原文鏈接：ChatGPT科研與AI繪圖及論文高效寫作教程
2023年隨著OpenAI開發者大會的召開，最重磅更新當屬GPTs，多模態API，未來自定義專屬的GPT。微軟創始人比爾蓋茨稱ChatGPT的出現有著重大歷史意義，不亞于互聯網和個人電腦的問世。360創始人周鴻祎認為未來各行各業如果不能搭上這班車，就有可能被淘汰在這個數字化時代，如何能高效地處理文本、文獻查閱、PPT編輯、編程、繪圖和論文寫作已經成為您成功的關鍵。而 ChatGPT，作為一種強大的自然語言處理模型，具備顯著優勢，能夠幫助您在各個領域取得突破。
ChatGPT 在論文寫作與編程方面也具備強大的能力。無論是進行代碼生成、錯誤調試還是解決編程難題，ChatGPT都能為您提供實用且高質量的建議和指導，提高編程效率和準確性。此外，ChatGPT是一位出色的合作伙伴，可以為您提供論文寫作的支持。它可以為您提供論文結構指導、段落重組建議，甚至是對論文內容的進一步拓展和豐富。利用ChatGPT的寫作能力，您可以更好地組織思路、提升論文的邏輯性和質量。
一：AI領域最新技術
1.OpenAI新模型-GPT-5
2.谷歌新模型-Gemini Ultra
3.Meta新模型-LLama3
4.科大訊飛-星火認知
5.百度-文心一言
6.MoonshotAI-Kimi
7.智譜AI-GLM-4
二：GPT最新技術
1.最新大模型GPT-4 Turbo
2.最新發布的高級數據分析，AI畫圖，圖像識別，文檔API
3.GPT Store
4.從0到1創建自己的GPT應用
三：最新模型Gemini
1.Gemini三大模型
2.Gemini與GPT-4對比
3.Gemini的原生多模態技術
4.Gemini的測試效果
5.Gemini的使用
四：定制自己的GPTs
1.熱門的自定義GPTs使用
2.通過聊天交流的方式制作自己的GPTs
3.通過自定義的方式制作自己的GPTs
4.GPTs的3種分發方式
5.GPTs的action功能
6.論文改進專家（GTPs）
7.3種論文寫作應用（GTPs）
五：AIGC基礎學習
1.深度學習常用架構
2.GPT1-4模型解析
3.AIGC技術發展
4.大語言模型的評估標準
5.ChatGPT/GPT4官網使用方法
6.優秀國內大模型推薦
7.LLM與搜索引擎：差異與聯系
六：提示詞工程高級技巧
1.提示詞工程
2.如何寫好一篇論文的提示詞
3.初識LLM：角色扮演的藝術
4.調整LLM的語調與表達方式
5.定義LLM的具體任務與目標
6.探索LLM與上下文的密切關系
7.零樣本學習：強化邏輯推理
8.多樣本學習：模型模仿能力提升
9.自洽性檢驗：數學能力加強
10.知識生成：提高模型的信息處理能力
七：ChatGPT/GPT4的實用案例
1.ChatGPT/GPT4是最好用的翻譯軟件
2.AI助力高效表格數據創建
3.AI在數據處理中的實際操作
4.蘇格拉底式教學法在AI中的運用
5.如何與AI交流科研問題
6.AI助力文本數據整理與分析
7.AI在用戶評論分析中的應用
8.AI撰寫專業報告的技巧
9.讓AI根據知識點出題
10.使用AI工具快速產出高端PPT的幾種方法
11.使用AI工具快速產出短視頻
12.快速制作流程圖、序列圖、思維導圖
八：讓ChatGPT/GPT4成為你的論文助手
1.論文搜索和論文關聯
2.分析論文得出審稿意見
3.進行論文內容問答
4.生成論文摘要
5.寫論文綜述并標注內容來源
6.中/英文論文潤色的4種方法
7.進行論文降重的技巧
8.查找某個觀點或內容相關的論文
9.對多篇論文進行分析對比
10.如何防止AI生成的內容被檢測
11.生成完整長篇論文的技巧
12.讓AI結合試驗數據進行寫作
13.自動寫作并添加參考文獻
九Python基礎學習
1.Python的應用場景
2.python環境安裝配置
3.print使用
4.運算符和變量
5.循環
6.列表元組字典
7.if條件
8.函數
9.模塊
10.類的使用
11.文件讀寫
12.異常處理
十科學計算模塊Numpy和繪圖模塊Matplotlib學習
1.numpy的屬性
2.創建array
3.numpy的運算
4.隨機數生成以及矩陣的運算
5.numpy的索引
6.array合并
7.Matplotlib基礎用法
8.figure圖像
9.設置坐標軸
10.legend圖例
11.scatter散點圖
十一機器學習算法應用
1.機器學習
2.訓練集/驗證集/測試集
3.監督學習與無監督學習
4.分類/回歸/聚類算法
5.機器學習算法應用分析
6.使用回歸算法完成波士頓房價預測
7.使用KNN算法完成鳶尾花分類
8.使用多種算法完成糖尿病預測
9.分析特征重要性（哪些特征對標簽的影響最大）
10.機器學習特征工程完整流程
十二深度學習算法基礎
1.單層感知器
2.激活函數，損失函數和梯度下降法
3.BP算法
4.梯度消失問題
5.多種激活函數
6.BP算法解決手寫數字識別問題
十三深度學習框架Tensorflow應用
1.Mnist數據集和softmax
2.使用BP神經網絡識別圖片
3.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
4.欠擬合/正確擬合/過擬合
5.各種優化器Optimizer
6.模型保存和模型載入方法
十四深度學習算法-卷積神經網絡CNN應用
1.CNN卷積神經網絡
2.卷積的局部感受野，權值共享。
3.卷積的具體計算方式
4.池化層介紹（均值池化、最大池化）
5.same padding和valid padding
6.LeNET-5卷積網絡
7.CNN手寫數字識別案例
十五深度學習算法-長短時記憶網絡LSTM應用
1.RNN循環神經網絡
2.RNN具體計算分析
3.長短時記憶網絡LSTM
4.輸入門，遺忘門，輸出門具體計算分析
5.堆疊LSTM
6.雙向LSTM
7.使用LSTM進行設備故障預測
十六基于深度學習模型的圖像識別
1.VGG16模型
2.ResNet模型
3.EfficientNet模型
4.下載訓練好的1000分類圖像識別模型
5.使用訓練好的圖像識別模型進行各種圖像分類
6.使用遷移學習訓練醫學影像分類模型
十七讓ChatGPT/GPT4成為你的編程助手
1.使用ChatGPT/GPT4寫程序的注意事項
2.讓AI對代碼進行詳細講解
3.進行代碼糾錯及自動修改
4.使用AI工具讀取本地數據的技巧
5.繪制折線圖，柱狀圖，餅圖等各種統計分析圖表
6.讓AI工具幫你自動進行數據分析和特征工程
7.使用你的數據產生機器學習模型進行分類預測
8.根據你的數據產生深度學習模型進行回歸預測
9.自動化AI編程助手的使用
十八讓ChatGPT/GPT4進行數據處理
1.讓AI正確讀取表格數據
2.讓AI理解百萬行數據
3.使用AI進行數據可視化
4.使用AI進行數據缺失值處理
5.使用AI進行數據歸一化
6.使用AI進行特征篩選
7.使用AI輸出表格數據
8.使用AI輸出特征工程處理后的數據
9.使用AI繪制統計分析圖表
十九ChatGPT/GPT4在地球科學方面的應用
1.用GPT繪制世界地圖海岸線
2.用GPT繪制不同的地圖投影
3.用GPT繪制南極地投影
4.用GPT繪制地球各種關鍵變量的圖
5.用GPT繪制臺風總降水量圖
6.用GPT繪制臺風風速圖
7.用GPT計算臺風總降水量
8.用GPT對遙感圖像光譜數據進行機器學習建模分類
二十ChatGPT/GPT4接口程序開發
1.GPT模型API接口程序使用
2.GPT模型參數調節
3.用GPT程序API接口制作聊天機器人
4.用GPT程序API接口制作自動訂餐機器人
5.用GPT程序API批量處理大量文本數據
6.用DALLE-3程序API接口生成圖片
二十一GPT4的特殊功能應用
1.識別圖片中的表格并保存
2.識別圖片中的公式并進行編輯
3.論文中的公式
4.模仿別人的統計圖表畫出類似的統計圖
5.GPT4聯網功能使用
6.學生壓力與心理狀況數據統計分析
7.GPT高級數據分析功能
8.GPT4本地文件上傳功能使用
二十二AI繪圖工具Midjourney和DALLE3應用
1. AI畫圖原理
2.Midjourney工具的基礎操作
3.remix模式
4.blend命令
5.describe命令
6.圖生圖通過圖片生成新的圖片
7.Midjourney的參數和設置
8.Midjourney科研作圖技巧
9.DALL-E 3模型
10.DALL-E 3根據上下文內容修改圖片
11.DALL-E 3在圖像中生成特定文字
12.DALL-E 3繪圖結果的不斷優化二十三AI繪圖工具Stable Diffusion基礎應用
1.Stable Diffusion工具
2.Stable Diffusion環境部署
3.通過文字生成圖片
4.通過圖片生成圖片
5.圖像智能高清算法
6.使用Lora模型產生寫實人物圖像
7.進行圖像的局部重繪
8.Controlnet插件介紹
9.使用線稿圖生成裝修和建筑
10.使用線稿圖給圖片上色
11.產生特定姿態的人物圖像
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