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首页 > 商务会议 > IT互联网会议 > “ChatGPT4科研应用、论文写作、数据与AI绘图 更新时间:2024-04-01T11:17:13

“ChatGPT4科研应用、论文写作、数据与AI绘图
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“ChatGPT4科研应用、论文写作、数据与AI绘图

会议时间: 2024-04-18 08:30至 2024-04-20 17:30结束

会议地点: 北京  详细地址会前通知   周边酒店预订

会议规模:100人

主办单位: 河北雄安宏新环宇信息科技有限公司

会议通知

会议内容 主办方介绍


“ChatGPT4科研应用、论文写作、数据与AI绘图

“ChatGPT4科研应用、论文写作、数据与AI绘图宣传图

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。旨在帮助学员掌握ChatGPT4.0在日常科研工作中的各种使用方法与技巧,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、遗传算法等)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、生成式对抗网络、YOLO目标检测、自编码器等)的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法


培训时间及方式 


2024年4月18日-4月20  北京/同步直播

 

(17号发放课程资料,18日-20日上课)


(课后可免费观看同步教学视频)



      培训特色     


1、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。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、本培训提供永久答疑。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;


3、参加本次培训后,后期相同的培训本人可免费参加



        主讲老师     


       该课程讲师,副教授,博士毕业于中国科学院大学生物医学工程专业,主要从事人工智能、健康医疗大数据分析、可穿戴设备和物联网等领域的研究工作和系统开发,具有丰富的实战应用经验。先后主持多项国家级和省部级科研项目,参与编写《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》等畅销书籍,发表多篇高水平的国际学术研究论文,申请发明专利10余项,获批计算机软件著作权20余项。精通Python、MATLAB、C#、Java等多种编程语言,以及Pytorch、Tensorflow、Keras等多个主流深度学习框架。主讲百余场Python编程、机器学习和深度学习培训,课程以其实用性、趣味性广受学员及企事业单位好评,学员达数千人。




        收费标准     


A类:3980元/人,含培训费、资料费、证书费、视频费等。住宿可统一安排,费用自理。

证书:可获得宏新环宇(北京)信息技术研究院有限公司颁发的《人工智能应用工程师》结业证书。

B类:收费5880元/人,含培训费、资料费、A类+B类证书费、视频费等。住宿可统一安排,费用自理。

证书:通过考试可获得工业和信息化部颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技术证书,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,国家认可官网可查。



        课程大纲      


一、ChatGPT4

入门

1、ChatGPT概述(GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变)

2、ChatGPT对话初体验(注册与充值、购买方法、GPT3.5/GPT4/Plugins相互切换)

3、GPT-4与GPT-3.5的区别,以及与国内大语言模型(文心一言、星火等)的区别

4、GPT Store与科研必备专属GPTs(Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等)

5、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)

6、ChatGPT对话记录保存与管理

7、案例演示与实操练习

二、ChatGPT4 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、基于模板的ChatGPT提示词优化

4、利用ChatGPT4 及插件优化提示词

5、通过promptperfect.jina.ai优化提示词

6、利用ChatGPT4 及插件生成提示词

7、ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文(什么是Token?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)

8、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)

9、利用ChatGPT4 及插件保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用

10、案例演示与实操练习:利用ChatGPT4实现网页版游戏的设计、代码自动生成与运行

三、 ChatGPT4助力信息检索与总结分析

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 及插件实现联网检索文献

3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容(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 及插件总结Youtube视频内容

5、案例演示与实操练习

四、ChatGPT4助力论文写作与投稿

1、利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架

2、利用ChatGPT4完成论文翻译(指定翻译角色和翻译的领域、给一些背景提示)

3、利用ChatGPT4实现论文语法校正

4、利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色

5、利用ChatGPT4完成论文评审意见的撰写与回复

6、案例演示与实操练习

五、ChatGPT4助力数据预处理及可视化绘图

1、ChatGPT4中上传本地数据的几种常用方法

2、利用ChatGPT4 及插件爬取第三方网站数据

3、利用ChatGPT4 及插件处理PDF文档(添加水印、合并/拆分文档、提取PDF里的表格/图片/关键词信息、总结PDF内容、为PDF生成词云、OCR识别)

4、利用ChatGPT4 及插件实现常见文件格式之间的转换

5、利用ChatGPT4 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ChatGPT 4与Python的数据预处理代码自动生成与运行

9、利用ChatGPT4 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

六、ChatGPT 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?BP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?BP神经网络建模的本质是什么?)

2、BP神经网络的Python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ChatGPT提示词库讲解

6、案例实践与实操练习:利用ChatGPT4 实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行

七、ChatGPT 4助力决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM建模

1、决策树的工作原理(微软小冰读心术的启示;什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系);决策树除了建模型之外,还可以帮我们做什么事情?

2、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”体现在哪些地方?随机森林的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)

3、Bagging与Boosting的区别与联系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

5、常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)

6、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库讲解

7、案例实践与实操练习:利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行

八、ChatGPT 4助力变量降维与特征选择

1、主成分分析(PCA)的基本原理

2、偏最小二乘(PLS)的基本原理

3、常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法;正则稀疏优化方法等)

4、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理(以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么?粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模拟退火算法等与遗传算法的区别与联系)

5、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库讲解

6、案例实践与实操练习:利用ChatGPT4实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行

九、ChatGPT 4助力卷积神经网络建模

1、深度学习简介(深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系)

2、卷积神经网络的基本原理(什么是卷积核、池化核?CNN的典型拓扑结构是怎样的?CNN的权值共享机制是什么?)

3、卷积神经网络的进化史:LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等预训练模型

4、卷积神经网络调参技巧(卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度,以及模型参数量之间的关系是怎样的?)

5、卷积神经网络中的ChatGPT提示词库讲解

6、案例实践与实操练习:利用ChatGPT4 及插件实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行

(1)CNN预训练模型实现物体识别

(2)利用卷积神经网络抽取抽象特征

(3)自定义卷积神经网络拓扑结构

十、ChatGPT 4助力迁移学习建模

1、迁移学习算法的基本原理(为什么需要迁移学习?迁移学习的基本思想是什么?)

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、迁移学习中的ChatGPT提示词库讲解

4、案例实践与实操练习:ChatGPT4 Noteable插件迁移学习模型的代码自动生成与运行

十一、ChatGPT 4助力RNN、LSTM建模

1、循环神经网络RNN的基本工作原理

2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库讲解

4、案例实践与实操练习:ChatGPT4实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行

十二、ChatGPT 4助力生成式对抗网络建模

1、生成式对抗网络GAN(什么是对抗生成网络?为什么需要对抗生成网络?对抗生成网络可以帮我们做什么?GAN给我们带来的启示)

2、GAN的基本原理及GAN进化史

3、生成式对抗网络中的ChatGPT提示词库讲解

4、案例讲解与实操练习:ChatGPT4实现生成式对抗网络模型的代码自动生成与运行

十三、ChatGPT 4助力自编码器建模

1、自编码器模型原理介绍(AE、Denoising AE, Masked AE)

2、自编码器模型中的ChatGPT提示词库讲解

3、案例实践与实操练习:利用ChatGPT4实现自编码器模型的代码自动生成与运行

(1)基于自编码器的噪声去除;

(2)基于自编码器的手写数字特征提取与重构

十四、ChatGPT 4助力YOLO目标检测

1、什么是目标检测?目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理,YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、YOLO模型中的ChatGPT提示词库讲解

4、案例实践与实操练习

(1)利用预训练好的YOLO模型实现目标检测(图像检测、视频检测、摄像头实时检测);(2)数据标注演示(LabelImage使用方法介绍)

(3)训练自己的目标检测数据集

十五、ChatGPT 4助力AI绘图技术

1、生成式模型简介(生成式对抗网络、变分自编码器、扩散模型等)

2、利用ChatGPT4 DALL.E 3生成图像(下载图像、3种不同分辨率、修改图像)

3、ChatGPT4 DALL.E 3常用的提示词库(广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等)

4、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种视图(正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等)

5、ChatGPT4 DALL.E 3中的多种光效(电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光)

6、ChatGPT4 DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现

7、案例演示与实操练习

十六、GPT 4 API接口调用与完整项目开发

1、GPT模型API接口的调用方法(API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明)

2、案例实践与实操练习:利用GPT4实现完整项目开发

(1)聊天机器人的开发

(2)利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量

(3)构建基于多模态(语音、文本、图像)的阿尔茨海默病早期筛查程序

十七、课程总结与答疑讨论

1、课程总结与现场答疑

2、相关学习资料分享与拷贝(图书推荐、在线课程推荐等)


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会议日程


即将更新,敬请期待

会议嘉宾


即将更新,敬请期待

参会指南

会议门票


票种名称 价格 原价 票价说明
A类培训费 ¥3980 ¥3980 A类:3980元/人,含培训费、资料费、视频费等。住宿可统一安排,费用自理。
B类培训+证书 ¥5880 ¥5880 B类:收费5880元/人,含培训费、资料费、A类+B类证书费、视频费等。住宿可统一安排,费用自理。 证书:通过考试可获得工业和信息化部颁发的高级《人工智能应用工程师》职业技术证书,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,国家认可官网可查。
A类培训组团优惠 ¥7164 ¥ 限时优惠:A类2人成团
B类培训组团优惠 ¥10584 ¥ 限时优惠:B类2人成团
团队报名优惠 ¥5999 ¥ 5人及以上团队报名请联系客服获取团队价格

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温馨提示
酒店与住宿: 为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
退款规则: 活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。

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