AI大模型与ChatGPT：开启智慧科研新篇章丨ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境科学等领域应用

本文主要是介绍AI大模型与ChatGPT：开启智慧科研新篇章丨ChatGPT在地学、GIS、气象、农业、生态、环境科学等领域应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

专题一开启大模型

专题二基于ChatGPT大模型提问框架

专题三基于ChatGPT大模型的论文助手

专题四基于ChatGPT大模型的数据清洗

专题五基于ChatGPT大模型的统计分析

专题六基于ChatGPT的经典统计模型

专题七基于ChatGPT大模型的机器学习

专题八 ChatGPT的二次开发

专题九基于ChatGPT大模型的科研绘图

专题十基于ChatGPT大模型的GIS应用

专题十一基于ChatGPT大模型的项目基金助手

专题十二基于大模型的AI绘图

更多应用

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。本教程通过大量生物、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。

【特色】：
1.GPT与学科知识融合：GPT深层应用一定是和本身研究的专业知识相融合
2.精选案例驱动学习：以科研过程为线，结合大量的精选实例掌握GPT技术的实际效果
3.实践技能培养：不仅仅是理论，更重视实践演练和项目操作，以提升研究工作效率
4.资源与支持：内容中讲解多种辅助插件应用，建立助学群促进学员之间的交流

专题一开启大模型

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

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
③GPT 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

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

基于ChatGPT的数据清洗
①R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

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

专题六基于ChatGPT的经典统计模型

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

基于AI大模型的机器/深度学习
①机器/深度学习
②AI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

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

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

基于AI大模型的GIS应用
①R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

专题十一基于ChatGPT大模型的项目基金助手

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

基于大模型的AI绘图
GPT DALL.E、Midjourney等AI大模型生成图片讲解
①AI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