【综合能力提升】ChatGPT-4o及多技术融合在水文、气候、生态等地学领域科研及项目应用

专题一 、 开启 自然科学研究新范式

1、基于ChatGPT-4o开启科研新范式

1) 自然科学研究的主要流程

2) AI大模型的助力科研新范式

3) AI大模型的 提问框架（提示词、指令）和专业级GPT store应用

案例1.1：开启大模型科研新范式

案例1.2：大模型助力自然科学的经典案例分析

案例1.3：经典高效的提问模板，提升模型效率

专题 二 、 基于 ChatGPT 大模型的论文 写作

2、科学论文写作全面提升

案例 2 .1 ： 大模型论文润色中英文提问模板

案例 2 .2 ： 使用大模型进行论文润色

案例 2 .3 ： 使用大模型对英文文献进行搜索

案例 2 .4 ： 使用大模型对英文文献进行问答和辅助阅读

案例 2 .5 ： 使用大模型提取英文文献关键信息

案例 2 .6 ： 使用大模型对论文进行摘要重写

案例 2 .7 ： 使用大模型取一个好的论文标题

案例 2 .8 ： 使用大模型写论文框架和调整论文结构

案例 2 .9 ： 使用大模型对论文进行翻译

案例 2 .10 ： 使用大模型对论文进行评论，辅助撰写审稿意见

案例 2 .11 ： 使用大模型对论文进行降重

案例 2 .12 ： 使用大模型查找研究热点

案例 2 .13 ： 使用大模型对你的论文凝练成新闻和微信文案

案例 2 .1 4 ： 使用大模型对拓展论文讨论

案例 2 .1 5 ： 使用大模型辅助专著、教材、课件的撰写

专题 三 、 基于 ChatGPT 大模型的数据清洗

3、数据清洗与特征工程

1) R语言和Python基础（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 3 .1：使用大模型指令随机生成数据

案例 3 .2：使用大模型指令读取各种类型的数据

案例3.3：使用大模型指令进行原始数据进行清洗、切片、筛选、整合

案例3.4：使用大模型指令对农业气象数据进行预处理

案例3.5：使用大模型指令对生态数据进行预处理

专题 四 、 基于 ChatGPT 大模型的统计分析

4、统计分析与模型诊断

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4.1：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4.2：使用大模型进行t检验、F检验和卡方检验

案例4.3：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 五 、 基于 ChatGPT 的 经典统计模型

5、 经典统计模型（混合效应模型、结构方程模型、Meta分析）构建

案例5. 1 ：基于AI辅助构建的混合线性模型在生态学中应用

案例5. 2 ：基于AI辅助的全球尺度Meta分析、诊断及绘图

案例5. 3 ：基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型构建

专题 六 、 基于 ChatGPT 的 优化算法

6、模型参数及目标优化算法

案例6. 1 ：最小二乘法对光合作用模型参数优化

案例6. 2 ：遗传算法、差分进化算法对光合作用模型参数优化

案例6. 3 ：贝叶斯定理和贝叶斯优化算法对机理模型参数优化

案例6.4：蒙特拉罗马尔科夫链MCMC对动力学模型进行参数优化

专题 七 、 基于 ChatGPT 大模型的机器学习

7、机器/深度学习在科研中的应用

1) 机器/深度学习

2) 线性代数基础、特征值和特征向量

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) 主成分分析、LDA、NMS、T-SNE、UMAP、Kmeans、Agglomerative、DBSCAN

6) 支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、LightGBM、高斯过程

7) 深度学习算法（神经网络、激活函数、交叉熵、优化器）

8) AI大模型的底层逻辑和算法结构（GPT1-GPT4）

9) 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卷积神经网络进行图像识别

案例7.6：使用大模型指令构建LSTM模型进行气象环境时序预测

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

案例9.4：使用大模型对任务一类科研绘图的制作流程

专题 十 、 基于 ChatGPT 的 时空大数据分析

1 0、基于ChatGPT的时空大数据分析应用

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：使用大模型对矢量、栅格等时空大数据进行处理

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空间插值

案例10.7：使用大模型使用机器学习聚类分析及气候空间分区

案例10.8：使用大模型构建机器学习模型进行大尺度空间预测

专题 十一 、 基于 ChatGPT 大模型的项目基金助手

1 1、基于AI大模型的项目基金助手

1) 基金申请讲解

2) 基因评审重点

案例 1 1.1 ： 使用大模型进行项目选题和命题

案例 1 1.2 ： 使用大模型进行项目书写作和语言润色

案例 1 1.3 ： 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

1)GPT DALL.E、Midjourney等AI大模型生成图片讲解

2)AI画图指令套路和参数设定

案例13.1：使用大模型进行图像识别

案例13.2：使用大模型生成图像指令合集

案例13.3：使用大模型指令生成概念图

案例13.4：使用大模型指令生成地球氮循环概念图

案例13.5：使用大模型指令生成土壤概念图

案例13.6：使用大模型指令生成病毒、植物、动物细胞结构图

案例13.7：使用大模型指令生成图片素材，从此不再缺图片素材

注：以上各章节内容均有代码及数据分析实操。