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以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表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、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。通过大量生物、地球、农业、气象、生态、环境科学领域中案例,解锁大模型在科研、办公中的高级应用,一起探索如何优雅地使用大模型。
如何使用ChatGPT进行科研绘图?
如何使用ChatGPT进行的论文写作?
如何使用ChatGPT进行基金项目书写作和语言润色?
ChatGPT大模型和GIS结合您是否会使用?
专题一 开启大模型 | 1 开启大模型 1) 大模型的发展历程与最新功能 2) 大模型的强大功能与应用场景 3) 国内外经典大模型(ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等) 4) 如何优雅使用大模型 案例1.1:开启不同平台的大模型 案例1.2:GPT不同版本的使用 案例1.3:大模型文件上传和处理 |
专题二 基于ChatGPT大模型提问框架 | 2 提问框架(提示词、指令) 1) 专业大模型提示词,助你小白变专家 2) 超实用的通用提示词和提问框架 3) GPT store(GPT商店产品)及高级提问技巧 案例2.1:设定角色与投喂规则 案例2.2:行业专家指令合集 案例2.3:角色扮演与不同角度提问 案例2.4:分步提问与上下文关联 案例2.5:经典提问框架练习,提升模型效率 |
专题三 基于ChatGPT大模型的论文助手 | 3 基于AI大模型的论文助手 案例3.1:大模型论文润色中英文指令大全 案例3.2:使用大模型进行论文润色 案例3.3:使用大模型对英文文献进行搜索 案例3.4:使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读 案例3.5:使用大模型提取英文文献关键信息 案例3.6:使用大模型对论文进行摘要重写 案例3.7:使用大模型取一个好的论文标题 案例3.8:使用大模型写论文框架和调整论文结构 案例3.9:使用大模型对论文进行翻译 案例3.10:使用大模型对论文进行评论,辅助撰写审稿意见 案例3.11:使用大模型对论文进行降重 案例3.12:使用大模型查找研究热点 案例3.13:使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案 案例3.14:使用大模型对拓展论文讨论 案例3.15:使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写 |
专题四 基于ChatGPT大模型的数据清洗 | 3 基于ChatGPT的数据清洗 1) R语言和Python基础(勿需学会,能看懂即可) 2) 数据清洗方法(重复值、缺失值处理、异常值检验、标准化、归一化、数据长宽转换,数据分组聚合) 案例4.1:使用大模型指令随机生成数据 案例4.2:使用大模型指令读取数据 案例4.3:使用大模型指令进行数据清洗 案例4.4:使用大模型指令对农业气象数据进行预处理 案例4.5:使用大模型指令对生态数据进行预处理 |
专题五 基于ChatGPT大模型的统计分析 | 5 基于AI大模型的统计分析 1) 统计假设检验 2) 统计学三大常用检验及其应用场景 3) 方差分析、相关分析、回归分析 案例5.1:使用大模型对生态环境数据进行正态性检验、方差齐性检验 案例5.2:使用大模型进行t检验、F检验和卡方检验 案例5.3:使用大模型对生态环境数据进行方差分析、相关分析及回归分析
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专题六 基于ChatGPT的经典统计模型 | 6 基于AI大模型的经典统计模型构建 案例6.1:基于AI辅助构建的混合线性模型在生态学中应用 案例6.2:基于AI辅助的全球尺度Meta分析及诊断、绘图 案例6.3:基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型构建 案例6.4:基于AI辅助的贝叶斯优化及模型参数不确定性 |
专题七 基于ChatGPT大模型的机器学习 | 7 基于AI大模型的机器/深度学习 1) 机器/深度学习 2) AI大模型的底层逻辑和算法结构(GPT1-GPT4) 3) 机器学习监督学习(回归、分类)、非监督学习(降维、聚类) 4) 特征工程、数据分割、目标函数、参数优化、交叉验证、超参数寻优 5) 深度学习算法(神经网络、激活函数、交叉熵、优化器) 6) 卷积神经网络、长短期记忆网络(LSTM) 案例7.1:使用大模型指令构建回归模型(多元线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等) 案例7.2:使用大模型指令构建分类模型(支持向量机、XGBoost等) 案例7.3:使用大模型指令构建降维模型 案例7.4:使用大模型指令构建聚类模型 案例7.5:使用大模型指令构建深度学习模型,实现预测和解释 |
专题八 ChatGPT的二次开发 | 8 基于AI大模型的二次开发 案例8.1:基于API构建自己的本地大模型 案例8.2:基于构建的本地大模型实现ChatGPT功能、模型评价和图像生成 案例8.3:ChatGPT Store构建方法 |
专题九 基于ChatGPT大模型的科研绘图 | 9 基于AI大模型的科研绘图 1) 使用大模型进行数据可视化 案例9.1:大模型科研绘图指定全集 案例9.2:使用大模型指令绘制柱状图(误差线)、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等各类科研图 案例9.3:使用大模型指令对图形进行修改 |
专题十 基于ChatGPT大模型的GIS应用 | 10 基于AI大模型的GIS应用 1) R语言和Python空间数据处理主要方法 2) 基于AI大模型训练降尺度模型 3) 基于AI大模型处理矢量、栅格数据 4) 基于AI大模型处理多时相netCDF4数据 案例10.1:使用大模型绘制全球地图 案例10.2:使用大模型处理NASA气象多时相NC数据 案例10.3:使用大模型绘制全球植被类型分布图 案例10.4:使用大模型栅格数据并绘制全球植被生物量图 案例10.5:使用大模型处理遥感数据并进行时间序列分析 案例10.6:使用不同插值方法对气象数据进行插值
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专题十一 基于ChatGPT大模型的项目基金助手 | 11 基于AI大模型的项目基金助手 1) 基金申请讲解 2) 基因申请助手 案例11.1:使用大模型进行项目选题和命题 案例11.2:使用大模型进行项目书写作和语言润色 案例11.3:使用大模型进行项目书概念图绘制 |
专题十二 基于大模型的AI绘图 | 12基于大模型的AI绘图 GPT DALL.E、Midjourney等AI大模型生成图片讲解 1) AI画图指令套路和参数设定 案例12.1:使用大模型进行图像识别 案例12.2:使用大模型生成图像指令合集 案例12.3:使用大模型指令生成概念图 案例12.4:使用大模型指令生成地球氮循环概念图 案例12.5:使用大模型指令生成土壤概念图 案例12.6:使用大模型指令生成病毒、植物、动物细胞结构图 案例12.7:使用大模型指令生成图片素材,从此不再缺图片素材
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