GPT はあらゆる科学研究者にとって不可欠な補助ツールとなっており、研究分野やプロジェクトによってニーズも異なります。
たとえば、科学研究のプログラミングとグラフィックスの分野では、次のとおりです。
1. プログラミングの提案とサンプル コード: 使用するプログラミング言語が Python、R、MATLAB、またはその他の言語であっても、関連するコード サンプルを提供できます。
2. データ視覚化: 折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、円グラフ、ヒート マップなど、さまざまなタイプのデータ視覚化グラフを生成します。データと要件を提供し、対応するチャート コードを生成するか、それらをプロットします。
3. 統計分析: 記述統計、仮説検定、回帰分析など。データの理解と解釈に役立つ関連する提案とサンプル コードを提供します。
4. 機械学習とデータ マイニング: 関連するアルゴリズムの紹介、モデル構築とパラメーター調整の提案、サンプル コードを提供します。
5. データの前処理:データの前処理は、科学研究における重要なステップの 1 つです。分析とモデリングを改善するために、データを整理、変換、正規化します。
6. コードの最適化と効率の向上: より効率的なプログラムを作成するのに役立つ最適化の提案とベスト プラクティスを提供します。
7. 科学的研究の方法論: 実験計画、データ収集、結果の解釈、レポート作成に関する提案を含む、科学的研究の方法論について議論し、紹介することができます。
トピック 1 AIGC の概要
1.1 AIGCコースの概要
1.2 AIGC技術開発
1.3 人工知能の基本概念
1.4 人工知能開発の歴史
1.5 人工知能テクノロジーの応用シナリオの概要
1.6 (座学演習) ChatGPT公式サイトの使い方
1.7 (教室での実践演習) 中国で ChatGPT を使用する方法
1.8 (教室実習) ChatGPTのAPIの使い方
トピック 2 人工知能アルゴリズムの概要
2.1 AI アルゴリズムはどのようにトレーニングされるのですか?
2.2 モデル効果の評価方法
2.3 一般的な深層学習アルゴリズムの概要
2.4 GPT1-3 モデルの概要
2.5 強化学習と InstructGPT モデルの概要
2.6 RLHF ヒューマンフィードバック強化学習の概要
2.7 ChatGPT および GPT4 モデルの概要
3 つの主要な言語モデルでプロンプトワードを使用するためのヒント
3.1 大規模言語モデルと検索エンジンの違い
3.2 プロンプトエンジニアリングの概要
3.3 (教室での実践演習) ロールプレイ
3.4 (教室での実践演習) さまざまなトーンの使用
3.5 (クラスでの実践演習) 具体的なタスクを与える
3.6 (教室での実践演習) コンテキスト管理アソシエーションの特性を利用する
3.7 (クラスでの実践演習) ゼロサンプル思考チェーンのヒント
3.8 (教室での実践演習) ゼロショット、ワンショット、数ショット
3.9 (教室での実践演習) 自己一貫性
3. 10 (クラスでの実践演習) 知識プロンプトを生成する
トピック 4 GPT をあなたのライフアシスタントにしましょう (クラスでの実践)
4.1 GPT を新しい検索エンジンとして扱う
4.2 GPT は最高の翻訳ソフトウェアです
4.3 旅行の旅程の計画は GPT にお任せください
4.4 GPT をあなたのパーソナルフィットネスコーチにしましょう
4.5 GPT をあなたの主治医にしましょう
4.6 GPT に料理を教えてもらいましょう
4.7 GPT を使用して子供の学習を指導する
4.8 GPT を使用しておとぎ話を生成する
4.9 GPT を使用して英会話を練習する
4.10 GPT を使用して表形式データを生成する
トピック 5 GPT を仕事の秘書にしましょう (クラスでの実践演習)
5.1 GPT を活用して作業概要を最適化しましょう
5.2 GPT を創造的なコピーライティングのデザインに役立てましょう
5.3 GPT に電子メールを作成させます
5.4 GPT を使用して製品またはサービスを改善する
5.5 GPT を使用して異なる製品間の違いを分析する
5.6 GPT にビジネスおよびマーケティングのアドバイスを求める
5.7 GPT に契約書の作成を手伝ってもらう
5.8 GPT を履歴書の作成に役立てましょう
5.9 GPT を模擬面接の実施に役立てましょう
トピック 6: GPT を論文アシスタントにしましょう (クラスでの実践演習)
6.1 ローカルの PDF 論文をアップロードし、GPT にレビュー コメントを提供してもらいます
6.2 ローカルの PDF 論文をアップロードし、GPT に翻訳を手伝ってもらう
6.3 ローカルの PDF 論文をアップロードし、GPT 関連の問題を論文に含める
6.4 GPT を使用して論文抄録を生成する
6.5 GPT を使用して文献レビューを作成する
6.6 GPT を使用して論文の技術的手法を支援する
6.7 GPT を使用して中国語論文を磨き上げる
6.8 GPT を使用して中国語と英語の論文を磨き上げる
6.9 GPT を使用して論文を改訂するための提案を行う
6.10 GPT を使用して翻訳と磨きをかける
6.11 GPT を使用して完全な論文を書く方法
6.12 GPT を使用して紙全体を研磨する
6.13 論文検索に GPT を使用する
トピック 7 GPT をプログラミング アシスタントにしましょう (教室での実践演習)
7.1 GPT を使用して特定の機能を実装するプログラム
7.2 GPT を使用してコードを解釈する
7.3 コードエラーの修正と変更に GPT を使用する
7.4 GPT を使用してコードの質問に答える
7.5 GPT を使用してコードを最適化する
7.6 GPT を使用してローカル データを読み取り、コードを記述する
7.7 GPT を利用して、完全なプロジェクト コードを提供し、継続的にコードを修正することができます。
7.8 GPT ベースのプログラミング プラグイン copilotX の概要
トピック 8 GPT に基づく完全な科学研究/プロジェクトの実施例 (実践的な教室演習)
8.1 GPT を使用して科学研究/プロジェクト関連の知識を学ぶ
8.2 GPT を使用して科学研究/プロジェクトの設計を最適化する
8.3 GPT を使用して科学研究/プロジェクト関連の質問に答える
8.4 GPTを使用してローカルデータ（ExcelデータやCSVデータなど）を読み込む
8.5 GPT を使用して科学研究/プロジェクト データ用のモデル モデリング プログラムを作成する
8.6 GPT を使用して科学研究/プロジェクト論文の執筆を完了する
トピック 9 地球科学における GPT の応用 (実践的な教室演習)
9.1 GPT を使用して世界地図の海岸線を描画する
9.2 GPT を使用してさまざまな地図投影法を描画する
9.3 GPT を使用して南極図法を描画する
9.4 GPT を使用して地球のさまざまな主要変数をマッピングする
9.5 GPT を使用して台風総降水量マップを作成する
9.6 GPTを使用して台風の風速マップを作成する
9.7 GPT を使用して台風の総降水量を計算する
9.8 GPT を使用した最大レーダー反射率の計算
9.9 GPT を使用してリモート センシング画像スペクトル データに対して機械学習モデリングと分類を実行する
9.10 GPT を使用してリモート センシング画像の分類結果を描画する
トピック 10: GPT の拡張適用 (実践的な教室演習)
10.1 全自動 AI アシスタント autoGPT の導入と使用
10.2 chatGPT ネットワークで最新情報を取得
10.3 Excel データ処理に AI ツールを使用する
10.4 AI ツールを使用してハイエンド PPT を迅速に作成する
10.5 AI ツールを使用して短いビデオを迅速に作成する
トピック 11 ChatGPT/GPT4 インターフェイス Python プログラム開発学習 (教室での実践演習)
11.1 Python環境のインストールの概要
11.2 ChatGPT/GPT4 インターフェイス プログラムの基本
11.3 GPT4 モデルの呼び出し
11.4 プロンプト原則の概要
11.5 反復最適化の概要
11.6 テキストの概要
11.7 GPT 推論の概要
11.8 テキスト変換の概要
11.9 テキスト拡張機能の概要
11.10 GPT プログラム インターフェイスを使用してチャット ロボットを作成する
11.11 GPT プログラム インターフェイスを使用して食品注文ロボットを作成する
トピック 12: コード インタープリターと GPT プラグインの概要 (実践的な教室演習)
12.1 ChatGPT Plus メンバーシップの紹介
12.2 数学的計算にコードインタープリターを使用する
12.3 コードインタープリタを使用して QR コードを生成する
12.4 画像処理にコードインタープリターを使用する
12.5 コードインタープリタを使用したテキスト認識
12.6 データ処理と分析にコードインタープリターを使用する
12.7 GPT プラグインを使用して統計分析アイコンを描画する
12.8 GPT プラグインを使用して方程式を解く
12.9 化学計算に GPT プラグインを使用する
12.10 物理計算に GPT プラグインを使用する
12.11 推論計算に GPT プラグインを使用する
12.12 論文 Q&A に GPT プラグインを使用する
12.13 GPT プラグインを使用した論文の検索
12.14 GPT プラグインを使用して論文を書く
トピック 13 描画ツール DALL-E2 と Midjourning アプリケーション
13.1 AI 描画原理の概要
13.2 ヴィンセント図とトゥーゼン図の概要
13.3 CLIP モデルと拡散モデルの概要
13.4 描画ツールDALL-E2の紹介
13.5 (授業実習) DALL-E2 を使用して最初の絵を描く
13.6 ミッドジャーニーツールの紹介
13.7 Midjourney は解像度と画像の微調整を向上させます
13.8 ミッドジャーニーはプライベートサーバーをセットアップします
13.9 Midjourney のプロンプトワードリファレンス
13.10 (クラスでの実践演習) リミックス モードの概要
13.11 (クラスでの実践演習) Blend コマンドの概要
13.12 (教室での実践演習) コマンドの説明の概要
13.13 (教室での実践演習) 画像生成画像は画像から新しい画像を生成します
13.14 (クラスでの実践演習) Midjourney のパラメーターと設定の概要
13.15 (教室での実践演習) chatgpt を使用して画像に対するプロンプトワードを生成する
13.16 (授業実践) パラメータ設定を組み合わせて高画質画像を生成する
13.17 (実践的な教室演習) Midjourney 科学研究図面の紹介
トピック 14: 描画ツールの安定拡散の基本的な応用
14.1 安定拡散ツールの概要
14.2 安定拡散のさまざまなモデルの紹介
14.3 Stable Diffusion環境導入の概要
14.4 安定拡散の一般的なプロンプトワードの紹介
14.5 安定拡散作業インターフェースの概要
14.6 (教室での実践演習) テキストから画像を生成する
14.7 (教室での実践演習) 写真から写真を生成する
14.8 (教室での実践演習) 絵を使ったリバースプロンプトワード
14.9 (教室での実践演習) プロンプトワードの文法と重み付け
14.10 (クラスでの実践演習) 他の人の高品質な写真を模倣して新しい写真を生成する
14.11 (クラスでの実践演習) インテリジェント画像増幅アルゴリズム
14.12 (実践的な教室演習) 現実の画像のアニメーション
14.13 (実践的な教室演習) アニメのキャラクターを現実の人間に変える
トピック15 描画ツールの安定普及 高度な応用
15.1 Lora モデルのダウンロードとデプロイメント
15.2 (教室での実践演習) Lora モデルを使用してリアルなキャラクター イメージを生成する
15.3 (教室での実践演習) Lora モデルを使用して 2 次元のキャラクター画像を生成する
15.4 (教室での実践演習) Lora モデルを使用してインク スタイルの画像を生成する
15.5 (クラスでの実践演習) 修復を使用してイメージの部分的な再描画を実行する
15.6 Stable Diffusionのプラグインシステムの紹介
15.7 Controlnet プラグインの紹介
15.8 Controlnet でのさまざまなモデル効果の表示
15.9 (教室での実践演習) 線画を使用して装飾と建築を生成する
15.10 (教室での実践演習) 線画を使用して絵に色を塗る
15.11 (教室での実践演習) 特定のポーズの人々の画像を生成する
元のリンク: GPT は、GPT4 科学研究実践テクノロジーと AI 描画の最先端とアプリケーションのブレークスルーをリードします