詳情點(diǎn)擊鏈接：GPT在地學(xué)、GIS、氣象、農(nóng)業(yè)、生態(tài)、環(huán)境等領(lǐng)域應(yīng)用

一開啟大模型

1 開啟大模型

1)大模型的發(fā)展歷程與最新功能

2)大模型的算法構(gòu)架與底層邏輯

3)大模型的強(qiáng)大功能與應(yīng)用場景

4)國內(nèi)外經(jīng)典大模型（ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千問等）

5)如何優(yōu)雅使用大模型

案例1.1：開啟不同平臺的大模型

案例1.2：GPT不同版本的使用

案例1.3：大模型文件上傳和處理

二基于GPT大模型提問框架

2 提問框架（提示詞、指令）

1)專業(yè)大模型提示詞，助你小白變專家

2)超實(shí)用的通用提示詞和提問框架

3)高級提問技巧

案例2.1：設(shè)定角色與投喂規(guī)則

案例2.2：行業(yè)專家指令合集

案例2.3：角色扮演與不同角度提問

案例2.4：分步提問與上下文關(guān)聯(lián)

案例2.5：經(jīng)典提問框架，提升模型效率

三基于ChatGPT大模型的數(shù)據(jù)清洗

3 基于ChatGPT的數(shù)據(jù)清洗

1)R語言和Python基礎(chǔ)（勿需學(xué)會，能看懂即可）

2)數(shù)據(jù)清洗方法（重復(fù)值、缺失值處理、異常值檢驗(yàn)、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、數(shù)據(jù)長寬轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)分組聚合）

案例3.1：使用大模型指令隨機(jī)生成數(shù)據(jù)

案例3.2：使用大模型指令讀取數(shù)據(jù)

案例3.3：使用大模型指令進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗

案例3.4：使用大模型指令對農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理

案例3.5：使用大模型指令對生態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理

四基于GPT大模型的統(tǒng)計(jì)分析

4 基于AI大模型的統(tǒng)計(jì)分析

1)統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)

2) 統(tǒng)計(jì)學(xué)三大常用檢驗(yàn)及其應(yīng)用場景

3) 方差分析、相關(guān)分析、回歸分析

4) 混合線性模型

5) Meta分析

案例4.1：使用大模型對生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)、方差齊性檢驗(yàn)

案例4.2：使用大模型進(jìn)行t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)

案例4.3：使用大模型指令對生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析、相關(guān)分析及回歸分析

案例4.4：使用大模型指令構(gòu)建混合線性模型

案例4.5：使用大模型指令對文獻(xiàn)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行Meta分析

五基于GPT大模型的機(jī)器學(xué)習(xí)

5 基于AI大模型的機(jī)器/深度學(xué)習(xí)（無需代碼基礎(chǔ)即可實(shí)現(xiàn)）

1)機(jī)器/深度學(xué)習(xí)

2)機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)（回歸、分類）、非監(jiān)督學(xué)習(xí)（降維、聚類）

3)特征工程、數(shù)據(jù)分割、目標(biāo)函數(shù)、參數(shù)優(yōu)化、交叉驗(yàn)證、超參數(shù)尋優(yōu)

1)深度學(xué)習(xí)算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)、交叉熵、優(yōu)化器）

2)Pytorch基礎(chǔ)

3)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

案例5.1：使用大模型指令構(gòu)建回歸模型（多元線性回歸、隨機(jī)森林、XGBoost、LightGBM等）

案例5.2：使用大模型指令構(gòu)建分類模型（支持向量機(jī)、XGBoost等）

案例5.3：使用大模型指令構(gòu)建降維模型

案例5.4：使用大模型指令構(gòu)建聚類模型

案例5.5：使用大模型指令構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，預(yù)測氣象數(shù)據(jù)

案例5.6：使用大模型指令構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行圖像識別

六基于GPT大模型的科研繪圖

6 基于AI大模型的科研繪圖

1)使用大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化

案例6.1：大模型科研繪圖指定全集

案例6.2：使用大模型指令繪制柱狀圖（誤差線）、散點(diǎn)圖、相關(guān)網(wǎng)絡(luò)圖、熱圖、小提琴圖、箱型圖、雷達(dá)圖、環(huán)形熱圖、氣泡圖、森林圖、三元圖等各類科研圖

案例6.3：使用大模型指令對圖形進(jìn)行修改

七基于GPT大模型的GIS應(yīng)用

7 基于AI大模型的GIS應(yīng)用

1)使用大模型進(jìn)行空間數(shù)據(jù)處理

2)使用大模型訓(xùn)練降尺度模型

3)使用大模型繪制矢量圖

4)使用大模型繪制柵格圖

案例7.1：使用大模型繪制全球地圖

案例7.2：使用大模型繪制NASA氣象數(shù)據(jù)分布圖

案例7.3：使用大模型繪制全球植被類型分布圖

案例7.4：使用大模型繪制全球植被生物量圖

案例7.5：使用大模型處理遙感數(shù)據(jù)并繪圖

八基于GPT大模型的論文助手

8 基于AI大模型的論文助手

案例8.1：大模型論文潤色指令大全

案例8.2：使用大模型進(jìn)行論文潤色

案例8.3：使用大模型對英文文獻(xiàn)進(jìn)行搜索

案例8.4：使用大模型對英文文獻(xiàn)進(jìn)行問答和輔助閱讀

案例8.5：使用大模型提取英文文獻(xiàn)關(guān)鍵信息

案例8.6：使用大模型對論文進(jìn)行摘要重寫

案例8.7：使用大模型取一個(gè)好的論文標(biāo)題

案例8.8：使用大模型寫論文框架

案例8.9：使用大模型對論文進(jìn)行翻譯

案例8.10：使用大模型對論文進(jìn)行評論，輔助撰寫審稿意見

案例8.11：使用大模型對論文進(jìn)行降重

案例8.12：使用大模型查找研究熱點(diǎn)

案例8.13：使用大模型對你的論文凝練成新聞和微信文案

案例8.14：使用大模型輔助專著、教材、課件的撰寫

九基于GPT大模型的項(xiàng)目基金助手

9 基于AI大模型的項(xiàng)目基金助手

1)基金申請

2)基因申請助手

案例9.1：使用大模型進(jìn)行項(xiàng)目選題

案例9.2：使用大模型進(jìn)行項(xiàng)目書語言潤色

案例9.3：使用大模型進(jìn)行項(xiàng)目書圖表制作

十基于大模型的AI繪圖

10基于大模型的AI繪圖

GPT、Midjourney、Stable Diffusion生成圖片講解及環(huán)境部署

1)AI畫圖指令

案例10.1：使用大模型進(jìn)行圖像識別

案例10.2：使用大模型生成圖像指令合集

案例10.3：使用大模型指令生成概念圖

案例10.4：使用大模型指令生成地球氮循環(huán)概念圖

案例10.5：使用大模型指令生成土壤概念圖

案例10.6：使用大模型指令生成病毒、植物、動物細(xì)胞結(jié)構(gòu)圖

案例10.7：使用大模型指令生成概念圖圖片素材

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-797850.html

到了這里，關(guān)于GPT在地學(xué)、GIS、氣象、農(nóng)業(yè)、生態(tài)、環(huán)境等領(lǐng)域應(yīng)用的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY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)！