2023年随着OpenAI开发者大会的召开，最重磅更新当属GPTs，多模态API，未来自定义专属的GPT。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，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而 ChatGPT，作为一种强大的自然语言处理模型，具备显著优势，能够帮助您在各个领域取得突破。
ChatGPT 在论文写作与编程方面也具备强大的能力。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题，ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导，提高编程效率和准确性。此外，ChatGPT是一位出色的合作伙伴，可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议，甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力，您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。
ChatGPT/GPT4应用初学者最大的障碍是账号问题，首先解决的就是账号问题，通过多期的讲解，深入总结参会人员的需求，覆盖了科研工作中的文本、论文、编程、绘图等高级应用，融合众多插件应用，提高工作效率及科研项目开发能力，使GPT真正成为科研工作助手。
原文：【赠送GPT账号】如何利用ChatGPT轻松实现科研论文高效写作与AI绘图
专题一：OpenAI开发者大会最新技术发展及最新功能应用
1. 最新大模型GPT-4 Turbo详细讲解
2. 最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API
3. GPT Store讲解
4. （实操演练）从0到1创建自己的GPT应用
专题二 定制自己的GPTs
2.1 热门的自定义GPTs使用介绍
2.2 通过聊天交流的方式制作自己的GPTs
2.3 通过自定义的方式制作自己的GPTs
2.4 GPTs的3种分发方式
2.5 GPTs的action功能介绍
专题三 AIGC基础学习
3.1 深度学习常用架构介绍
3.2 GPT1-4模型介绍
3.3 AIGC技术发展
3.4 大语言模型的评估标准
3.5 ChatGPT/GPT4官网使用方法
3.6 优秀国内大模型推荐
3.7 LLM与搜索引擎：差异与联系
专题四 提示词工程高级技巧【讲解+实践】
4.1 提示词工程介绍
4.2 如何写好一篇论文的提示词
4.3（实操演练）初识LLM：角色扮演的艺术
4.4（实操演练）调整LLM的语调与表达方式
4.5（实操演练）定义LLM的具体任务与目标
4.6（实操演练）探索LLM与上下文的密切关系
4.7（实操演练）零样本学习：强化逻辑推理
4.8（实操演练）多样本学习：模型模仿能力提升
4.9（实操演练）自洽性检验：数学能力加强
4.10（实操演练）知识生成：提高模型的信息处理能力
专题五 ChatGPT/GPT4的实用案例【讲解+实践】
5.1（实操演练）ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件
5.2（实操演练）AI助力高效表格数据创建
5.3（实操演练）AI在数据处理中的实际操作
5.4（实操演练）苏格拉底式教学法在AI中的运用
5.5（实操演练）如何与AI交流科研问题
5.6（实操演练）AI助力文本数据整理与分析
5.7（实操演练）AI在用户评论分析中的应用
5.8（实操演练）AI撰写专业报告的技巧
5.9（实操演练）让AI根据知识点出题
5.10（实操演练）使用AI工具快速产出高端PPT的4种方法
5.11（实操演练）使用AI工具快速产出短视频
5.12（实操演练）快速制作流程图和思维导图
专题六 让ChatGPT/GPT4成为你的论文助手【讲解+实践】
6.1（实操演练）分析论文得出审稿意见
6.2（实操演练）进行论文内容问答
6.3（实操演练）生成论文摘要
6.4（实操演练）写论文综述并标注内容来源
6.5（实操演练）中/英文论文润色的4种方法
6.6（实操演练）进行论文降重的技巧
6.7（实操演练）查找某个观点或内容相关的论文
6.8（实操演练）对多篇论文进行分析对比
6.9（实操演练）如何防止AI生成的内容被检测
6.10（实操演练）生成完整长篇论文的技巧
专题七 python基础学习【讲解+实践】
7.1 python的应用场景
7.2（实操演练）python环境安装配置
7.3（实操演练）print使用
7.4（实操演练）运算符和变量
7.5（实操演练）循环
7.6（实操演练）列表元组字典
7.7（实操演练）if条件
7.8（实操演练）函数
7.9（实操演练）模块
7.10（实操演练）类的使用
7.11（实操演练）文件读写
7.12（实操演练）异常处理
专题八 科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习【讲解+实践】
8.1（实操演练）numpy的属性
8.2（实操演练）创建array
8.3（实操演练）numpy的运算
8.4（实操演练）随机数生成以及矩阵的运算
8.5（实操演练）numpy的索引
8.6（实操演练）array合并
8.7（实操演练）Matplotlib基础用法
8.8（实操演练）figure图像
8.9（实操演练）设置坐标轴
8.10（实操演练）legend图例
8.11（实操演练）scatter散点图
专题九 机器学习算法应用【讲解+实践】
9.1 机器学习概述
9.2 训练集/验证集/测试集
9.3 监督学习与无监督学习
9.4 分类/回归/聚类算法
9.5 机器学习算法应用分析
9.6（实操演练）使用回归算法完成波士顿房价预测
9.7（实操演练）使用KNN算法完成鸢尾花分类
9.8（实操演练）使用逻辑回归算法完成糖尿病预测
9.9（实操演练）分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）
9.10（实操演练）机器学习特征工程完整流程
专题十 深度学习算法基础【讲解+实践】
10.1 单层感知器
10.2 激活函数，损失函数和梯度下降法
10.3 BP算法介绍
10.4 梯度消失问题
10.5 多种激活函数介绍
10.6（实操演练）BP算法解决手写数字识别问题
专题十一 深度学习框架Tensorflow应用【讲解+实践】
11.1（实操演练）Mnist数据集和softmax讲解
11.2（实操演练）使用BP神经网络识别图片
11.3（实操演练）交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
11.4（实操演练）欠拟合/正确拟合/过拟合
11.5（实操演练）各种优化器Optimizer
11.6（实操演练）模型保存和模型载入方法
专题十二 深度学习算法-卷积神经网络CNN应用【讲解+实践】
12.1 CNN卷积神经网络
12.2 卷积的局部感受野，权值共享介绍。
12.3 卷积的具体计算方式
12.4 池化层介绍（均值池化、最大池化）
12.5 same padding和valid padding介绍
12.6 LeNET-5卷积网络介绍
12.7（实操演练）CNN手写数字识别案例
专题十三 深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用【讲解+实践】
13.1 RNN循环神经网络介绍
13.2 RNN具体计算分析
13.3 长短时记忆网络LSTM介绍
13.4 输入门，遗忘门，输出门具体计算分析
13.5 堆叠LSTM介绍
13.6 双向LSTM介绍
13.7（实操演练）使用LSTM进行设备故障预测
专题十四 基于深度学习模型的图像识别【讲解+实践】
14.1 VGG16模型详解
14.2 ResNet模型详解
14.3 EfficientNet模型详解
14.4（实操演练）下载训练好的1000分类图像识别模型
14.5（实操演练）使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类
14.6（实操演练）使用迁移学习训练自己的天气现象分类模型
专题十五 让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手【讲解+实践】
15.1 使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项
15.2（实操演练）让AI对代码进行详细讲解
15.3（实操演练）进行代码纠错及自动修改
15.4（实操演练）使用AI工具读取本地数据的技巧
15.5（实操演练）绘制折线图，柱状图，饼图等各种统计分析图表
15.6（实操演练）让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程
15.7（实操演练）使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测
15.8（实操演练）根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测
15.9（实操演练）自动化AI编程助手的使用
专题十六 让ChatGPT/GPT4进行数据处理【讲解+实践】
16.1（实操演练）让AI正确读取表格数据
16.2（实操演练）让AI理解百万行数据
16.3（实操演练）使用AI进行数据可视化
16.4（实操演练）使用AI进行数据缺失值处理
16.5（实操演练）使用AI进行数据归一化
16.6（实操演练）使用AI进行特征筛选
16.7（实操演练）使用AI输出表格数据
16.8（实操演练）使用AI输出特征工程处理后的数据
16.9（实操演练）使用AI绘制统计分析图表
专题十七 ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用【讲解+实践】
17.1（实操演练）用GPT绘制世界地图海岸线
17.2（实操演练）用GPT绘制不同的地图投影
17.3（实操演练）用GPT绘制南极地投影
17.4（实操演练）用GPT绘制地球各种关键变量的图
17.5（实操演练）用GPT绘制台风总降水量图
17.6（实操演练）用GPT绘制台风风速图
17.7（实操演练）用GPT计算台风总降水量
17.8（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
专题十八 ChatGPT/GPT4高级开发应用【讲解+实践】
18.1（实操演练）GPT模型API接口程序使用
18.2（实操演练）GPT模型参数调节
18.3（实操演练）用GPT程序API接口制作聊天机器人
18.4（实操演练）用GPT程序API接口制作自动订餐机器人
18.5（实操演练）用GPT程序API批量处理大量文本数据
18.6（实操演练）用DALLE-3程序API接口生成图片
18.7（实操演练）GPT4本地文件上传功能使用
18.8（实操演练）GPT4联网功能使用
18.9（实操演练）GPT4图像识别功能应用
18.10（实操演练）GPT高级数据分析功能详解
专题十九 AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用【讲解+实践】
19.1 AI画图原理介绍
19.2（实操演练）Midjourney工具的基础操作
19.3（实操演练）remix模式介绍
19.4（实操演练）blend命令介绍
19.5（实操演练）describe命令介绍
19.6（实操演练）图生图通过图片生成新的图片
19.7（实操演练）Midjourney的参数和设置介绍
19.8（实操演练）Midjourney科研作图介绍
19.9（实操演练）DALL-E 3模型介绍
19.10（实操演练）DALL-E 3根据上下文内容修改图片
19.11（实操演练）DALL-E 3在图像中生成特定文字
19.12（实操演练）DALL-E 3绘图结果的不断优化
专题二十 AI绘图工具Stable Diffusion基础应用【讲解+实践】
20.1（实操演练）Stable Diffusion工具介绍
20.2（实操演练）Stable Diffusion环境部署介绍
20.3（实操演练）通过文字生成图片
20.4（实操演练）通过图片生成图片
20.5（实操演练）图像智能高清算法
20.6（实操演练）使用Lora模型产生写实人物图像
20.7（实操演练）进行图像的局部重绘
20.8（实操演练）Controlnet插件介绍
20.9（实操演练）使用线稿图生成装修和建筑
20.10（实操演练）使用线稿图给图片上色
20.11（实操演练）产生特定姿态的人物图像