ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

生活技能工作坊提供实用的心理学技巧，帮助提升日常生活能力 #生活知识# #生活心理学# #生活技能训练# #生活技能工作坊#

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、YOLO目标检测、自编码器等）的基本原理及Python、PyTorch代码实现方法。

第一章 2024大语言模型最新进展介绍

1、2024 AIGC技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型OpenAI Sora vs.Google Veo）
2、（实操）国内外大语言模型（ChatGPT 4O、Gemini、Claude、Llama3、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言等）对比分析
3、（实操）Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据
4、（实操）ChatGPT对话初体验（注册与充值、购买方法）
5、（实操）ChatGPT科研必备GPT汇总介绍（寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等）
6、（实操）GPT Store简介与使用
7、（实操）定制自己的专属GPTs（制作专属GPTs的两种方式：聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享）
8、（实操）ChatGPT对话记录保存与管理

第二章  ChatGPT4 提示词使用方法与技巧

1、（实操）ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧（为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等）
2、（实操）常用的ChatGPT提示词模板
3、（实操）ChatGPT提示词优化（Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等）
4、（实操）ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文（Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制）
5、（实操）控制ChatGPT的输出长度（使用修饰语、限定回答的范围、通过上下文限定、限定数量等）
6、（实操）保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用

第三章 ChatGPT4助力日常生活、学习与工作

1、（实操）ChatGPT4助力中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等）
2、（实操）ChatGPT4助力文案撰写与润色修改
3、（实操）ChatGPT4助力家庭健康管理（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等）
4、（实操）ChatGPT4助力大学生求职与就业（撰写简历、模拟面试、职业规划等）
5、（实操）ChatGPT4助力商业工作（行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同）
6、（实操）利用ChatGPT4 创建精美的思维导图
7、（实操）利用ChatGPT4 生成流程图、甘特图
8、（实操）利用ChatGPT4 制作PPT
9、（实操）利用ChatGPT4自动创建视频
10、（实操）ChatGPT4辅助教师高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等）
11、（实操）ChatGPT4辅助学生高效学习（利用GPTs生成专属学习计划）
12、案例演示与实操练习

第四章 ChatGPT4助力课题申报、论文选题及实验方案设计

1、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等）
2、（实操）利用ChatGPT4分析指定领域的热门研究方向
3、（实操）利用ChatGPT4辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容
4、（实操）利用ChatGPT4总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议
5、（实操）利用ChatGPT4评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作
6、（实操）利用ChatGPT4进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点
7、（实操）利用ChatGPT4给出具体的算法步骤，并自动生成算法的Python示例代码框架
8、（实操）利用ChatGPT4设计完整的实验方案与数据分析流程
9、（实操）利用ChatGPT4给出论文Discussion部分的切入点和思路
10、案例演示与实操练习

第五章 ChatGPT4助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿

1、（实操）传统信息检索方法与技巧总结（Google Scholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）
2、（实操）利用ChatGPT4 实现联网检索文献
3、（实操）利用ChatGPT4阅读与总结分析学术论文内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词与关键句提取、页面定位、多文档对比、情感分析）
4、（实操）利用ChatGPT4 总结Youtube视频内容
5、（实操）利用ChatGPT4完成学术论文的选题设计与优化
6、（实操）利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等
7、（实操）利用ChatGPT4完成论文翻译（指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示）
8、（实操）利用ChatGPT4实现论文语法校正
9、（实操）利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色
10、（实操）利用ChatGPT4完成论文降重
11、（实操）利用ChatGPT4完成论文参考文献格式的自动转换
12、（实操）ChatGPT4辅助审稿人完成论文评审意见的撰写
13、（实操）ChatGPT4辅助投稿人完成论文评审意见的回复
14、（实操）ChatGPT4文献检索、论文写作必备GPTs总结
15、案例演示与实操练习

第六章 ChatGPT4助力Python编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理

1、（实操）Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比）
2、（实操）Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释）
3、（实操）Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue）
4、（实操）Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用）
5、（实操）Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套；折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制）
6、（实操）Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用（动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等）
7、（实操）科学计算模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用）
8、（实操）利用ChatGPT4上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）
9、（实操）利用ChatGPT4 实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）
10、（实操）利用ChatGPT4 实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析）
11、（实操）常用的数据预处理方法（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征）
12、（实操）融合ChatGPT 4与Python的数据预处理代码自动生成与运行
13、（实操）利用ChatGPT4自动生成数据统计分析图表
14、（实操）利用ChatGPT4 实现代码逐行讲解
15、（实操）利用ChatGPT4 实现代码Bug调试与自动修改
16、案例演示与实操练习

第七章 ChatGPT4助力机器学习建模

1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？）
2、（实操）BP神经网络的Python代码实现（划分训练集和测试集、数据归一化）
3、（实操）BP神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）
4、（实操）值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等）
5、（实操）BP神经网络中的ChatGPT提示词库讲解
6、（实操）利用ChatGPT4实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行
7、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？如何解决多分类问题？）
8、决策树的工作原理（什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别与联系）
9、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”的本质是什么？怎样可视化、解读随机森林的结果？）
10、Bagging与Boosting的区别与联系
11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
12、（实操）常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
13、（实操）决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解
14、（实操）利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行
15、案例演示与实操练习

第八章 ChatGPT 4助力机器学习模型优化：变量降维与特征选择

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、（实操）常见的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法；正则稀疏优化方法等）
4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么？选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么？）
5、（实操）PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库讲解
6、（实操）利用ChatGPT4 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行
7、案例演示与实操练习

第九章 ChatGPT 4助力卷积神经网络建模

1、深度学习简介（深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核、池化核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？）
3、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、（实操）利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）
5、（实操）卷积神经网络调参技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）
6、（实操）卷积神经网络中的ChatGPT提示词库讲解
7、（实操）利用ChatGPT4实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行
①CNN预训练模型实现物体识别；
②利用卷积神经网络抽取抽象特征；
③自定义卷积神经网络拓扑结构
8、案例演示与实操练习

第十章 ChatGPT 4助力迁移学习建模

1、迁移学习算法的基本原理
2、（实操）基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、（实操）迁移学习中的ChatGPT提示词库讲解
4、（实操）利用ChatGPT4实现迁移学习模型的代码自动生成与运行
5、实操练习

第十一章 ChatGPT 4助力RNN、LSTM建模

1、循环神经网络RNN的基本工作原理
2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理
3、（实操）RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库讲解
4、（实操）利用ChatGPT4 实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行
5、案例演示与实操练习

第十二章 ChatGPT 4助力YOLO目标检测建模

1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别
3、（实操）YOLO模型中的ChatGPT提示词库讲解
4、（实操）利用ChatGPT4实现YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行
①利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测；
②数据标注演示（LabelImage使用方法介绍）；
③训练自己的目标检测数据集
5、案例演示与实操练习

第十三章 ChatGPT4助力机器学习与深度学习建模的行业应用

1、（实操）利用ChatGPT4实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行
2、（实操）利用ChatGPT4实现生物医学信号（时间序列、图像、视频数据）分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行
3、（实操）利用ChatGPT4实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行
4、（实操）利用ChatGPT4实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行
5、（实操）利用ChatGPT4实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行
6、案例演示与实操练习

第十四章 ChatGPT 4助力AI绘图技术

1、（实操）利用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像（下载图像、修改图像）
2、（实操）ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库（广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等）
3、（实操）ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图（正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等）
4、（实操）ChatGPT4 DALL.E 3中的多种光效（电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等）
5、（实操）ChatGPT4 DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现
6、（实操）ChatGPT4 DALL.E 3生成动图GIF
7、（实操）Midjourney工具使用讲解
8、（实操）Stable Diffusion工具使用讲解
9、（实操）Runway图片生成动画工具使用讲解
10、案例演示与实操练习

第十五章 GPT 4 API接口调用与完整项目开发

1、（实操）GPT模型API接口的调用方法（API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明）
2、（实操）利用GPT4实现完整项目开发
①聊天机器人的开发
②利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量
③构建基于多模态（语音、文本、图像）的阿尔茨海默病早期筛查程序
3、案例演示与实操练习

第十六章 面向科研场景的ChatGPT提示词工程大赛【科研创意Prompt挑战】

活动背景：提升科研人员在科研过程中的提示词撰写能力，通过比赛形式激发学员的创意和实践能力
活动目标：通过【提示词大赛】，提高学员在科研过程中撰写提示词的能力，激发创意与实践结合，为未来的科研工作提供更好的支持和帮助
参赛对象： 参加本次ChatGPT课程的所有科研人员
赛题内容： 课程第一天结束后公布具体赛题，赛题将围绕科研过程中不同环节的提示词撰写
提交方式： 学员需在课程第三天晚前提交答案，具体提交方式将在赛题公布时一并说明
奖项设置：一等奖1名、二等奖2名、三等奖 3名【设置奖项详细见流程说明】
评委评选： 由导师及特邀评委组成评审团，对所有提交的提示词进行评选
评选标准： 提示词的创意、准确性、实用性及与科研主题的契合度
备注：详细在会议中具体说明

更多应用

①ChatGPT结合ArcGIS，助力数据采集、数据批量处理、拼接与裁剪、空间分析、地学等应用

ArcGIS+ChatGPT双剑合璧：从数据读取到空间分析，一站式掌握GIS与AI融合的前沿科技！_浙江杭州基于最新chatgpt和arc gis pro3的ai空间分析和可视化及助力科研实战-CSDN博客文章浏览阅读1.4k次，点赞18次，收藏12次。结合ArcGIS和GPT的优势，本教程将重点讲解AI大模型应用、ArcGIS工作流程及功能、Prompt使用技巧、AI助力工作流程、AI助力数据读取与处理、AI助力空间分析、AI助力遥感分析、AI助力二次开发、AI助力科研绘图以及ArcGIS与AI的综合应用。_浙江杭州基于最新chatgpt和arc gis pro3的ai空间分析和可视化及助力科研实战https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/138335545?spm=1001.2014.3001.5502②成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用

AI引领遥感新纪元：ChatGPT如何重塑成像光谱遥感技术？-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次，点赞11次，收藏18次。了解应用人工智能技术来改变遥感科学研究和应用的可能性。突出了人工智能和遥感科学的融合，展示了我们在理解地球和与地球互动方面取得重大进展的潜力。这是一次探索、技能提升和实际应用的旅程，为学习者站在这场技术革命的前沿奠定基础。https://blog.csdn.net/weixin_46747075/article/details/137671721?spm=1001.2014.3001.5501③AI大语言模型GPT & R生态环境领域数据统计分析实战训练营

从GPT入门，到R语言基础与作图、回归模型分析、混合效应模型、多元统计分析及结构方程模型、Meta分析、随机森林模型及贝叶斯回归分析综合应用等专题及实战案例_gpt3.0写r语言代码-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞27次，收藏15次。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。然而，生态环境领域数据往往具有高度的异质性和复杂性，这要求分析者不仅要有扎实的统计学基础，还需要能够灵活运用各种统计模型和方法。GPT在这方面展现出巨大的潜力，它不仅能够帮助研究者理解和选择合适的统计模型，还能在数据分析过程中提供实时的指导和建议，极大地提高了研究效率。_gpt3.0写r语言代码https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/136614975?spm=1001.2014.3001.5502④ChatGPT在大气科学领域建模、数据分析、可视化与资源评估中的高效应用及论文写作

⑤AI大模型引领未来智慧科研暨ChatGPT自然科学高级应用

AI大模型与ChatGPT的碰撞，在GIS、生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域案例应用-CSDN博客文章浏览阅读883次，点赞17次，收藏19次。AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、机器/深度学习、大尺度模拟、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少科研工作者的第二大脑。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/137669575?spm=1001.2014.3001.5502★关 注【科研充电吧】公 众 号，获取海量教程和资源

网址：ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！ https://www.yuejiaxmz.com/news/view/574230

相关内容

ChatGPT4.0揭秘：人工智能助手如何成为你的生活小助手？
提升生活品质与工作效能的实用技巧分享，最新妙招助你轻松应对日常挑战
Windows 11 功能和使用技巧
WPS日历使用技巧：提升效率与管理能力
高效工作和生活的实用技巧
工作、学习和生活的智能助手
“云”端新趋势——超九成受访大学生使用数字资源助力学习和生活
快速学习和运用工作总结技巧.docx
平衡工作、学习和家庭生活的10个技巧
在日常生活和工作中实用的技巧和窍门！

随便看看