詳情點(diǎn)擊鏈接：GPT4助力Python數(shù)據(jù)分析與可視化、人工智能建模及論文高效撰寫

第一：GPT4基礎(chǔ)入門

1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演變）

2、ChatGPT對(duì)話初體驗(yàn)（注冊(cè)與充值、購(gòu)買方法）

3、GPT-4與GPT-3.5的區(qū)別，以及與國(guó)內(nèi)大語(yǔ)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(shí)庫(kù)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

第二：GPT4?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(gè)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(shí)現(xiàn)接收或輸出萬(wàn)字長(zhǎng)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(zhǎng)度（使用修飾語(yǔ)、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(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)版游戲的設(shè)計(jì)、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第三：GPT4助力日常生活、學(xué)習(xí)與工作

1、ChatGPT4及插件助力中小學(xué)生功課輔導(dǎo)（寫作文、作文批改、求解數(shù)學(xué)題、練習(xí)英語(yǔ)聽說讀寫、物理計(jì)算、化學(xué)計(jì)算等）

2、ChatGPT4及插件助力文案撰寫與潤(rùn)色修改

3、ChatGPT4及插件助力家庭健康管理（化驗(yàn)單結(jié)果解讀、就診咨詢與初步診斷、常見慢病管理、日常營(yíng)養(yǎng)膳食建議等）

4、ChatGPT4及插件助力大學(xué)生求職與就業(yè)（撰寫簡(jiǎn)歷、模擬面試、就業(yè)指導(dǎo)與職業(yè)規(guī)劃等）

5、ChatGPT4及插件助力商業(yè)工作（行業(yè)競(jìng)品檢索與分析、產(chǎn)品創(chuàng)意設(shè)計(jì)與建議、推廣營(yíng)銷策略與方案制定、撰寫合同）

第四：GPT4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(shí)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(diǎn)摘要、QA摘要、表格摘要、關(guān)鍵詞與關(guān)鍵句提取、頁(yè)面定位、多文檔對(duì)比、情感分析）

4、利用ChatGPT4 及插件總結(jié)Youtube視頻內(nèi)容

第五：GPT4助力論文寫作與投稿

1、利用ChatGPT4自動(dòng)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(shí)現(xiàn)論文語(yǔ)法校正

4、利用ChatGPT4完成段落結(jié)構(gòu)及句子邏輯潤(rùn)色

5、利用ChatGPT4完成論文評(píng)審意見的撰寫與回復(fù)

第六：GPT 4助力教學(xué)改革

1、利用ChatGPT4 及插件創(chuàng)建精美的思維導(dǎo)圖

2、利用ChatGPT4 及插件生成流程圖、甘特圖

3、利用ChatGPT4 及插件制作PPT

4、利用ChatGPT4 及插件自動(dòng)創(chuàng)建視頻

5、ChatGPT4輔助教師高效備課（為不同專業(yè)學(xué)生生成不同的教學(xué)內(nèi)容、圍繞知識(shí)點(diǎn)生成不同難度的題目檢測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果等）

6、ChatGPT4輔助學(xué)生高效學(xué)習(xí)（利用插件生成個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃）

第七：GPT4助力數(shù)據(jù)預(yù)處理

1、利用ChatGPT4及插件上傳本地?cái)?shù)據(jù)

2、利用ChatGPT4 及插件爬取第三方網(wǎng)站數(shù)據(jù)

3、利用ChatGPT4 及插件處理PDF文檔（添加水印、合并/拆分文檔、提取PDF里的表格/圖片/關(guān)鍵詞信息、總結(jié)PDF內(nèi)容、為PDF生成詞云、OCR識(shí)別）

4、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)常見文件格式之間的轉(zhuǎn)換

5、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)圖像處理（圖像縮放、旋轉(zhuǎn)、裁剪、去噪與去模糊）

6、描述性統(tǒng)計(jì)分析（數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析：統(tǒng)計(jì)直方圖；數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析：數(shù)據(jù)的相關(guān)分析）

7、常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法（數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化、數(shù)據(jù)異常值與缺失值處理、數(shù)據(jù)離散化及編碼處理、手動(dòng)生成新特征）

8、融合ChatGPT 4與Python的數(shù)據(jù)預(yù)處理代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

9、利用ChatGPT4 及插件（實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與可視化（自動(dòng)生成統(tǒng)計(jì)圖表）

第八：GPT 4助力前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（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？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的本質(zhì)是什么？）

2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Python代碼實(shí)現(xiàn)（怎樣劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集？為什么需要?dú)w一化？歸一化是必須的嗎？）

3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化（隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、學(xué)習(xí)率、初始權(quán)值和閾值等如何設(shè)置？什么是交叉驗(yàn)證？）

4、值得研究的若干問題（欠擬合與過擬合、泛化性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的設(shè)計(jì)、樣本不平衡問題等）

5、前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

6、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第九：GPT 4助力KNN、貝葉斯分類與SVM建模

1、KNN分類模型（KNN算法的核心思想、距離度量方式的選擇、K值的選?。?/p>

2、樸素貝葉斯分類模型（伯努利樸素貝葉斯BernoulliNB、類樸素貝葉斯CategoricalNB、高斯樸素貝葉斯besfGaussianNB、多項(xiàng)式樸素貝葉斯MultinomialNB、補(bǔ)充樸素貝葉斯ComplementNB）

3、SVM的工作原理（核函數(shù)的作用是什么？什么是支持向量？

4、SVM擴(kuò)展知識(shí)（如何解決多分類問題？）

5、KNN、貝葉斯分類與SVM中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

6、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4及插件實(shí)現(xiàn)KNN、貝葉斯分類、SVM模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第十：GPT 4助力決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost與LightGBM建模

1、決策樹的工作原理（微軟小冰讀心術(shù)的啟示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的區(qū)別與聯(lián)系）；決策樹除了建模型之外，還可以幫我們做什么事情？

2、隨機(jī)森林的工作原理（為什么需要隨機(jī)森林算法？廣義與狹義意義下的“隨機(jī)森林”分別指的是什么？“隨機(jī)”體現(xiàn)在哪些地方？隨機(jī)森林的本質(zhì)是什么？怎樣可視化、解讀隨機(jī)森林的結(jié)果？）

3、Bagging與Boosting的區(qū)別與聯(lián)系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

5、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）

6、決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

7、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost、LightGBM模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第十一：GPT 4助力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

3、常見的特征選擇方法（優(yōu)化搜索、Filter和Wrapper等；前向與后向選擇法；區(qū)間法；無(wú)信息變量消除法；正則稀疏優(yōu)化方法等）

4、遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遺傳算法為代表的群優(yōu)化算法的基本思想是什么？粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模擬退火算法等與遺傳算法的區(qū)別與聯(lián)系）

5、PCA、PLS、特征選擇、群優(yōu)化算法的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

6、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)變量降維與特征選擇算法的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第十二：GPT 4助力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模

1、深度學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)大事記、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系）

2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（什么是卷積核、池化核？CNN的典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是怎樣的？CNN的權(quán)值共享機(jī)制是什么？）

3、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

4、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）

5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)參技巧（卷積核尺寸、卷積核個(gè)數(shù)、移動(dòng)步長(zhǎng)、補(bǔ)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？）

6、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

7、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

（1）CNN預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)物體識(shí)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)

第十三：GPT 4助力遷移學(xué)習(xí)建模

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)？遷移學(xué)習(xí)的基本思想是什么？）

2、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遷移學(xué)習(xí)算法

3、遷移學(xué)習(xí)中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

4、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4及插件實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第十四：GPT 4助力生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)建模

1、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN（什么是對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)？為什么需要對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)？對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)可以幫我們做什么？GAN給我們帶來的啟示）

2、GAN的基本原理及GAN進(jìn)化史

3、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

4、案例：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第十五：GPT 4助力RNN、LSTM建模

1、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的基本工作原理

2、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM的基本工作原理

3、RNN與LSTM中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

4、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)RNN、LSTM模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第十六：GPT 4助力YOLO目標(biāo)檢測(cè)建模

1、什么是目標(biāo)檢測(cè)？目標(biāo)檢測(cè)與目標(biāo)識(shí)別的區(qū)別與聯(lián)系

2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型與傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法的區(qū)別

3、YOLO模型中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

4、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)YOLO目標(biāo)檢測(cè)模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

（1）利用預(yù)訓(xùn)練好的YOLO模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)（圖像檢測(cè)、視頻檢測(cè)、攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)）；（2）數(shù)據(jù)標(biāo)注演示（LabelImage使用方法介紹）；

（3）訓(xùn)練自己的目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集

第十七：GPT 4助力自編碼器建模

1、什么是自編碼器（Auto-Encoder, AE）？

2、經(jīng)典的幾種自編碼器模型原理介紹（AE、Denoising AE, Masked AE）

3、自編碼器模型中的ChatGPT提示詞庫(kù)講解

4、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)自編碼器模型的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

（1）基于自編碼器的噪聲去除；

（2）基于自編碼器的手寫數(shù)字特征提取與重構(gòu)；

（3）基于掩碼自編碼器的缺失圖像重構(gòu)

第十八：GPT4助力機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)建模的行業(yè)應(yīng)用

1、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)近紅外光譜定性/定量分析模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

2、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)（時(shí)間序列、圖像、視頻數(shù)據(jù)）分類識(shí)別與回歸擬合模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

3、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)、地物分類及語(yǔ)義分割模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

4、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)大氣污染物預(yù)測(cè)模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

5、利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理模型的建立、代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第十九：GPT 4 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(duì)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）、等方法原理講解

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提示詞庫(kù)講解

6、案例實(shí)踐：利用ChatGPT4 及插件實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型可視化的代碼自動(dòng)生成與運(yùn)行

第二十：GPT 4助力AI繪圖技術(shù)

1、生成式模型（生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、變分自編碼器、擴(kuò)散模型等）

2、利用ChatGPT4 DALL.E 3生成圖像（下載圖像、3種不同分辨率、修改圖像）

3、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示詞庫(kù)（廣告海報(bào)、Logo、3D模型、插畫、產(chǎn)品包裝、烹飪演示、產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)、UI設(shè)計(jì)、吉祥物設(shè)計(jì)等）

4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多種視圖（正視圖、后視圖、側(cè)視圖、四分之三視圖、鳥瞰視圖、全景視圖、第一人稱視角、分割視圖、截面視圖等）

5、中的多種光效（電致發(fā)光、化學(xué)發(fā)光、生物熒光、極光閃耀、全息光等）

6、ChatGPT4 DALL.E 3格子布局與角色一致性的實(shí)現(xiàn)

7、ChatGPT4 DALL.E 3生成動(dòng)圖GIF

第二十一：GPT 4 API接口調(diào)用與完整項(xiàng)目開發(fā)

1、GPT模型API接口的調(diào)用方法（API Key的申請(qǐng)、API Key接口調(diào)用方法與參數(shù)說明）

2、案例實(shí)踐：利用GPT4實(shí)現(xiàn)完整項(xiàng)目開發(fā)

（1）聊天機(jī)器人的開發(fā)

（2）利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量

（3）構(gòu)建基于多模態(tài)（語(yǔ)音、文本、圖像）的阿爾茨海默病早期篩查程序文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-802636.html

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