區(qū)別
4、ChatGPT科研必備插件（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）
5、定制自己的專屬GPTs（制作專屬GPTs的兩種方式：聊天/配置參數(shù)、利用Knowledge上傳本地知識庫提升專屬GPTs性能、利用Actions通過API獲取外界信息、專屬GPTs的分享）
6、GPT Store簡介

ChatGPT4 提示詞使用方法與技巧

1、ChatGPT Prompt (提示詞)使用技巧（為ChatGPT設(shè)定身份、明確任務(wù)內(nèi)容、提供任務(wù)相關(guān)的背景、舉一個參考范例、指定返回的答案格式等）
2、常用的ChatGPT提示詞模板
3、基于模板的ChatGPT提示詞優(yōu)化
4、利用ChatGPT4 及插件優(yōu)化提示詞
5、通過promptperfect.jina.ai優(yōu)化提示詞
6、利用ChatGPT4 及插件生成提示詞
7、ChatGPT4突破Token限制實現(xiàn)接收或輸出萬字長文（什么是Token？Token數(shù)與字符數(shù)之間的互相換算、五種方法提交超過Token限制的文本、四種方法讓ChatGPT的輸出突破Token限制）
8、控制ChatGPT的輸出長度（使用修飾語、限定回答的范圍、通過上下文限定、限定數(shù)量等）
9、利用ChatGPT4 及插件保存喜歡的ChatGPT提示詞并一鍵調(diào)用
10、案例演示：利用ChatGPT4實現(xiàn)網(wǎng)頁版游戲的設(shè)計、代碼自動生成與運行

ChatGPT4助力信息檢索與總結(jié)分析

1、傳統(tǒng)信息檢索方法與技巧總結(jié)（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、關(guān)鍵詞檢索+同行檢索、文獻(xiàn)訂閱）
2、利用ChatGPT4 及插件實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)檢索文獻(xiàn)
3、利用ChatGPT4及插件總結(jié)分析文獻(xiàn)內(nèi)容（三句話摘要、子彈式要點摘要、QA摘要、表格摘要、關(guān)鍵詞與關(guān)鍵句提取、頁面定位、多文檔對比、情感分析）
4、利用ChatGPT4 及插件總結(jié)Youtube視頻內(nèi)容

ChatGPT4助力論文寫作與投稿

1、利用ChatGPT4自動生成論文的總體框架
2、利用ChatGPT4完成論文翻譯（指定翻譯角色和翻譯的領(lǐng)域、給一些背景提示）
3、利用ChatGPT4實現(xiàn)論文語法校正
4、利用ChatGPT4完成段落結(jié)構(gòu)及句子邏輯潤色
5、利用ChatGPT4完成論文評審意見的撰寫與回復(fù)

ChatGPT4助力Python入門基礎(chǔ)

1、Python環(huán)境搭建（ 下載、安裝與版本選擇）。
2、如何選擇Python編輯器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）
3、Python基礎(chǔ)（數(shù)據(jù)類型和變量、字符串和編碼、list和tuple、條件判斷、循環(huán)、函數(shù)的定義與調(diào)用等）
4、第三方模塊的安裝與使用
5、Numpy模塊庫（Numpy的安裝；ndarray類型屬性與數(shù)組的創(chuàng)建；數(shù)組索引與切片；Numpy常用函數(shù)簡介與使用）
6、Matplotlib基本圖形繪制（線形圖、柱狀圖、餅圖、氣泡圖、直方圖、箱線圖、散點圖等）、圖形的布局（多個子圖繪制、規(guī)則與不規(guī)則布局繪制、向畫布中任意位置添加坐標(biāo)軸）

ChatGPT4助力近紅外光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

1、近紅外光譜數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化（為什么需要標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化？）
2、近紅外光譜數(shù)據(jù)異常值、缺失值處理
3、近紅外光譜數(shù)據(jù)離散化及編碼處理
4、近紅外光譜數(shù)據(jù)一階導(dǎo)數(shù)與二階導(dǎo)數(shù)
5、近紅外光譜數(shù)據(jù)去噪與基線校正
6、近紅外光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理中的ChatGPT提示詞模板講解

ChatGPT4助力多元線性回歸近紅外光譜分析

1、多元線性回歸模型（工作原理、最小二乘法）
2、嶺回歸模型（工作原理、嶺參數(shù)k的選擇、用嶺回歸選擇變量）
3、LASSO模型（工作原理、特征選擇、建模預(yù)測、超參數(shù)調(diào)節(jié)）
4、Elastic Net模型（工作原理、建模預(yù)測、超參數(shù)調(diào)節(jié)）
5、多元線性回歸、嶺回歸、LASSO、Elastic Net的Python代碼實現(xiàn)
6、多元線性回歸中的ChatGPT提示詞模板講解

ChatGPT4助力BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近紅外光譜分析

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（人工智能發(fā)展過程經(jīng)歷了哪些曲折？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類有哪些？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程是怎樣的？什么是梯度下降法？）
2、訓(xùn)練集和測試集劃分？ BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用激活函數(shù)有哪些？如何查看模型參數(shù)？
3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（隱含層神經(jīng)元個數(shù)、學(xué)習(xí)率）的優(yōu)化（交叉驗證）
4、值得研究的若干問題（欠擬合與過擬合、評價指標(biāo)的設(shè)計、樣本不平衡問題等）
5、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Python代碼實現(xiàn)
6、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的ChatGPT提示詞模板講解

ChatGPT4助力支持向量機（SVM）近紅外光譜分析

1、SVM的基本原理（什么是經(jīng)驗誤差最小和結(jié)構(gòu)誤差最?。縎VM的本質(zhì)是解決什么問題？SVM的四種典型結(jié)構(gòu)是什么？核函數(shù)的作用是什么？什么是支持向量？）
2、SVM擴(kuò)展知識（如何解決多分類問題？ SVM的啟發(fā)：樣本重要性排序及樣本篩選）
3、SVM的Python代碼實現(xiàn)
4、SVM中的ChatGPT提示詞模板講解

ChatGPT4助力決策樹、隨機森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM近紅外光譜分析

1、決策樹的基本原理（什么是信息熵和信息增益？ID3和C4.5算法的區(qū)別與聯(lián)系）
2、隨機森林的基本原理與集成學(xué)習(xí)框架（為什么需要隨機森林算法？廣義與狹義意義下的“隨機森林”分別指的是什么？“隨機”提現(xiàn)在哪些地方？隨機森林的本質(zhì)是什么？）
4、Bagging與Boosting集成策略的區(qū)別
5、Adaboost算法的基本原理
6、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理
7、XGBoost與LightGBM簡介
8、決策樹、隨機森林、Adaboost、XGBoost與LightGBM的Python代碼實現(xiàn)
9、決策樹、隨機森林、Adaboost、XGBoost與LightGBM的ChatGPT提示詞模板講解

ChatGPT4助力遺傳算法近紅外光譜分析

1、群優(yōu)化算法概述
2、遺傳算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是個體和種群？什么是適應(yīng)度函數(shù)？選擇、交叉與變異算子的原理與啟發(fā)式策略）
3、遺傳算法的Python代碼實現(xiàn)
4、遺傳算法中的ChatGPT提示詞模板講解

ChatGPT4助力近紅外光譜變量降維與特征選擇

1、主成分分析（PCA）的基本原理
2、偏最小二乘（PLS）的基本原理（PCA與PLS的區(qū)別與聯(lián)系；PCA除了降維之外，還可以幫助我們做什么？）
3、近紅外光譜波長選擇算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向與后向選擇法；區(qū)間法；無信息變量消除法等）
4、PCA、PLS、特征選擇算法的Python代碼實現(xiàn)
5、PCA、PLS、特征選擇算法中的ChatGPT提示詞模板講解
6、案例演示：
1）基于L1正則化的近紅外光譜波長篩選
2）基于信息熵的近紅外光譜波長篩選
3）基于Recursive feature elimination的近紅外光譜波長篩選
4）基于Forward-SFS的近紅外光譜波長篩選

ChatGPT4助力Pytorch入門基礎(chǔ)

1、深度學(xué)習(xí)框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
2、PyTorch簡介（動態(tài)計算圖與靜態(tài)計算圖機制、PyTorch的優(yōu)點）
3、PyTorch的安裝與環(huán)境配置（Pip vs. Conda包管理方式、驗證是否安裝成功）
4、張量（Tensor）的定義，以及與標(biāo)量、向量、矩陣的區(qū)別與聯(lián)系）
5、張量（Tensor）的常用屬性與方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）
6、張量（Tensor）的創(chuàng)建（直接創(chuàng)建、從numpy創(chuàng)建、依據(jù)概率分布創(chuàng)建）
7、張量（Tensor）的運算（加法、減法、矩陣乘法、哈達(dá)瑪積（element wise）、除法、冪、開方、指數(shù)與對數(shù)、近似、裁剪）
8、張量（Tensor）的索引與切片
9、PyTorch的自動求導(dǎo)（Autograd）機制與計算圖的理解
10、PyTorch常用工具包及API簡介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

ChatGPT4助力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近紅外光譜分析

1、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)越多越好嗎？深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)區(qū)別是什么？）
2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（什么是卷積核？CNN的典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是怎樣的？CNN的權(quán)值共享機制是什么？CNN提取的特征是怎樣的？）
3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)試技巧（卷積核尺寸、卷積核個數(shù)、移動步長、補零操作、池化核尺寸等參數(shù)與特征圖的維度，以及模型參數(shù)量之間的關(guān)系是怎樣的？）
4、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系
5、利用PyTorch構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolution層、Batch Normalization層、Pooling層、Dropout層、Flatten層等）
6、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的ChatGPT提示詞模板講解
7、案例演示：
（1）CNN預(yù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)物體識別;
（2）利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取抽象特征;
（3）自定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);
（4）基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜模型建立

ChatGPT4助力近紅外光譜遷移學(xué)習(xí)

1、遷移學(xué)習(xí)算法的基本原理（為什么需要遷移學(xué)習(xí)？為什么可以遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的基本思想是什么？）
2、常用的遷移學(xué)習(xí)算法簡介（基于實例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）
3、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法
4、遷移學(xué)習(xí)的Python代碼實現(xiàn)
5、案例演示：基于遷移學(xué)習(xí)的近紅外光譜的模型傳遞（模型移植）

ChatGPT4助力自編碼器近紅外光譜分析

1、自編碼器（Auto-Encoder的工作原理）
2、常見的自編碼器類型簡介（降噪自編碼器、深度自編碼器、掩碼自編碼器等）
3、自編碼器的Python代碼實現(xiàn)
4、自編碼器中的ChatGPT提示詞模板講解
5、案例演示：
1）基于自編碼器的近紅外光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理
2）基于自編碼器的近紅外光譜數(shù)據(jù)降維與有效特征提取

ChatGPT4助力U-Net多光譜圖像語義分割

1、語義分割（Semantic Segmentation）簡介
2、U-Net模型的基本原理
3、語義分割、U-Net模型中的ChatGPT提示詞模板講解
4、案例演示：基于U-Net的多光譜圖像語義分割

ChatGPT4助力深度學(xué)習(xí)模型可解釋性與可視化方法

1、什么是模型可解釋性？為什么需要對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行解釋？
2、常用的可視化方法有哪些（特征圖可視化、卷積核可視化、類別激活可視化等）？
3、類激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度類激活映射GRAD-CAM、局部可解釋模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）等原理講解
4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可視化深度學(xué)習(xí)模型的高維特征
5、深度學(xué)習(xí)模型可解釋性與可視化中的ChatGPT提示詞模板講解
6、案例演示

總結(jié)

1、復(fù)習(xí)與總結(jié)、資料分享（圖書、在線課程資源、源代碼等）
2、科研與創(chuàng)新方法總結(jié)（如何利用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate等工具查閱文獻(xiàn)資料、配套的數(shù)據(jù)和代碼？如何更好地撰寫論文的Discussion部分？）

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-794692.html

到了這里，關(guān)于如何將ChatGPT4與Python近紅外光譜數(shù)據(jù)分析及機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)建模完美融合的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！