本文主要是介绍GPT-4与Claude3、Gemini、Sora:AI领域的技术创新与突破,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!
第一章
2024年AI领域最新技术
1.OpenAI新模型-GPT-5
2.谷歌新模型-Gemini Ultra
3.Meta新模型-LLama3
4.科大讯飞-星火认知
5.百度-文心一言
6.MoonshotAI-Kimi
7.智谱AI-GLM-4
第二章
OpenAI开发者大会后GPT最新技术
1.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍
2.最新发布的高级数据分析,AI画图,图像识别,文档API介绍
3.GPT Store介绍
4.(实操演练)从0到1创建自己的GPT应用
第三章
谷歌最新模型Gemini详解
1.Gemini三大模型
2.Gemini与GPT-4对比
3.Gemini的原生多模态技术
4.Gemini的测试效果
5.(实操演练)Gemini的使用
第四章
定制自己的GPTs
1.(实操演练)热门的自定义GPTs使用介绍
2.(实操演练)通过聊天交流的方式制作自己的GPTs
3.(实操演练)通过自定义的方式制作自己的GPTs
4.(实操演练)GPTs的3种分发方式
5.(实操演练)GPTs的action功能介绍
6.(实操演练)论文改进专家(GTPs)
7.(实操演练)3种论文写作应用(GTPs)
第五章
AIGC基础学习
1.深度学习常用架构讲解
2.GPT1-4模型解析
3.AIGC技术发展
4.大语言模型的评估标准
5.ChatGPT/GPT4官网使用方法
6.优秀国内大模型推荐
7.LLM与搜索引擎:差异与联系
第六章
提示词工程高级技巧 【讲解+实践】
1.提示词工程讲解
2.如何写好一篇论文的提示词
3.(实操演练)初识LLM:角色扮演的艺术
4.(实操演练)调整LLM的语调与表达方式
5.(实操演练)定义LLM的具体任务与目标
6.(实操演练)探索LLM与上下文的密切关系
7.(实操演练)零样本学习:强化逻辑推理
8.(实操演练)多样本学习:模型模仿能力提升
9.(实操演练)自洽性检验:数学能力加强
10.(实操演练)知识生成:提高模型的信息处理能力
第七章
ChatGPT/GPT4的实用案例
【讲解+实践】
1.(实操演练)ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件
2.(实操演练)AI助力高效表格数据创建
3.(实操演练)AI在数据处理中的实际操作
4.(实操演练)苏格拉底式教学法在AI中的运用
5.(实操演练)如何与AI交流科研问题
6.(实操演练)AI助力文本数据整理与分析
7.(实操演练)AI在用户评论分析中的应用
8.(实操演练)AI撰写专业报告的技巧
9.(实操演练)让AI根据知识点出题
10.(实操演练)使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法
11.(实操演练)使用AI工具快速产出短视频
12.(实操演练)快速制作流程图、序列图、思维导图
第八章
让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手【讲解+实践】
1.(实操演练)论文搜索和论文关联
2.(实操演练)分析论文得出审稿意见
3.(实操演练)进行论文内容问答
4.(实操演练)生成论文摘要
5.(实操演练)写论文综述并标注内容来源
6.(实操演练)中/英文论文润色的4种方法
7.(实操演练)进行论文降重的技巧
8.(实操演练)查找某个观点或内容相关的论文
9.(实操演练)对多篇论文进行分析对比
10.(实操演练)如何防止AI生成的内容被检测
11.(实操演练)生成完整长篇论文的技巧
12.(实操演练)让AI结合试验数据进行写作
13.(实操演练)自动写作并添加参考文献
第九章
Python基础学习【讲解+实践】
1.Python的应用场景
2.(实操演练)python环境安装配置
3.(实操演练)print使用
4.(实操演练)运算符和变量
5.(实操演练)循环
6.(实操演练)列表元组字典
7.(实操演练)if条件
8.(实操演练)函数
9.(实操演练)模块
10.(实操演练)类的使用
11.(实操演练)文件读写
12.(实操演练)异常处理
第十章
科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习【讲解+实践】
1.(实操演练)numpy的属性
2.(实操演练)创建array
3.(实操演练)numpy的运算
4.(实操演练)随机数生成以及矩阵的运算
5.(实操演练)numpy的索引
6.(实操演练)array合并
7.(实操演练)Matplotlib基础用法
8.(实操演练)figure图像
9.(实操演练)设置坐标轴
10.(实操演练)legend图例
11.(实操演练)scatter散点图
第十一章
机器学习算法应用【讲解+实践】
1.机器学习概述
2.训练集/验证集/测试集
3.监督学习与无监督学习
4.分类/回归/聚类算法
5.机器学习算法应用分析
6.(实操演练)使用回归算法完成波士顿房价预测
7.(实操演练)使用KNN算法完成鸢尾花分类
8.(实操演练)使用多种算法完成糖尿病预测
9.(实操演练)分析特征重要性(哪些特征对标签的影响最大)
10.(实操演练)机器学习特征工程完整流程
第十二章
深度学习算法基础【讲解+实践】
1.单层感知器
2.激活函数,损失函数和梯度下降法
3.BP算法介绍
4.梯度消失问题
5.多种激活函数介绍
6.(实操演练)BP算法解决手写数字识别问题
第十三章
深度学习框架Tensorflow应用【讲解+实践】
1.(实操演练)Mnist数据集和softmax讲解
2.(实操演练)使用BP神经网络识别图片
3.(实操演练)交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
4.(实操演练)欠拟合/正确拟合/过拟合
5.(实操演练)各种优化器Optimizer
6.(实操演练)模型保存和模型载入方法
第十四章
深度学习算法-卷积神经网络CNN应用【讲解+实践】
1.CNN卷积神经网络
2.卷积的局部感受野,权值共享介绍。
3.卷积的具体计算方式
4.池化层介绍(均值池化、最大池化)
5.same padding和valid padding介绍
6.LeNET-5卷积网络介绍
7.(实操演练)CNN手写数字识别案例
第十五章
深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用【讲解+实践】
1.RNN循环神经网络介绍
2.RNN具体计算分析
3.长短时记忆网络LSTM介绍
4.输入门,遗忘门,输出门具体计算分析
5.堆叠LSTM介绍
6.双向LSTM介绍
7.(实操演练)使用LSTM进行设备故障预测
第十六章
基于深度学习模型的图像识别(医学影像案例)【讲解+实践】
1.VGG16模型详解
2.ResNet模型详解
3.EfficientNet模型详解
4.(实操演练)下载训练好的1000分类图像识别模型
5.(实操演练)使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类
6.(实操演练)使用迁移学习训练医学影像分类模型
第十七章
让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手【讲解+实践】
1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项
2.(实操演练)让AI对代码进行详细讲解
3.(实操演练)进行代码纠错及自动修改
4.(实操演练)使用AI工具读取本地数据的技巧
5.(实操演练)绘制折线图,柱状图,饼图等各种统计分析图表
6.(实操演练)让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程
7.(实操演练)使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测
8.(实操演练)根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测
9.(实操演练)自动化AI编程助手的使用
第十八章
让ChatGPT/GPT4进行数据处理【讲解+实践】
1.(实操演练)让AI正确读取表格数据
2.(实操演练)让AI理解百万行数据
3.(实操演练)使用AI进行数据可视化
4.(实操演练)使用AI进行数据缺失值处理
5.(实操演练)使用AI进行数据归一化
6.(实操演练)使用AI进行特征筛选
7.(实操演练)使用AI输出表格数据
8.(实操演练)使用AI输出特征工程处理后的数据
9.(实操演练)使用AI绘制统计分析图表
第十九章
ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用【讲解+实践】
1.(实操演练)用GPT绘制世界地图海岸线
2.(实操演练)用GPT绘制不同的地图投影
3.(实操演练)用GPT绘制南极地投影
4.(实操演练)用GPT绘制地球各种关键变量的图
5.(实操演练)用GPT绘制台风总降水量图
6.(实操演练)用GPT绘制台风风速图
7.(实操演练)用GPT计算台风总降水量
8.(课实操演练)用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类
第二十章
ChatGPT/GPT4接口程序开发【讲解+实践】
1.(实操演练)GPT模型API接口程序使用
2.(实操演练)GPT模型参数调节
3.(实操演练)用GPT程序API接口制作聊天机器人
4.(实操演练)用GPT程序API接口制作自动订餐机器人
5.(实操演练)用GPT程序API批量处理大量文本数据
6.(实操演练)用DALLE-3程序API接口生成图片
第二十一章
GPT4的特殊功能应用
1.(实操演练)识别图片中的表格并保存
2.(实操演练)识别图片中的公式并进行编辑
3.(实操演练)论文中的公式讲解
4.(实操演练)模仿别人的统计图表画出类似的统计图
5.(实操演练)GPT4联网功能使用
6.(实操演练)学生压力与心理状况数据统计分析
7.(实操演练)GPT高级数据分析功能详解
8.(实操演练)GPT4本地文件上传功能使用
第二十二章
AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用【讲解+实践】
1. AI画图原理讲解
2.(实操演练)Midjourney工具的基础操作
3.(实操演练)remix模式介绍
4.(实操演练)blend命令介绍
5.(实操演练)describe命令介绍
6.(实操演练)图生图通过图片生成新的图片
7.(实操演练)Midjourney的参数和设置介绍
8.(实操演练)Midjourney科研作图技巧
9.(实操演练)DALL-E 3模型介绍
10.(实操演练)DALL-E 3根据上下文内容修改图片
11.(实操演练)DALL-E 3在图像中生成特定文字
12.(实操演练)DALL-E 3绘图结果的不断优化
第二十三章
AI绘图工具Stable Diffusion基础应用【讲解+实践】
1.(实操演练)Stable Diffusion工具讲解
2.(实操演练)Stable Diffusion环境部署介绍
3.(实操演练)通过文字生成图片
4.(实操演练)通过图片生成图片
5.(实操演练)图像智能高清算法
6.(实操演练)使用Lora模型产生写实人物图像
7.(实操演练)进行图像的局部重绘
8.(实操演练)Controlnet插件介绍
9.(实操演练)使用线稿图生成装修和建筑
10.(实操演练)使用线稿图给图片上色
11.(实操演练)产生特定姿态的人物图像
第二十四章
AI视频领域应用(Sora等)
1.视频生成工具pika介绍及使用
2.视频生成工具runway介绍及使用
3.OpenAI最新视频生成模型Sora提示词介绍
4.OpenAI最新视频生成模型Sora使用介绍
5.阿里巴巴视频生成模型EMO介绍
原文阅读:【ChatGPT大模型】数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术
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