2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更是显现了OpenAI旨在构建AI生态的野心。

原文链接：GPT+Python）近红外光谱数据分析与定性/定量建模技巧

一、ChatGPT4入门基础

1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）

2、ChatGPT对话初体验（注册与充值、购买方法）

3、GPT-4与GPT-3.5的区别，以及与国内大语言模型（文心一言、星火等）的区别

4、ChatGPT科研必备插件（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）

5、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）

6、GPT Store简介

7、案例演示

二、ChatGPT4提示词使用方法与技巧

1、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、常用的ChatGPT提示词模板

3、基于模板的ChatGPT提示词优化

4、利用ChatGPT4 及插件优化提示词

5、通过promptperfect.jina.ai优化提示词

6、利用ChatGPT4 及插件生成提示词

7、ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文（什么是Token？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）

8、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）

9、利用ChatGPT4 及插件保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用

10、案例演示：利用ChatGPT4实现网页版游戏的设计、代码自动生成与运行

11、实操练习

三、ChatGPT4助力信息检索与总结分析

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 及插件实现联网检索文献

3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（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、利用ChatGPT4 及插件总结Youtube视频内容

5、案例演示与实操练习

四、ChatGPT4助力论文写作与投稿

1、利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架

2、利用ChatGPT4完成论文翻译（指定翻译角色和翻译的领域、给一些背景提示）

3、利用ChatGPT4实现论文语法校正

4、利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色

5、利用ChatGPT4完成论文评审意见的撰写与回复

6、案例演示

五、ChatGPT4入门基础

1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）。

2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）

3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）

4、第三方模块的安装与使用

5、Numpy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）

6、Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）、图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）

7、实操练习

六、ChatGPT4助力近红外光谱数据预处理

1、近红外光谱数据标准化与归一化（为什么需要标准化与归一化？）

2、近红外光谱数据异常值、缺失值处理

3、近红外光谱数据离散化及编码处理

4、近红外光谱数据一阶导数与二阶导数

5、近红外光谱数据去噪与基线校正

6、近红外光谱数据预处理中的ChatGPT提示词模板讲解

7、实操练习

七、ChatGPT4助力多元线性回归近红外光谱分析

1、多元线性回归模型（工作原理、最小二乘法）

2、岭回归模型（工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量）

3、LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节）

4、Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调节）

5、多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net的Python代码实现

6、多元线性回归中的ChatGPT提示词模板讲解

7、案例演示：近红外光谱回归拟合建模

八、ChatGPT4助力BP神经网络近红外光谱分析

1、BP神经网络的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？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、训练集和测试集划分？BP神经网络常用激活函数有哪些？如何查看模型参数？

3、BP神经网络参数（隐含层神经元个数、学习率）的优化（交叉验证）

4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标的设计、样本不平衡问题等）

5、BP神经网络的Python代码实现

6、BP神经网络中的ChatGPT提示词模板讲解

7、案例演示：1）近红外光谱回归拟合建模；2）近红外光谱分类识别建模

九、ChatGPT4助力支持向量机（SVM）近红外光谱分析

1、SVM的基本原理（什么是经验误差最小和结构误差最小？SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？什么是支持向量？）

2、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？SVM的启发：样本重要性排序及样本筛选）

3、SVM的Python代码实现

4、SVM中的ChatGPT提示词模板讲解

5、案例演示：近红外光谱分类识别建模

十、ChatGPT4助力决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM近红外光谱分析

1、决策树的基本原理（什么是信息熵和信息增益？ID3和C4.5算法的区别与联系）

2、随机森林的基本原理与集成学习框架（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”提现在哪些地方？随机森林的本质是什么？）

3、Bagging与Boosting集成策略的区别

4、Adaboost算法的基本原理

5、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理

6、XGBoost与LightGBM简介

7、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现

8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的ChatGPT提示词模板讲解

9、案例演示：近红外光谱回归拟合建模

十一、ChatGPT4助力遗传算法近红外光谱分析

1、群优化算法概述

2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是个体和种群？什么是适应度函数？选择、交叉与变异算子的原理与启发式策略）

3、遗传算法的Python代码实现

4、遗传算法中的ChatGPT提示词模板讲解

5、案例演示：基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选

十二、ChatGPT4助力近红外光谱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（PCA与PLS的区别与联系；PCA除了降维之外，还可以帮助我们做什么？）

3、近红外光谱波长选择算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法等）

4、PCA、PLS、特征选择算法的Python代码实现

5、PCA、PLS、特征选择算法中的ChatGPT提示词模板讲解

6、案例演示：1）基于L1正则化的近红外光谱波长筛选

2）基于信息熵的近红外光谱波长筛选

3）基于Recursive feature elimination的近红外光谱波长筛选

4）基于Forward-SFS的近红外光谱波长筛选

十三、ChatGPT4助力Pytorch入门基础

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

2、PyTorch简介（动态计算图与静态计算图机制、PyTorch的优点）

3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功）

4、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

5、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）

6、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据概率分布创建）

7、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

8、张量（Tensor）的索引与切片

9、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解

10、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

十四、ChatGPT4助力卷积神经网络近红外光谱分析

1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）

2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）

3、卷积神经网络参数调试技巧（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？）

4、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

5、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

6、卷积神经网络中的ChatGPT提示词模板讲解

7、案例演示：（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;（4）基于卷积神经网络的近红外光谱模型建立

十五、ChatGPT4助力近红外光谱迁移学习

1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）

2、常用的迁移学习算法简介（基于实例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）

3、基于卷积神经网络的迁移学习算法

4、迁移学习的Python代码实现

5、案例演示：基于迁移学习的近红外光谱的模型传递（模型移植）

十六、ChatGPT4助力自编码器近红外光谱分析

1、自编码器（Auto-Encoder的工作原理）

2、常见的自编码器类型简介（降噪自编码器、深度自编码器、掩码自编码器等）

3、自编码器的Python代码实现

4、自编码器中的ChatGPT提示词模板讲解

5、案例演示：

1）基于自编码器的近红外光谱数据预处理

2）基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取

十七、ChatGPT4助力U-Net多光谱图像语义分割

1、语义分割（Semantic Segmentation）简介

2、U-Net模型的基本原理

3、语义分割、U-Net模型中的ChatGPT提示词模板讲解

4、案例演示：基于U-Net的多光谱图像语义分割

十八、ChatGPT4助力深度学习模型可解释性与可视化方法

1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？

2、常用的可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？

3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）等原理讲解

4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征

5、深度学习模型可解释性与可视化中的ChatGPT提示词模板讲解

6、案例演示