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。

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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。

ChatGPT/GPT4应用初学者最大的障碍是账号问题，本次会议首先解决的就是账号问题【详情见会议福利】，本课程通过多期的讲解，深入总结参会人员的需求，覆盖了科研工作中的文本、论文、编程、绘图等高级应用，融合众多插件应用，提高工作效率及科研项目开发能力，使GPT真正成为科研工作助手。

目标：

1、熟练掌握ChatGPT提示词技巧及各种应用方法，并成为工作中的助手。

2、通过案例掌握ChatGPT撰写、修改论文及工作报告，提供写作能力及优化工作。

3、熟练掌握ChatGPT融合相关插件的应用，完成数据分析、编程以及深度学习等相关科研项目。

4、掌握各种AI绘图工具，随意生成各类型性图像。

5、总结会议参加人员关注问题，现场进行辅助指导及交流。

专题一、OpenAI开发者大会最新技术发展及最新功能应用

1.1最新大模型GPT-4 Turbo详细讲解

1.2最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API

1.3 GPT Store讲解

1.4（实操演练）从0到1创建自己的GPT应用

专题二、定制自己的GPTs2.1热门的自定义GPTs使用介绍

2.2通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

2.3通过自定义的方式制作自己的GPTs

2.4 GPTs的3种分发方式

2.5 GPTs的action功能介绍

专题三、AIGC基础学习

3.1深度学习常用架构介绍

3.2 GPT1-4模型介绍

3.3 AIGC技术发展

3.4大语言模型的评估标准

3.5 ChatGPT/GPT4官网使用方法

3.6优秀国内大模型推荐

3.7 LLM与搜索引擎：差异与联系

专题四、提示词工程高级技巧

4.1提示词工程介绍

4.2如何写好一篇论文的提示词

4.3（实操演练）初识LLM：角色扮演的艺术

4.4（实操演练）调整LLM的语调与表达方式

4.5（实操演练）定义LLM的具体任务与目标

4.6（实操演练）探索LLM与上下文的密切关系

4.7（实操演练）零样本学习：强化逻辑推理

4.8（实操演练）多样本学习：模型模仿能力提升

4.9（实操演练）自洽性检验：数学能力加强

4.10（实操演练）知识生成：提高模型的信息处理能力

专题五、ChatGPT/GPT4的实用案例

5.1（实操演练）ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

5.2（实操演练）AI助力高效表格数据创建

5.3（实操演练）AI在数据处理中的实际操作

5.4（实操演练）苏格拉底式教学法在AI中的运用

5.5（实操演练）如何与AI交流科研问题

5.6（实操演练）AI助力文本数据整理与分析

5.7（实操演练）AI在用户评论分析中的应用

5.8（实操演练）AI撰写专业报告的技巧

5.9（实操演练）让AI根据知识点出题

5.10（实操演练）使用AI工具快速产出高端PPT的4种方法

5.11（实操演练）使用AI工具快速产出短视频

5.12（实操演练）快速制作流程图和思维导图

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专题六、让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手

6.1（实操演练）分析论文得出审稿意见

6.2（实操演练）进行论文内容问答

6.3（实操演练）生成论文摘要

6.4（实操演练）写论文综述并标注内容来源

6.5（实操演练）中/英文论文润色的4种方法

6.6（实操演练）进行论文降重的技巧

6.7（实操演练）查找某个观点或内容相关的论文

6.8（实操演练）对多篇论文进行分析对比

6.9（实操演练）如何防止AI生成的内容被检测

6.10（实操演练）生成完整长篇论文的技巧

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专题七、python基础学习

7.1 python的应用场景

7.2（实操演练）python环境安装配置

7.3（实操演练）print使用

7.4（实操演练）运算符和变量

7.5（实操演练）循环

7.6（实操演练）列表元组字典

7.7（实操演练）if条件

7.8（实操演练）函数

7.9（实操演练）模块

7.10（实操演练）类的使用

7.11（实操演练）文件读写

7.12（实操演练）异常处理

专题八、科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习

8.1（实操演练）numpy的属性

8.2（实操演练）创建array

8.3（实操演练）numpy的运算

8.4（实操演练）随机数生成以及矩阵的运算

8.5（实操演练）numpy的索引

8.6（实操演练）array合并

8.7（实操演练）Matplotlib基础用法

8.8（实操演练）figure图像

8.9（实操演练）设置坐标轴

8.10（实操演练）legend图例

8.11（实操演练）scatter散点图

专题九、机器学习算法应用

9.1机器学习概述

9.2训练集/验证集/测试集

9.3监督学习与无监督学习

9.4分类/回归/聚类算法

9.5机器学习算法应用分析

9.6（实操演练）使用回归算法完成波士顿房价预测

9.7（实操演练）使用KNN算法完成鸢尾花分类

9.8（实操演练）使用逻辑回归算法完成糖尿病预测

9.9（实操演练）分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）

9.10（实操演练）机器学习特征工程完整流程

专题十、深度学习算法基础

10.1单层感知器

10.2激活函数，损失函数和梯度下降法

10.3 BP算法介绍

10.4梯度消失问题

10.5多种激活函数介绍

10.6（实操演练）BP算法解决手写数字识别问题

专题十一、深度学习框架Tensorflow应用

11.1（实操演练）Mnist数据集和softmax讲解

11.2（实操演练）使用BP神经网络识别图片

11.3（实操演练）交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

11.4（实操演练）欠拟合/正确拟合/过拟合

11.5（实操演练）各种优化器Optimizer

11.6（实操演练）模型保存和模型载入方法

专题十二、深度学习算法-卷积神经网络CNN应用

12.1 CNN卷积神经网络

12.2卷积的局部感受野，权值共享介绍。

12.3卷积的具体计算方式

12.4池化层介绍（均值池化、最大池化）

12.5 same padding和valid padding介绍

12.6 LeNET-5卷积网络介绍

12.7（实操演练）CNN手写数字识别案例

专题十三、深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用

13.1 RNN循环神经网络介绍

13.2 RNN具体计算分析

13.3长短时记忆网络LSTM介绍

13.4输入门，遗忘门，输出门具体计算分析

13.5堆叠LSTM介绍

13.6双向LSTM介绍

13.7（实操演练）使用LSTM进行设备故障预测

专题十四、基于深度学习模型的图像识别

14.1 VGG16模型详解

14.2 ResNet模型详解

14.3 EfficientNet模型详解

14.4（实操演练）下载训练好的1000分类图像识别模型

14.5（实操演练）使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类

14.6（实操演练）使用迁移学习训练自己的天气现象分类模型

专题十五、让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手

15.1使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项

15.2（实操演练）让AI对代码进行详细讲解

15.3（实操演练）进行代码纠错及自动修改

15.4（实操演练）使用AI工具读取本地数据的技巧

15.5（实操演练）绘制折线图，柱状图，饼图等各种统计分析图表

15.6（实操演练）让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程

15.7（实操演练）使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测

15.8（实操演练）根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测

15.9（实操演练）自动化AI编程助手的使用

专题十六、让ChatGPT/GPT4进行数据处理

16.1（实操演练）让AI正确读取表格数据

16.2（实操演练）让AI理解百万行数据

16.3（实操演练）使用AI进行数据可视化

16.4（实操演练）使用AI进行数据缺失值处理

16.5（实操演练）使用AI进行数据归一化

16.6（实操演练）使用AI进行特征筛选

16.7（实操演练）使用AI输出表格数据

16.8（实操演练）使用AI输出特征工程处理后的数据

16.9（实操演练）使用AI绘制统计分析图表

专题十七、ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用

17.1（实操演练）用GPT绘制世界地图海岸线

17.2（实操演练）用GPT绘制不同的地图投影

17.3（实操演练）用GPT绘制南极地投影

17.4（实操演练）用GPT绘制地球各种关键变量的图

17.5（实操演练）用GPT绘制台风总降水量图

17.6（实操演练）用GPT绘制台风风速图

17.7（实操演练）用GPT计算台风总降水量

17.8（课实操演练）用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类

专题十八、ChatGPT/GPT4高级开发应用

18.1（实操演练）GPT模型API接口程序使用

18.2（实操演练）GPT模型参数调节

18.3（实操演练）用GPT程序API接口制作聊天机器人

18.4（实操演练）用GPT程序API接口制作自动订餐机器人

18.5（实操演练）用GPT程序API批量处理大量文本数据

18.6（实操演练）用DALLE-3程序API接口生成图片

18.7（实操演练）GPT4本地文件上传功能使用

18.8（实操演练）GPT4联网功能使用

18.9（实操演练）GPT4图像识别功能应用

18.10（实操演练）GPT高级数据分析功能详解

专题十九、AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用

19.1 AI画图原理介绍

19.2（实操演练）Midjourney工具的基础操作

19.3（实操演练）remix模式介绍

19.4（实操演练）blend命令介绍

19.5（实操演练）describe命令介绍

19.6（实操演练）图生图通过图片生成新的图片

19.7（实操演练）Midjourney的参数和设置介绍

19.8（实操演练）Midjourney科研作图介绍

19.9（实操演练）DALL-E 3模型介绍

19.10（实操演练）DALL-E 3根据上下文内容修改图片

19.11（实操演练）DALL-E 3在图像中生成特定文字

19.12（实操演练）DALL-E 3绘图结果的不断优化

专题二十、AI绘图工具Stable Diffusion基础应用

20.1（实操演练）Stable Diffusion工具介绍

20.2（实操演练）Stable Diffusion环境部署介绍

20.3（实操演练）通过文字生成图片

20.4（实操演练）通过图片生成图片

20.5（实操演练）图像智能高清算法

20.6（实操演练）使用Lora模型产生写实人物图像

20.7（实操演练）进行图像的局部重绘

20.8（实操演练）Controlnet插件介绍

20.9（实操演练）使用线稿图生成装修和建筑

20.10（实操演练）使用线稿图给图片上色

20.11（实操演练）产生特定姿态的人物图像

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