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又一篇材料科学顶刊！利用GPT-4简直"太好用了

材料学网 · 公众号 · · 2024-06-04 20:12

正文

群名额有限，尽快扫码进群

随着人工智能技术的飞速发展，ChatGPT作为一种先进的自然语言处理工具，正逐渐在各个领域展现其重要作用。在材料科学和工程领域，ChatGPT的应用前景尤为广阔。本文将探讨ChatGPT在材料领域中的重要功能及其潜在影响。推荐大家学习。

1. 加速文献调研与综述

材料科学家和工程师需要不断跟踪最新的研究进展和技术发展。ChatGPT能够快速处理大量文献，提取关键信息，生成简洁明了的综述报告。这不仅大大提高了科研人员的工作效率，也帮助他们迅速掌握前沿动态，找到研究的创新点。

2. 提供实验设计与优化建议

材料实验通常涉及复杂的实验设计和优化过程。ChatGPT可以基于大量已有的实验数据和文献，提供智能化的实验设计建议，帮助研究人员优化实验参数，减少试错成本。例如，在新材料的合成和加工过程中，ChatGPT可以建议合适的反应条件、温度和压力等，从而提高实验成功率。

3. 辅助数据分析与模型构建

材料研究中的数据分析和模型构建是实现材料性能预测和优化的关键。ChatGPT可以协助研究人员进行数据清洗、数据分析和模型构建。通过自然语言处理技术，ChatGPT能够理解复杂的数学表达式和数据结构，提供准确的分析结果和模型参数优化方案。这对于提高材料性能预测的准确性和可靠性具有重要意义。

4. 增强跨学科协作

材料科学是一个高度跨学科的领域，涉及物理、化学、工程等多个学科的知识。ChatGPT具备强大的知识整合能力，能够帮助研究人员快速获取和理解不同学科的知识，促进跨学科协作。例如，在开发新型功能材料时，ChatGPT可以提供有关化学合成方法、物理性能测试方法以及工程应用案例的综合信息，助力多学科团队协作攻关。

5. 提供教育与培训支持

在材料科学教育和培训中，ChatGPT可以作为智能助教，提供个性化的学习资源和指导。无论是本科生、研究生，还是在职研究人员，都可以通过ChatGPT获取相关的学习资料、解答疑问、模拟实验操作等。这不仅丰富了学习资源，也提高了学习效率和效果。

6. 推动创新与知识共享

ChatGPT作为一个开放的知识共享平台，能够促进材料领域的创新与知识传播。研究人员可以通过ChatGPT分享他们的研究成果和创新思路，同时也可以从中获取灵感和启示，推动材料科学的发展。例如，通过ChatGPT进行科研合作和交流，研究人员可以更快速地验证和推广新材料的应用。

7. 助力发表顶刊文章

在材料领域，发表顶尖期刊文章是科研人员的重要目标。ChatGPT能够在多个方面帮助科研人员实现这一目标。首先，它可以协助撰写高质量的科研论文，从文献综述到实验结果分析，再到讨论和结论，提供全面的写作支持。其次，ChatGPT可以帮助优化文章结构和语言表达，提高论文的可读性和学术影响力。最后，ChatGPT还能提供最新的投稿指南和期刊信息，帮助科研人员选择最合适的投稿期刊，增加发表成功率。

结论： 总之，ChatGPT在材料领域中的重要功能不容忽视。它不仅能够提高科研效率、优化实验设计、增强数据分析能力，还能促进跨学科协作和知识共享。随着技术的不断进步，ChatGPT在材料科学和工程中的应用将越来越广泛，推动整个领域向前发展。然而，作为新兴的技术，该领域知识面广，门槛高，相关资料和学习平台相对匮乏，信息技术也不够开放。在这种情况下，培训学习显得尤为迫切。因此，我给大家推荐两个ChatGPT培训课程，强烈建议大家学一学！！

详细介绍如下：

两期不同课程内容的GPT培训，具体如下：

课程一：

随着ChatGPT/GPT4等大语言模型和Midjourney、StableDiffusion等AI绘图工具的问世，2023年我们进入了AI2.0时代。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰。在AI2.0时代，AI思维已经成为一种必备的能力。习近平总书记指出:“数字技术正以新理念、新业态、新模式全面融入人类经济、政治、文化、社会、生态文明建设各领域和全过程，给人类生产生活带来广泛而深刻的影响”。自2023年11月ChatGPT 开发者大会发布以来，其强大的信息整合和对话能力震惊了世界，以ChatGPT为代表的人工智能生产内容技术（简称AIGC）浪潮引起了广泛关注。因此，我们需要了解和掌握AI思维，才能更好地适应这个时代的发展趋势。而掌握AI思维，最好的方式就是实践学习。我们的课程将以实践操作为主，在课程中带领您深入体验ChatGPT、GPT-4的神奇之处，探索AI绘图的无限可能。课程涵盖了ChatGPT、GPT-4、科研应用、论文写作、润色、数据分析、PPT制作、编程、机器学习、深度学习及AI绘图的知识、实用技巧和实战案例，培训目标是利用最新的ChatGPT提高你的10倍生产力和创造力，中国智慧工程研究会联合中科软研（北京）科学技术中心（ www.fzby.org.cn ）举办“ChatGPT/GPT-4科研应用、论文写作、数据分析与开发及AI绘图实战培训班”现通知如下：

一、组织机构

主办单位：中国智慧工程研究会职业发展规划工作委员会

承办单位：中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司

二、培训时间及方式

1、会议时间

2024年06月21日—06月23日

北京站+线上直播（腾讯会议）

2024年07月19日—07月21日

上海站+线上直播（腾讯会议）

2024年07月26日—07月28日

北京站+线上直播（腾讯会议）

注：三期课程，现场及线上直播同步进行，可根据自己情况选择其中一期报名即可，可线上参会。 名额有限，请尽快与我们联系预留名额！

三、培训目标及特色

特色： 1.【福利】赠送1个月的ChatGPT-4会员账号 ，赠送每人1个可以终身独立使用的ChatGPT账号，可以在OpenAI官网使用。并给大家提供国内可以科学访问的ChatGPT服务器的渠道，保证所有人都能够在课程中实操课程学习的内容；2.给每个人准备了国内可以访问的AI绘图工具和本地部署方法，课程中会带着大家一起进行AI绘图的实践学习；3.本培训提供永久答疑服务。课后实践学习的过程中遇到问题，可以随时找老师进行交流；4.参加本次培训后，后期相同的培训本人可免费参加线上1次，现场培训可终身免费参加，不限次数；5.前30位报名赠送往届培训视频及资料；6.培训结束后赠送一套完整的视频教程。

目标：1.了解AI的底层算法和原理，最新动态及产业发展，全面、深度的了解ChatGPT与人工智能生成内容(AIGC)核心技术要素、产业现状、发展趋势与机遇；2.掌握国外最强模型GPT4，谷歌的Gemini以及Claude3模型的使用方法，同时账务国内最强的大模型的使用方法。4.熟练掌握ChatGPT提示词技巧及各种应用方法，并成为工作中的助手；5.能够使用ChatGPT完成论文撰写、修改论文及工作报告，提供写作能力及优化工作，提升您的写作能力及提出优化方案；6.能够利用ChatGPT完成数据处理分析、科研工作、编程、写代码、机器学习与深度学习算法等；7.熟练掌握各种AI绘图工具的使用，随意生成各种类型的图像。8.学会使用各种新的AI工具，提高工作效率。

四、往届回顾

点击下方图片可放大观看（部分）

五、培训专家

中国科学院、清华大学等科研机构的高级专家，人工智能领域一线实战专家，10年人工智能项目开发经验，8年人工智能行业培训经验。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。主持完成过多项国家及企业重大项目，拥有20项专利，出版人工智能相关书籍3本，曾给学校、医院、企业、气象局等单位完成过多项人工智能相关项目。受邀为中国移动、中国电信、中国银行、华夏银行、太平洋保险、国家电网、中海油、格力电器等包括世界五百强在内的多家高校及企业做人工智能技术企业内训。业内顶尖IT培训平台30万学员好评率99%；

六、培训内容

大章节

小章节

第一章 ： 2024年AI领域最新发展介绍

1.（实操演练）最新超强模型Claude3使用讲解

2.OpenAI新模型-GPT-5介绍

3.（实操演练）谷歌新模型-Gemini使用讲解

4.Meta新模型-LLama3

5.（实操演练）阿里巴巴-通义千问

6.（实操演练）科大讯飞-星火认知

7.（实操演练）百度-文心一言

8.（实操演练）MoonshotAI-Kimi

9.（实操演练）智谱AI-智谱清言

10.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍

11.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API介绍

12.GPT Store介绍

13.（实操演练）从0到1创建自己的GPT应用

第二章：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

第三章：最新超强模型Claude3讲解

1.Claude3三大模型

2.Claude3模型团队介绍

3.Claude3的技术细节介绍

4.Claude3与GPT4对比

5.（实操演练）Claude3的使用

第四章：AIGC概述

1.AIGC课程概述

2.AI工具与科研应用的结合

3.OpenAI开发者大会介绍

4.AIGC技术发展

5.GPT3.5/GPT4/GPT4-turbo模型介绍

6.Tokens概念介绍

7.大语言模型上下文关联介绍

8.（课堂动手练习）ChatGPT/GPT4官网使用方法

9.（课堂动手练习）ChatGPT/GPT4国内使用方法

10.（课堂动手练习）ChatGPT/GPT4的API使用方法

11.提示词工程介绍

12.如何写好一篇论文的提示词

13.如何与AI交流科研问题

第五章 ：人工智能算法介绍

1.AI算法是如何进行训练的

2.深度学习常用算法介绍

3.GPT1-3模型介绍

4.强化学习和InstructGPT模型介绍

5.RLHF人类反馈强化学习介绍

6.ChatGPT和GPT4模型介绍

第六章 ：大语言模型（LLM）Prompt提示词高级使用技巧

1.大语言模型和搜索引擎的区别

2.PromptEngineering提示词工程介绍

3.（课堂动手练习）技巧1：角色扮演

4.（课堂动手练习）技巧2：使用不同的语气

5.（课堂动手练习）技巧3：给出具体任务

6.（课堂动手练习）技巧4：利用上下文管关联的特点

7.（课堂动手练习）技巧5：零样本思维链提示-提高模型逻辑推理能力

8.（课堂动手练习）技巧6：多样本思维链提示-提升模型模仿能力

9.（课堂动手练习）技巧7：自洽性-提升模型数学能力

10.（课堂动手练习）技巧8：生成知识提示-提升模型知识水平

第七章 ：让GPT成为你的生活助理

1.（课堂动手练习）把GPT当作新的搜索引擎

2.（课堂动手练习）GPT是最好用的翻译软件

3.（课堂动手练习）让GPT为你规划旅游行程

4.（课堂动手练习）让GPT成为你的私人健身教练

5.（课堂动手练习）让GPT成为你的私人医生

6.（课堂动手练习）让GPT教你做菜

7.（课堂动手练习）使用GPT指导孩子学习

8.（课堂动手练习）使用GPT生成童话故事

9.（课堂动手练习）使用GPT学习英语

10.（课堂动手练习）使用GPT进行苏格拉底式教学

11.（课堂动手练习）使用GPT生成表格数据

第八章：让GPT成为你的工作秘书

1.（课堂动手练习）让GPT帮你整理文章数据

2（课堂动手练习）让GPT帮你进行数据处理

3.（课堂动手练习）让GPT帮你进行用户评论分类

4.（课堂动手练习）让GPT帮你优化工作总结

5.（课堂动手练习）使用GPT改进你的产品或服务

6.（课堂动手练习）使用GPT分析不同产品的差异

7.（课堂动手练习）向GPT寻求商业和营销意见

8.（课堂动手练习）让GPT帮你生成特定知识的测试题

9.（课堂动手练习）让GPT帮你写合同

10.（课堂动手练习）让GPT帮你写简历

11.（课堂动手练习）让GPT帮你进行模拟面试

12.（课堂动手练习）让GPT生成数学公式并保存

13.（课堂动手练习）让GPT根据特定数据生成图表

第九章：让GPT成为你的论文/基金助手

1.（课堂动手练习）论文搜索平台介绍

2.（课堂动手练习）根据某一篇核心论文进行相关论文拓展

3.（课堂动手练习）判别文章是不是AI的生成

4.（课堂动手练习）上传本地PDF论文然后让GPT提出审稿意见

5.（课堂动手练习）上传本地PDF论文然后让GPT帮你翻译

6.（课堂动手练习）上传本地PDF论文然后让GPT相关论文中的相关问题

7.（课堂动手练习）用GPT帮你生成论文摘要

8.（课堂动手练习）用GPT帮你生成文献综述

9.（课堂动手练习）用GPT帮你论文中的技术方法

10.（课堂动手练习）用GPT帮你进行中文论文润色

11.（课堂动手练习）用GPT帮你进行中英文论文润色

12.（课堂动手练习）用GPT帮你提出论文修改意见

13.（课堂动手练习）用GPT帮你翻译并润色

14.（课堂动手练习）用GPT帮你进行论文降重

15.（课堂动手练习）让AI帮你写论文综述并标注内容来源

16.（课堂动手练习）让AI帮你查找某个观点或内容相关的论文

17.（课堂动手练习）让AI帮你查找某篇论文相关的论文

18.（课堂动手练习）用GPT写出完整论文的方法

19.（课堂动手练习）用GPT对整篇论文进行润色

20.（课堂动手练习）用GPT进行论文搜索

21.（课堂动手练习）如何避免GPT写的文章被检测

第十章：让GPT成为你的编程助手

1.（课堂动手练习）用GPT实现某一特定功能的程序

2.（课堂动手练习）用GPT对代码进行解释

3.（课堂动手练习）用GPT进行代码纠错及修改

4.（课堂动手练习）用GPT回答代码疑问

5.（课堂动手练习）用GPT帮你优化代码

6.（课堂动手练习）用GPT读取本地数据然后写代码

7.（课堂动手练习）让GPT帮你提供完整项目代码并不断修正代码

8.（课堂动手练习）自动化AI编程助手介绍

第十一章：基于GPT的机器学习/深度学习项目案例

1.（课堂动手练习）用GPT了解科研/项目相关知识

2.（课堂动手练习）用GPT优化科研/项目的设计

3.（课堂动手练习）用GPT解答科研/项目相关问题

4.（课堂动手练习）用GPT读取本地数据（Excel数据或CSV数据等）

5.（课堂动手练习）用GPT对科研/项目数据进行深度学习建模程序编写

6.（课堂动手练习）如何分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）

7.（课堂动手练习）多种常用机器学习算法结果对比

第十二章：GPT的拓展应用

1.（课堂动手练习）使用AI工具自动创建PPT

2.（课堂动手练习）使用AI工具根据文章内容创建PPT

3.（课堂动手练习）使用AI工具快速产出短视频

4.（课堂动手练习）使用AI工具快速制作流程图

5.（课堂动手练习）使用AI工具快速制作序列图

6.（课堂动手练习）使用AI工具快速制作思维导图

7.大语言模型是如何理解文字信息的

8.大语言模型是如何理解数学的

第十三章：ChatGPT/GPT4接口Python程序开发学习

1.（课堂动手练习）ChatGPT/GPT4接口程序基础

2.（课堂动手练习）使用API方式进行文章内容推断

3.（课堂动手练习）ChatGPT/GPT4接口的参数介绍

4.（课堂动手练习）用ChatGPT/GPT4程序接口制作聊天机器人

5.（课堂动手练习）用ChatGPT/GPT4程序接口制作订餐机器人

6.（课堂动手练习）用ChatGPT/GPT4程序接口批量化处理文章内容

7.（课堂动手练习）用DALLE-3程序接口生成图像

第十四章：ChatGPTPlus/GPT4功能详解

1. （课堂动手练习）GPT4模型使用

2.（课堂动手练习）GPT4联网功能

2.（课堂动手练习）GPT4识别图片中的商品价格

3.（课堂动手练习）GPT4识别图片中的液体类型

4.（课堂动手练习）GPT4识别图片中的数学题并解答

5.（课堂动手练习）GPT4识别图片中的地标

6.（课堂动手练习）GPT4识别图片中的菜品

7.（课堂动手练习）GPT4医疗影像诊断

8.（课堂动手练习）GPT4识别统计分析图并生成对应画图的代码

9.（课堂动手练习）GPT4识别图片中的表格并保存

10.（课堂动手练习）GPT4识别图片中的公式并进行编辑

11.（课堂动手练习）GPT4论文中的公式讲解

第十五章：ChatGPTPlus/GPT4高级数据分析

1.（课堂动手练习）GPT4自动写代码和运行代码的能力

2.（课堂动手练习）使用高级数据分析功能进行数学计算

3.（课堂动手练习）使用高级数据分析功能生成二维码

4.（课堂动手练习）使用高级数据分析功能进行图片处理

5.（课堂动手练习）使用高级数据分析功能进行文字识别

6.（课堂动手练习）学生压力与心理状况数据统计分析

7.（课堂动手练习）使用高级数据分析功能进行自动化数据处理和分析

8.（课堂动手练习）使用GPT插件画统计分析图标

9.（课堂动手练习）使用GPT插件搜索论文

10.（课堂动手练习）使用GPT插件写论文

第十六章：定制自己的GPTs应用

1.（课堂动手练习）热门的自定义GPTs使用介绍

2.（课堂动手练习）通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

3.（课堂动手练习）通过自定义的方式制作自己的GPTs

4.（课堂动手练习）GPTs的3种分发方式

5.（课堂动手练习）GPTs的action功能介绍

6.（课堂动手练习）论文改进专家（GTPs）

7.（课堂动手练习）论文搜索（GTPs）

8.（课堂动手练习）3种论文写作（GTPs）

第十七章：绘图工具DALL-E2和Midjourney应用

1. AI画图原理介绍

2.文生图和图生图介绍

3.CLIP模型和扩散模型介绍

4.绘图工具DALL-E2介绍

5.Midjourney工具介绍

6.Midjourney提高分辨率及图像微调

7.Midjourney搭建私人服务器

8.Midjourney的提示词参考

9.（课堂动手练习）remix模式介绍

10.（课堂动手练习）blend命令介绍

11.（课堂动手练习）describe命令介绍

12.（课堂动手练习）图生图通过图片生成新的图片

13.（课堂动手练习）Midjourney的参数和设置介绍

14.（课堂动手练习）使用chatgpt来产生图像的提示词

15.（课堂动手练习）结合参数设置生成高质量图像

16.（课堂动手练习）Midjourney科研作图介绍

第十八章：绘图工具StableDiffusion基础应用

1.StableDiffusion工具介绍

2.2.StableDiffusion不同模型介绍

3.StableDiffusion环境部署介绍

4.StableDiffusion常用提示词介绍

5.StableDiffusion工作界面介绍

6.（课堂动手练习）通过文字生成图片

7.（课堂动手练习）通过图片生成图片

8.（课堂动手练习）通过图片反推prompt提示词

9.（课堂动手练习）提示词的语法和权重

10.（课堂动手练习）模仿别人的优质图片产生新图片

11.（课堂动手练习）图像智能放大算法

12.（课堂动手练习）把动漫人物变为真人

第十九章：绘图工具StableDiffusion高级应用

1. Lora模型的下载和部署

2.（课堂动手练习）使用Lora模型产生写实人物图像

3.（课堂动手练习）使用Lora模型产生二次元人物图像

4.（课堂动手练习）使用Inpainting进行图像的局部重绘

5.StableDiffusion的插件系统介绍

6.Controlnet插件介绍

7.Controlnet中不同模型效果展示

8.（课堂动手练习）使用线稿图生成装修和建筑

9.（课堂动手练习）使用线稿图给图片上色

10.（课堂动手练习）产生特定姿态的人物图像

第二十章：最新绘图工具DALL-E3应用

1.DALL-E3模型介绍

2.（课堂动手练习）DALL-E3与GPT4结合使用

3.（课堂动手练习）DALL-E3中文提示词的使用

4.（课堂动手练习）DALL-E3根据上下文内容修改图片

5.（课堂动手练习）DALL-E3在图像中生成特定文字

6.（课堂动手练习）DALL-E3绘图结果的不断优化

第二十一章：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

辅助课程

1.课程总结及技术发展展望。

2. 根据学员感兴趣的领域，讲解 ChatGPT 在该领域的应用方法

3.建立信群答疑群 （课后提供终身免费答疑，提供一对一答疑）

4.配备AIGC/GPT/AI绘图/等教材，课后逐步提高能力。

七、培训费用及证书

培训收费有三类，请您按自身需要灵活选择。

A类： 收费3900元/人（含培训费、资料费、A类证书费、发票费等）食宿自理。证书：可获得中科软研（北京）科学技术中心颁发的高级《AIGC应用工程师》结业证书；

B类： 收费4800元/人（含培训费、资料费、B类证书费、发票费等）食宿自理。证书：可获得中国智慧工程研究会职业发展规划工作委员会颁发的高级《大模型应用开发工程师》专业技术人才职业技能证书，纳入委员会数据库，全国通用可查，可以作为晋升、评级的有效凭证。

C类： 收费5800元/人（含会议费、资料费、B类+C类证书费、发票费等）食宿自理。证书：可获得工信部颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技能证书，该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据，官网可查。

本次培训由中科软研（北京）科学技术有限公司及北京富卓佰扬科技有限公司收取费用并开具发票，可事先开发票，后公对公转账；可开培训费、会议费、会议注册费、资料费、技术服务费、检测费、测试费等等，本次线下培训差旅费，食宿费自理。

优惠政策

1、学生凭学生证优惠300元；

2、2人以上(含)团体报名每人可减少200元；

3、3人以上(含)团体报名每人可减少300元；

4、4人以上(含)团体报名每人可减少400元；

5、5人以上(含)团体报名，另外赠送一个名额；

6、以上优惠政策不能同时享受，只能享受其中一种。

八、联系方式

联系人：刘老师 1326181751（微信同号）

微信二维码：

课程二：

各相关单位及个人：

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。因此，为了帮助广大科研人员更加熟练地掌握ChatGPT4.0在日常教学科研工作、论文写作、课题申报、论文选题及实验方案设计、数据分析、人工智能建模、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，中国智慧工程研究会联合中科软研（北京）科学技术中心（www.fzby.org.cn）特举办“ChatGPT-4科研应用、论文写作、Python数据处理与机器学习及深度学习案例实战”高级培训班，旨在帮助学员掌握ChatGPT4.0在教学科研工作中的各种使用方法与技巧，论文写作、课题申报、实验方案、数据处理、文献搜索及论文写作的方法、AI绘图以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、自编码器等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法。本次培训采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出讲解ChatGPT4.0的最新功能，以及经典人工智能方法在实际应用时需要掌握的经验及技巧。

具体通知事宜如下：

一、主办单位

主办单位：

中国智慧工程研究会职业发展规划工作委员会

承办单位：

中科软研（北京）科学技术有限公司、北京富卓佰扬科技有限公司

二、培训时间

2024年06月28日—30日西安站+线上直播

2024年08月02日—04日广州站+线上直播

注： 两期时间，现场及线上直播同步进行，可根据自己情况选择报名其中一期， 名额有限，请尽快与我们联系报名，预留名额。

三、培训特色

1.【福利】赠送1个月的ChatGPT-4会员账号，赠送每人1个可以终身独立使用的ChatGPT账号，可以在OpenAI官网使用。2.并给大家提供国内可以科学访问的ChatGPT服务器的渠道，保证所有人都能够在课程中实操课程学习的内容；3.给大家讲解在国内使用ChatGPT/GPT4的方法；4.本培训提供永久答疑服务,课后实践学习的过程中遇到问题，可以随时找老师进行交流； 6.参加本次培训后，后期相同的培训本人可免费参加线上1次，现场培训可终身免费参加，不限次数；全程有录屏，可以回放 ， 7.培训结束后赠送一套完整的视频教程。 8.前20名报名赠送往届视频及资料，报名从速。

四、培训目标

1.熟练掌握ChatGPT4的各种使用方法，并且可以立即用于平时的工作和生活中；2.能够使用ChatGPT完成撰写及修改论文及工作报告，可以辅助写作论文或写工作报告，提升您的写作能力及提出优化方案；3.能够利用ChatGPT4完成课题申报、论文选题及实验方案设计、数据处理；4.帮助学员掌握ChatGPT4在Python、人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络、自编码器等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法；5.利用AI绘工具绘制出各种科研图等。

五、培训内容

第一章

2024 年 最新 大模型 进展介绍 、 C hat GPT4 基础入门

1 、 2024 AIGC 技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型 OpenAI Sora vs.Google Veo ）

2 、国内外大语言模型（ ChatGPT 4O 、 Gemini 、 Claude 、 Llama3 、文心一言、星火、通义千问、 Kimi 、智谱清言等）对比分析

3 、 Llama3 开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据

4 、 ChatGPT 对话初体验（注册与充值、购买方法）

5 、 ChatGPT 科研必备 GPT 汇总介绍（寻找好用的 GPTs 模型、提示词优化、生成思维导图、生成 PPT 、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等）

6 、 GPT Store 简介与使用

7 、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）

8 、 ChatGPT 对话记录保存与管理

第二章

Chat GPT4 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 、 ChatGPT 提示词优化（ Promptest 、 Prompt Perfect 、 PromptPal 提示宝等）

4 、 ChatGPT4 突破 Token 限制实现接收或输出万字长文（ 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）

5 、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）

6 、保存喜欢的 ChatGPT 提示词并一键调用

第三章

Chat GPT4 助力日常生活、学习与工作

1 、 ChatGPT4 助力中小学生功课辅导（写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等）

2 、 ChatGPT4 助力文案撰写与润色修改

3 、 ChatGPT4 助力家庭健康管理（化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等）

4 、 ChatGPT4 助力大学生求职与就业（撰写简历、模拟面试、职业规划等）

5 、 ChatGPT4 助力商业工作（行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同）

6 、利用 ChatGPT4 创建精美的思维导图

7 、利用 ChatGPT4 生成流程图、甘特图

8 、利用 ChatGPT4 制作 PPT

9 、利用 ChatGPT4 自动创建视频

10 、 ChatGPT4 辅助教师高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等）

11 、 ChatGPT4 辅助学生高效学习（利用 GPTs 生成专属学习计划）

12 、案例演示与实操练习

第四章

ChatGPT4 助力课题申报、论文选题及实验方案设计

1 、课题申请书撰写技巧及要点剖析（项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等）

2 、利用 ChatGPT4 分析指定领域的热门研究方向

3 、利用 ChatGPT4 辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容

4 、利用 ChatGPT4 总结指定论文的局限性与不足，并给出潜在的改进思路与建议

5 、利用 ChatGPT4 评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作

6 . 利用 ChatGPT4 进一步细化改进思路，凝练论文的选题与创新点

7 、利用 ChatGPT4 给出具体的算法步骤，并自动生成算法的 Python 示例代码框架

8 、利用 ChatGPT4 设计完整的实验方案与数据分析流程

9 、利用 ChatGPT4 给出论文 Discussion 部分的切入点和思路

10 、案例演示与实操练习

第五章

ChatGPT4 助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿

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 实现联网检索文献

3 、利用 ChatGPT4 阅读与总结分析学术论文内容（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 总结 Youtube 视频内容

5 、利用 ChatGPT4 完成学术论文的选题设计与优化

6 、利用 ChatGPT4 自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等

7 、利用 ChatGPT4 完成论文翻译（指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示）

8 、利用 ChatGPT4 实现论文语法校正

9 、利用 ChatGPT4 完成段落结构及句子逻辑润色

10 、利用 ChatGPT4 完成论文降重

11 、利用 ChatGPT4 完成论文参考文献格式的自动转换

12 、 ChatGPT4 辅助审稿人完成论文评审意见的撰写

13 、 ChatGPT4 辅助投稿人完成论文评审意见的回复

14 、 ChatGPT4 文献检索、论文写作必备 GPTs 总结

15 、案例演示与实操练习

第六章

Chat GPT 4 助力教学改革

1、利用 Chat GPT4 及插件创建精美的思维导图

2 、利用 Chat GPT4 及插件生成流程图、甘特图

3 、利用 Chat GPT4 及插件制作 P PT

4 、利用 Chat GPT4 及插件自动创建视频

5 、 Chat GPT4 辅助教师高效备课（为不同专业学生生成不同的教学内容、围绕知识点生成不同难度的题目检测学生的学习效果等）

6 、 Chat GPT4 辅助学生高效学习（利用插件生成个性化学习计划）

7 、案例演示与实操练习

第七章

Chat GPT 4 助力 Python 编程入门与科学计算

1 、 P ython 环境搭建（下载、安装与版本选择）。

2 、如何选择 Python 编辑器？（ I DLE 、 Note pad++ 、 Py Charm 、 Ju pyter… ）

3 、 Python 基础（数据类型和变量、 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 、 Nump y 模块库（ Numpy 的安装； nd array 类型属性与数组的创建；数组索引与切片； Num py 常用函数简介与使用）

6 、 M atplotlib 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）

7 、 Pytorch 深度学习框架简介（ Ten sor 的创建、基本运算、升降维操作、 CPU/GPU 转换等）

8 、案例演示与实操练习

第八章

Chat GPT4 助力数据预处理及可视化绘图

1 、利用 Chat GPT4 及插件上传本地数据

2 、利用 Chat GPT4 及插件爬取第三方网站数据

3 、利用 Chat GPT4 及插件处理 PDF 文档（添加水印、合并 / 拆分文档、提取 P DF 里的表格 / 图片 / 关键词信息、总结 P DF 内容、为 P DF 生成词云、 O CR 识别）

4 、利用 Chat GPT4 及插件实现常见文件格式之间的转换

5 、利用 Chat GPT4 及插件实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）

6 、描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析）

7 、数据预处理（标准化与归一化、异常值与缺失值处理、离散化及编码处理、生成新特征）

8 、融合 C hat GPT 4 与 Python 的数据预处理代码自动生成与运行

9 、利用 Chat GPT4 及插件实现数据统计分析与可视化（折线图、散点图、柱状图、饼图、、气泡图、直方图、箱线图等）

10 、案例演示与实操练习

第九章

Chat GPT 4 助力前向型神经网络建模

1 、 BP 神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？ B P 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？ B P 神经网络建模的本质是什么？）

2 、 BP 神经网络的 P yt hon 代码实现（怎样划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化是必须的吗？）

3 、 BP 神经网络参数的优化（隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）

4 、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等）

5 、前向型神经网络中的 Chat GPT 提示词库讲解

6 、案例实践：利用 Chat GPT4 实现 B P 神经网络模型的代码自动生成与运行

7 、 案例演示与实操练习

第十章

Chat GPT 4 助力决策树、随机森林、 X GB oost 与 Light GBM 建模