原文链接：GPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图高级应用
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第一：大语言模型
1、2024 AIGC技术最新进展
2、国内外大语言模型对比分析
3、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、ChatGPT对话初体验
5、ChatGPT科研必备GPT汇总
6、GPT Store与使用
7、定制自己的专属GPTs（
8、ChatGPT对话记录保存与管理
第二：ChatGPT4 提示词使用方法与技巧
1、ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧
2、常用的ChatGPT提示词模板
3、ChatGPT提示词优化
4、ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文
5、控制ChatGPT的输出长度
6、保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用
第三：ChatGPT4助力日常生活、学习与工作
1、ChatGPT4助力中小学生功课辅导
2、ChatGPT4助力文案撰写与润色修改
3、ChatGPT4助力家庭健康管理
4、ChatGPT4助力大学生求职与就业
5、ChatGPT4助力商业工
6、利用ChatGPT4 创建精美的思维导图
7、利用ChatGPT4 生成流程图、甘特图
8、利用ChatGPT4 制作PPT
9、利用ChatGPT4自动创建视频
10、ChatGPT4辅助教师高效备课
11、ChatGPT4辅助学生高效学习
第四：ChatGPT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
2、利用ChatGPT4分析指定领域的热门研究方向
3、利用ChatGPT4辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容
4、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、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、利用ChatGPT4进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点
7、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、利用ChatGPT4设计完整的实验方案与数据分析流程
9、利用ChatGPT4给出论文Discussion部分的切入点和思路
第五：ChatGPT助力信息检索，总结分析，论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写
1、（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、利用ChatGPT4 实现联网检索文献
3、利用ChatGPT4阅读与总结分析学术论文内容
4、利用ChatGPT4解读论文中的系统框图工作原理
5、利用ChatGPT4解读论文中的数学公式含义
6、利用ChatGPT4解读论文中图表中数据的意义及结论
7、利用ChatGPT4 总结Youtube视频内容
8、利用ChatGPT4完成学术论文的选题设计与优化
9、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
10、利用ChatGPT4完成论文翻译
11、利用ChatGPT4实现论文语法校正
12、）利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色
13、利用ChatGPT4完成论文降重
14、利用ChatGPT4完成论文参考文献格式的自动转换
15、ChatGPT4辅助审稿人完成论文评审意见的撰写
16、ChatGPT4辅助投稿人完成论文评审意见的回复
17、ChatGPT4文献检索、论文写作必备GPTs总结
18、利用ChatGPT4完成发明专利idea的挖掘与构思
19、利用ChatGPT4完成发明专利交底书的撰写
第六：ChatGPT助力python编程入门，科学计算，数据可视化，数据预处理
1、Python环境搭建
2、Python基本语法
3、Python流程控制
4、Python函数与对象
5、Matplotlib的安装与图形绘制
6、Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用
7、科学计算模块库
8、利用ChatGPT4上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）
9、利用ChatGPT4 实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）
10、利用ChatGPT4 实现描述性统计分析
11、常用的数据预处理方法
12、融合ChatGPT 4与Python的数据预处理代码自动生成与运行
13、利用ChatGPT4自动生成数据统计分析图表
14、利用ChatGPT4 实现代码逐行讲解
15、利用ChatGPT4 实现代码Bug调试与自动修改
第七：ChatGPT助力机器学习建模
1、BP神经网络的基本原理
2、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、BP神经网络参数的优化
4、值得研究的若干问题
5、BP神经网络中的ChatGPT提示词库
6、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
8、决策树的工作原理
9、随机森林的工作原理
10、Bagging与Boosting的区别与联系
11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理
12、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
13、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库
14、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
第八：ChatGPT4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、常见的特征选择方法
4、遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的基本原理
5、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库
6、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
第九：ChatGPT 4助力卷积神经网络建模
1、深度学习
2、卷积神经网络的基本原理
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、利用PyTorch构建卷积神经网络
5、卷积神经网络调参技巧
6、卷积神经网络中的ChatGPT提示词库
7、利用ChatGPT4实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行
（1）CNN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
第十：ChatGPT 4助力迁移学习建模
1、迁移学习算法的基本原理
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、迁移学习中的ChatGPT提示词库
4、利用ChatGPT4实现迁移学习模型的代码自动生成与运行
第十一：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、RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库
4、利用ChatGPT4 实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行
第十二：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、YOLO模型中的ChatGPT提示词库
4、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）；
（3）训练自己的目标检测数据集
第十三：ChatGPT4助力机器学习与深度学习建模的行业应用
1、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、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、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、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、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
第十四：ChatGPT 4助力AI绘图技术
1、利用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像（下载图像、修改图像）
2、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库
3、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图
4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种光效
5、ChatGPT4 DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现
6、ChatGPT4 DALL.E 3生成动图GIF
7、Midjourney工具使用
8、Stable Diffusion工具使用
9、Runway图片生成动画工具使用
第十五：GPT 4 API接口调用与完整项目开发
1、GPT模型API接口的调用方法
2、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
