近期现场/远程培训 Python师资培训-AI辅助机器学习与学术应用 2024 new
近期专题培训 AI学术专题直播丨 GPT助力学术科研与论文发表
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【主讲专家】
【课程大纲】
| 第一讲：GPT基础入门 | |
| 1.了解GPT | GPT是什么? GPT能做什么? 什么是GPT API? GPT的几个数据事实 |
| GPT的版本更迭(GPT-1. GPT-2 .GPT-3. GPT-3.5 .GPT-4. GPT-4o) | |
| GPT的技术演进 | |
| 2.GPT与国内大语言模型的区别 | 国内主要大模型企业 |
| 国内大模型(百度文心大模型，阿里通义大模型，讯飞星火大模型) | |
| GPT和国内模型对比(技术架构和训练方法，应用场景和优化方向，技术特点和创新，使用和访问）；对比分析 | |
| 3.GPT Store简介 | |
| 第二讲:提示词使用方法与技巧 | |
| 1.提示词重要作用和设计原则 | 提示词工程；提示词第一原则；提示词要素 |
| 2.提示词设计技巧 | 框选你想表达的重点信息 |
| 指定结果的输出格式 | |
| 确定GPT的立场(角色) | |
| "Few-shot”教教他，给 GPT 一些案例 | |
| 明确提出你的需求 | |
| 告诉他要做什么，而不是不要做什么 | |
| " Step by Step" ,帮助 GPT 做推理 | |
| 3.常用的GPT提示词模板 | 职业角色篇；工具技能篇；游戏娱乐篇；通用技能篇 |
| 4.利用GPTS辅助提示词生成 | 工作原理；优势 |
| 5.五种策略控制GPT 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；使用组合策略 |
| 6.如何让GPT突破Token限制 | 为什么GPT有Token限制? |
| 如何提交超过Token限制的文本? | |
| 如何让GPT的输出突破Token限制? | |
| 第三讲:学术常用GPTS | |
| 1.大模型在学术研究中的角色和价值 | 数据处理与分析 |
| 文献综述与知识管理教学与辅助研究创意生成与理论探索 | |
| 跨学科协作 | |
| 自动化写作与编辑 | |
| 自动化研究工具 | |
| 伦理与隐私研究 | |
| 2.学术常用GPTS | 为什么要GPTS? |
| 常用GPTS（Consensus，Consensus，Scholar GPT0，Scholar Al，Ai PDF，AskYourPDF，Advanced Data Analysis，WebPilot， Scraper， Code Copilot，Wolfram，Diagrams，DALL.3 Ultra，GPT 4.0） | |
| 3.定制学术专属GPT | 使用通过 Prompt 来定制 |
| 使用Configure直接定制 | |
| 第四讲:GPT助力课程设计 | |
| 一、GPT在教育教学方面的应用 | 1.辅助教学设计；2.智能答疑与辅导；3.教育资源的生成与推荐；4.数据分析与评估；5.创造性教学；6.学术研究支持；7.跨文化教育 |
| 二、GPT辅助设计课程教案 | 1.创新教学设计的基本思路；2.创新教学的选题；3.课程思政建设；4.教学方案设计；5.设计讲义PPT；6.讲故事；7.课程学习资源；8.作业题目；9.某个知识点的教案设计 |
| 第五讲:GPT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；知网/万方；GitHub；IEEE检索 |
| 2.利用GPTS实现联网检索文献 | Consensus；Scholar GPT；Scholar Al |
| 3.利用GPT总结分析文献内容 | 内容摘要（三句话摘要，子弹式要点摘要，QA 摘要，表格摘要） |
| 信息提取（关键词提取，关键句提取，获取联系方式，获取图片，页面定位） | |
| 第六讲:使用GPT辅助论文撰写-上 | |
| 1.GPT与学术诚信、学术应用 | GPT可用于 |
| 撰写论文前的提问或确认；头脑风暴 ；对不理解的学习材料增进理解；改文；其他 | |
| GPT不可用于 | |
| 不要让GPT代你写论文；不要盲目相信GPT生成的信息；不要做任何违反大学学术诚信政策的事情；目前GPT仍然无法像人一样思考 | |
| 2.GPT作为论文撰写、投稿的辅助工具 | 准备阶段；写作阶段；修改和润色阶段；提交和发布阶段 |
| 3.科技学术论文撰写的基本结构和要素 | 标题 (Title)；摘要 (Abstract)；关键词(Keywords)；引言(Introduction)；方法(Methods)；结果 (Results)；讨论(Discussion)；结论(Conclusion)；致谢(Acknowledgments)；参考文献(References)；附录(Appendices) |
| 第七讲:使用GPT辅助论文撰写-下 | |
| 1.学术研究选题的重要性 | 研究主题 vs.研究问题 |
| 研究问题的来源 | |
| 选择研究问题的标准 | |
| 研究问题的明确与细化 | |
| 2.如何使用GPT辅助学术研究选题 | |
| 3.如何使用GPT进行文献搜索和文献综述 | 文献综述前的工作 |
| 通过GPT辅助撰写文献综述 | |
| -引言和文献综述该如何写?如何在文献综述撰写过程中应用GPT? | |
| 4.通过GPT辅助研究设计 | |
| 5.通过GPT辅助写讨论与总结 | 讨论与总结要素 |
| 如何在讨论与总结撰写过程中应用GPT? | |
| 6.使用GPT进行论文润色 | 论文整体润色的目的和重要性 |
| 使用GPT润色的注意事项 | |
| 7.通过GPT辅助应对论文语言纠错、语句重组和表达优化 | 语法纠错 |
| 语句重组和表达优化 | |
| 8.论文降重、重复改写和翻译 | 论文降重目的和重要性 |
| 通过GPT辅助对论文进行重复改写 | |
| 利用GPT完成论文翻译 | |
| 9.使用GPT作为一种辅助工具进行论文投稿 | 论文投稿流程与注意事项；使用GPT辅助获取期刊投稿建议；通过GPT辅助论文投稿材料准备 |
| 封面信/cover letter指令；Highlights(亮点)；回应审稿人意见/Response to reviewer | |
| 10.案例实战：GPT辅助论文撰写 | 案例论文：基于机器学习的实证资产定价研究 |
| 第八讲:GPT助力自动化办公 | |
| 1.利用GPT处理PDF文档 | 1.按页面分割 PDF 文件；2.合并多个PDF；3.删除页面；4.批量 PDF 加密；5.批量提取图片；6.批量加水印；7.批量压缩 PDF；8.格式转换；9.文本提取；10.提取信息；11.多文档对比 |
| 2.利用GPT处理excel表格 | 1.将excel表格进行拆分；2.将excel表格进行合并；3.将excel表格进行横向拼接 |
| 3.利用ChatGPT实现常见文件格式之间的转换 | |
| 4.利用ChatGPT处理PPT | |
| 5.利用ChatGPT实现图像处理 | 提取图片中的人物；图像缩放；旋转；裁剪；去噪与去模糊 |
| 第九讲:GPT助力AI绘图 | |
| 1. DALL.E基本概念 | 模型简介；功能和特点；应用场景 |
| 2. 模型结构 | 模型构成；训练过程 |
| 3. 利用GPT生成图像 | 常用提示词；多种视图；光效处理；角色一致性；动图；文字效果 |
| 第十讲:GPT助力数据预处理及可视化 | |
| 1.数据获取 | 利用ChatGPT爬取第三方网站数据； 单页数据和多页数据获取； 多级页面数据获取； 图片数据获取； GPT获取数据局限性 |
| 2. 描述性统计分析与可视化 | -图表绘制（折线图，散点图，矩阵散点图，柱状图，饼图，气泡图，直方图，箱线图，词云图，雷达图） |
| -数据分析（对数据进行描述性统计分析，对数据进行探索性分析，相关性分析，波动性分析，趋势分析，基本统计分析，时间序列分析，机器学习建模分析） | |
| 3. 数据清洗与预处理 | 数据清洗；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，数据的解读） |
| 第十一讲:使用GPT的建议 | |
【联系方式】
刘老师
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