让GPT成为您的科研加速器丨GPT引领前沿与应用突破之GPT4科研实践技术与AI绘图

GPT对于每个科研人员已经成为不可或缺的辅助工具，不同的研究领域和项目具有不同的需求。如在科研编程、绘图领域：
1、编程建议和示例代码:无论你使用的编程语言是Python、R、MATLAB还是其他语言，都可以为你提供相关的代码示例。
​2、数据可视化:生成各种类型的数据可视化图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图等。提供数据和要求，生成相应的图表代码或绘制它们。
3、统计分析:描述统计、假设检验、回归分析等，提供相关的建议和示例代码，帮助你理解和解释数据。
4、机器学习和数据挖掘:可以为你提供相关的算法介绍、模型建立和调参建议，以及示例代码。
5、数据预处理:数据预处理是科研中的重要步骤之一。整理、转换和归一化数据，更好分析和建模。
6、代码优化和效率提升:可以为你提供优化建议和最佳实践，帮助你编写更高效的程序。
7、科研方法论:可以讨论和介绍科研的方法论，包括实验设计、数据采集、结果解释和报告撰写等方面的建议。

让大量科研学者融合学科应用，积累技术经验，让学习不盲从，让GPT成为您真正的科研助手。您准备开始学习了吗？

一、AIGC概述

1.1 AIGC课程概述 
1.2 AIGC技术发展
1.3 人工智能基本概念
1.4 人工智能发展史
1.5 人工智能技术应用场景介绍
1.6 （动手练习）ChatGPT官网使用方法
1.7 （动手练习）ChatGPT国内使用方法
1.8 （动手练习）ChatGPT的API使用方法

二、人工智能算法介绍

2.1 AI算法是如何进行训练的
2.2 如何评估模型效果
2.3 深度学习常用算法介绍
2.4 GPT1-3模型介绍
2.5 强化学习和InstructGPT模型介绍
2.6 RLHF人类反馈强化学习介绍
2.7 ChatGPT和GPT4模型介绍

三、大语言模型Prompt提示词使用技巧

3.1 大语言模型和搜索引擎的区别
3.2  Prompt Engineering提示词工程介绍
3.3 （动手练习）角色扮演
3.4 （动手练习）使用不同的语气
3.5 （动手练习）给出具体任务
3.6 （动手练习）利用上下文管关联的特点
3.7 （动手练习）零样本思维链提示
3.8 （动手练习）zero shot,one shot,few shot
3.9 （动手练习）自洽性
3.10 （动手练习）生成知识提示

四、让GPT成为你的生活助理

4.1 把GPT当作新的搜索引擎
4.2 GPT是最好用的翻译软件
4.3 让GPT为你规划旅游行程
4.4 让GPT成为你的私人健身教练
4.5 让GPT成为你的私人医生
4.6 让GPT教你做菜
4.7 使用GPT指导孩子学习
4.8 使用GPT生成童话故事
4.9 使用GPT练习英语对话
4.10 使用GPT生成表格数据

五、让GPT成为你的工作秘书

5.1 让GPT帮你优化工作总结
5.2 让GPT帮你设计创意文案
5.3 让GPT帮你写邮件
5.4 使用GPT改进你的产品或服务
5.5 使用GPT分析不同产品的差异
5.6 向GPT寻求商业和营销意见
5.7 让GPT帮你写合同
5.8 让GPT帮你写简历
5.9 让GPT帮你进行模拟面试

六、让GPT成为你的论文助手

6.1 上传本地PDF论文然后让GPT提出审稿意见
6.2 上传本地PDF论文然后让GPT帮你翻译
6.3 上传本地PDF论文然后让GPT相关论文中的相关问题
6.4 用GPT帮你生成论文摘要
6.5 用GPT帮你生成文献综述
6.6 用GPT帮你论文中的技术方法
6.7 用GPT帮你进行中文论文润色
6.8 用GPT帮你进行中英文论文润色
6.9 用GPT帮你提出论文修改意见
6.10 用GPT帮你翻译并润色
6.11 用GPT写出完整论文的方法
6.12 用GPT对整篇论文进行润色
6.13 用GPT进行论文搜索

七、让GPT成为你的编程助手

7.1 用GPT实现某一特定功能的程序
7.2 用GPT对代码进行解释
7.3 用GPT进行代码纠错及修改
7.4 用GPT回答代码疑问
7.5 用GPT帮你优化代码
7.6 用GPT读取本地数据然后写代码
7.7 让GPT帮你提供完整项目代码并不断修正代码
7.8 基于GPT的编程插件copilotX介绍

八、基于GPT的完整科研/项目实现案例

8.1 用GPT了解科研/项目相关知识
8.2 用GPT优化科研/项目的设计
8.3 用GPT解答科研/项目相关问题
8.4 用GPT读取本地数据（Excel数据或CSV数据等）
8.5 用GPT对科研/项目数据进行模型建模程序编写
8.6 用GPT完成科研/项目论文撰写

九、GPT在地球科学方面的应用

9.1 用GPT绘制世界地图海岸线
9.2 用GPT绘制不同的地图投影
9.3 用GPT绘制南极地投影
9.4 用GPT绘制地球各种关键变量的图
9.5 用GPT绘制台风总降水量图
9.6 用GPT绘制台风风速图
9.7 用GPT计算台风总降水量
9.8 用GPT计算最大雷达反射率
9.9 用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类
9.10 用GPT绘制遥感图像分类结果

十、GPT的拓展应用

10.1 全自动AI助手autoGPT的介绍和使用
10.2 chatGPT联网获取最新信息
10.3 使用AI工具进行Excel数据处理
10.4 使用AI工具快速产出高端PPT
10.5 使用AI工具快速产出短视频

十一、ChatGPT/GPT4接口python程序开发学习

11.1 python环境安装介绍
11.2 ChatGPT/GPT4接口程序基础
11.3 GPT4模型调用
11.4 提示原则介绍
11.5 迭代优化介绍
11.6 文本概括介绍
11.7 GPT推断介绍
11.8 文本转换介绍
11.9 文本扩展介绍
11.10 用GPT程序接口制作聊天机器人
11.11 用GPT程序接口制作订餐机器人

十二、Code Interpreter及GPT插件介绍

12.1 ChatGPT Plus会员介绍
12.2 使用Code Interpreter进行数学计算
12.3 使用Code Interpreter生成二维码
12.4 使用Code Interpreter进行图片处理
12.5 使用Code Interpreter进行文字识别
12.6 使用Code Interpreter进行数据处理和分析
12.7 使用GPT插件画统计分析图标
12.8 使用GPT插件解方程
12.9 使用GPT插件做化学计算
12.10 使用GPT插件做物理计算
12.11 使用GPT插件进行推理计算
12.12 使用GPT插件进行论文答疑
12.13 使用GPT插件搜索论文
12.14 使用GPT插件写论文

十三、绘图工具DALL-E2和Midjourney应用

13.1 AI画图原理介绍
13.2 文生图和图生图介绍
13.3 CLIP模型和扩散模型介绍
13.4 绘图工具DALL-E2介绍
13.5 （动手练习）使用DALL-E2绘制第一张图
13.6 Midjourney工具介绍
13.7 Midjourney提高分辨率及图像微调
13.8 Midjourney搭建私人服务器
13.9 Midjourney的提示词参考
13.10 （动手练习）remix模式介绍
13.11 （动手练习）blend命令介绍
13.12 （动手练习）describe命令介绍
13.13 （动手练习）图生图通过图片生成新的图片
13.14 （动手练习）Midjourney的参数和设置介绍
13.15 （动手练习）使用chatgpt来产生图像的提示词
13.16 （动手练习）结合参数设置生成高质量图像
13.17 （动手练习）Midjourney科研作图介绍

十四、绘图工具Stable Diffusion基础应用

14.1 Stable Diffusion工具介绍
14.2 Stable Diffusion不同模型介绍
14.3 Stable Diffusion环境部署介绍
14.4 Stable Diffusion常用提示词介绍
14.5 Stable Diffusion工作界面介绍
14.6 （动手练习）通过文字生成图片
14.7 （动手练习）通过图片生成图片
14.8 （动手练习）通过图片反推prompt提示词
14.9 （动手练习）提示词的语法和权重
14.10 （动手练习）模仿别人的优质图片产生新图片
14.11 （动手练习）图像智能放大算法
14.12 （动手练习）把真人图像动漫化
14.13 （动手练习）把动漫人物变为真人

十五、绘图工具Stable Diffusion高级应用

15.1 Lora模型的下载和部署
15.2 （动手练习）使用Lora模型产生写实人物图像
15.3 （动手练习）使用Lora模型产生二次元人物图像
15.4 （动手练习）使用Lora模型产生水墨风格图像
15.5 （动手练习）使用Inpainting进行图像的局部重绘
15.6 Stable Diffusion的插件系统介绍
15.7 Controlnet插件介绍
15.8 Controlnet中不同模型效果展示
15.9 （动手练习）使用线稿图生成装修和建筑
15.10 （动手练习）使用线稿图给图片上色
15.11 （动手练习）产生特定姿态的人物图像

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更多应用

R-Meta多手段全流程分析与Meta高级绘图、多层次分层嵌套模型构建与Meta回归诊断、贝叶斯网络、MCMC参数优化及不确定性分析、Meta数据缺失值处理、Meta加权机器学习与非线性Meta分析_WangYan2022的博客-CSDN博客Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/132428460?spm=1001.2014.3001.5502CMIP6数据处理及在气候变化、水文、生态等领域中的应用_WangYan2022的博客-CSDN博客CMIP6数据被广泛应用于全球和地区的气候变化研究、极端天气和气候事件研究、气候变化影响和风险评估、气候变化的不确定性研究、气候反馈和敏感性研究以及气候政策和决策支持等多个领域。这些数据为我们理解和预测气候变化，评估气候变化的影响和风险，以及制定有效的气候政策和决策提供了关键的信息和工具。_cmip6https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/131944142?spm=1001.2014.3001.5502基于MATLAB、Python科研数据可视化_基于matlab的数据处理和可视化_WangYan2022的博客-CSDN博客互联网的飞速发展伴随着海量信息的产生，而海量信息的背后对应的则是海量数据。如何从这些海量数据中获取有价值的信息来供人们学习和工作使用，这就不得不用到大数据挖掘和分析技术。数据可视化分析作为大数据技术的核心一环，其重要性不言而喻。_基于matlab的数据处理和可视化https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/127053497?spm=1001.2014.3001.5502