2023年にはAI2.0時代が到来します。Microsoft の創設者 Bill Gates は、ChatGPT の出現は、インターネットやパーソナル コンピューターの出現に劣らず、大きな歴史的意義を持つと述べました。360 の創設者、周宏儀氏は、将来的にあらゆる社会の人々がこのバスに乗れなくなったら、バスは淘汰されるかもしれないと考えています。このデジタル時代に、テキスト、文献レビュー、PPT 編集、プログラミング、描画、論文執筆を効率的に処理する方法は次のとおりです。が成功への鍵となります。ChatGPT は強力な自然言語処理モデルとして、大きな利点があり、さまざまな分野でブレークスルーを起こすのに役立ちます。
ChatGPT は論文執筆やプログラミングにおいても強力な機能を備えています。コード生成、エラーのデバッグ、プログラミングの問題の解決など、ChatGPT はプログラミングの効率と精度を向上させるための実用的で高品質な提案とガイダンスを提供します。さらに、ChatGPT はエッセイ執筆のサポートを提供する優れたパートナーです。論文の構造に関するガイダンス、段落再構成の提案、さらには論文の内容のさらなる拡張と充実を提供します。ChatGPT の執筆機能を使用すると、アイデアをより適切に整理し、論文のロジックと品質を向上させることができます。
1: 誰もが永久に無料で使用できる独立した ChatGPT アカウントを取得できます。
2: 無料の ChatGPT Plus メンバーシップ アカウントを取得する ChatGPT Plus メンバーシップ アカウントの機能は次のとおりです。
1. ChatGPT モデルの無制限の使用。
2. GPT-4 モデルを使用します。
3.GPT-4画像解析機能。
4.GPT-4ネットワーク機能。
5.GPT-4の高度なデータ分析機能。
6.GPT-4高度なプラグイン機能。
7.DALLE-3の高度なAI描画機能。
3: 無料* および完全なビデオ チュートリアル セット。
【目標】：
1. ChatGPT プロンプトワードスキルとさまざまな応用方法に習熟し、仕事のアシスタントになります。
2. ケースを通じて、ChatGPT の論文や作業報告書の執筆と修正をマスターし、執筆スキルと最適化作業を提供する
3. ChatGPT 統合関連のプラグインのアプリケーションに熟練し、データ分析、プログラミング、深層学習などの関連科学研究プロジェクトを完了する。
4. さまざまなAI描画ツールを使いこなし、さまざまな種類の画像を自在に生成します。
5. 全員の懸念事項を要約し、現場での指導とコミュニケーションを提供します。
[内容の簡単な説明]:
トピック 1. AIGC の基本的な説明
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 主要な言語モデルの選択
1.5 主要な言語モデルの文脈上の関連付けの概要
1.6 トークンの概念の概要
1.7（実習）ChatGPT/GPT4公式サイトの使い方
1.8 (実践演習) 中国での ChatGPT/GPT4 の使用方法
1.9 (実習) ChatGPT/GPT4のAPIの使い方
1.10 プロンプトワードエンジニアリングの説明
1.11 良い論文を書くためのヒント
トピック 2. 大規模言語モデル (LLM) の入門実践スキル
2.1 LLM 1 の使用に関するヒント - ロール プレイング
2.2 LLM を使用するためのヒント 2 - トーンを変更する
2.3 LLM 使用スキル 3 - 特定のタスクを変更する
2.4 LLM 使用スキル 4 - 文脈上の関連付け
2.5 主要な言語モデルと検索エンジンの違い
2.6 (実践演習) AI は最高の翻訳ソフトウェアです
2.7 (実践演習) AI に旅行の旅程を計画させましょう
2.8 (実践演習) AI にアナロジーを学習させる
2.9 (実践演習) AI にテーブルを生成させる
2.10 (実践演習) AI にソクラテスの教えを利用してもらう
2.11 (実践演習) 科学研究の問題を AI に伝える方法
トピック 3. 人工知能アルゴリズム
3.1 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?
3.2 深層学習の一般的なアーキテクチャの分析
3.3 GPT1-3モデル
3.4 強化学習とInstructGPTモデルの説明
3.5 RLHF ヒューマンフィードバック強化学習
3.6 ChatGPT および GPT4 モデル
トピック 4. 大規模言語モデルの高度な実践スキル
4.1 (実践演習)ゼロサンプル思考連鎖のヒント - モデルの論理的推論能力を向上させる
4.2 (実践)マルチサンプルの思考連鎖がモデル模倣能力の向上を促す
4.3 (実践演習)自己無撞着性 - モデルの数学的能力の向上
4.4 (実践演習)知識プロンプトの生成 - モデルの知識レベルの向上
4.5 (実践演習) 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
4.6 (実践演習) GPT を使用して製品またはサービスを改善する
4.7 (実践演習) AI に記事内のデータを整理してもらう
4.8 (実践演習) AI によるデータ処理の支援
4.9 (実践演習) AI でユーザーのコメントを分類してみよう
4.10 (実践演習) AI にレポート作成を支援してもらう
4.11 (実践)知識ポイントに基づいて AI に質問させます
4.12 (実践演習) AI にビデオ スクリプトを生成させる
4.13 (実践演習) AI に履歴書の作成を手伝ってもらう
4.14 (実践) AI による模擬面接の実施
トピック 5: GPT を論文アシスタントにしましょう
5.1 (実践演習) 記事が AI によって生成されたかどうかを判断する
5.2 (実践演習) ローカルの PDF 論文をアップロードし、GPT にレビュー コメントを提供させます
5.3 (実践演習)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います
5.4 (実践演習)ローカルの PDF 論文をアップロードし、GPT 関連の質問をその論文に記入します
5.5 (実践演習) GPT を使用して論文要約を生成する
5.6 (実践演習) GPT を使用して文献レビューを作成する
5.7 (実践演習) GPT を使用して論文の技術的手法を支援する
5.8 (実践演習) GPT を使用して中国語論文を磨きましょう
5.9 (実践演習) GPT を使用して中国語と英語の論文を磨きましょう
5.10 (実践演習) GPT を使用して論文を改訂するための提案を行う
5.11 (実践演習) GPT を使用して翻訳と磨きをかける
5.12 (実践演習) GPT を使用して紙の重量を軽減する
5.13 (実践演習) AI を使って論文レビューを書き、内容の出典をマークするのを支援しましょう
5.14 (実践演習)特定の観点や内容に関連する論文の検索を AI に支援してもらう
5.15 (実践演習) AI を使って特定の論文に関連する論文を見つけてみましょう
5.16 (実践演習) GPT を使用して完全な論文を書く方法
5.17 (実習) GPT を使用して紙全体を研磨する
5.18 (実習) GPTを利用した論文検索
トピック 6: GPT をプログラミング アシスタントにしましょう
6.1 (実践演習) GPTを使用して特定の機能を実装するプログラム
6.2 (実践演習) GPT を使用したコードの説明
6.3 (実践演習) GPT を使用してコードを修正および変更する
6.4 (実践演習) GPT を使用してコードの質問に答える
6.5 (実践演習) GPT を使用してコードを最適化する
6.6 (実践演習) GPT を使用してローカル データを読み取り、コードを作成する
6.7 (実践演習) GPT を利用して、完全なプロジェクト コードを提供し、コードを継続的に修正してください。
6.8 (実践演習)自動AIプログラミングアシスタント
トピック 7. GPT に基づく完全な科学研究/プロジェクト実施事例
7.1 (実践演習) GPT を使用して科学研究/プロジェクト関連の知識を理解する
7.2 (実践演習) 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
7.3 (実践演習) 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
7.4 (実習) 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
7.5 (実践演習) 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
トピック 8. 地球科学における GPT の応用
8.1 (実践演習) GPT を使用した世界地図の海岸線の描画
8.2 (実践演習) GPT を使用してさまざまな地図投影法を描画する
8.3 (実習) GPT を使用した南極図法の作図
8.4 (実践演習) GPT を使用して地球のさまざまな主要変数をプロットする
8.5 (実習) GPT を使用した台風総降水量マップの作成
8.6 (実習) GPT を使用して台風の風速マップを作成する
8.7 (実習) GPT を使用した台風総降水量の計算
8.8 (実践演習) GPT を使用して、リモート センシング画像のスペクトル データに対して機械学習モデリングと分類を実行します。
8.9 (実習) GPT を使用したリモートセンシング画像分類結果の描画
トピック9. GPTの適用範囲の拡大
9.1 (実践演習)全自動AIアシスタントautoGPTの導入と使い方
9.2 (実践演習)最新情報を取得するためのChatGPTネットワーク
9.3 (実践演習) AI ツールを使用してハイエンド PPT を迅速に作成する 3 つの方法
9.4 (実践演習) AI ツールを使用して短いビデオを迅速に作成する
9.5 (実践演習) AI ツールを使用してフローチャートを迅速に作成する
9.6 大規模な言語モデルはテキスト情報をどのように理解するのでしょうか?
9.7 大きな言語モデルは数学をどのように理解するのでしょうか?
トピック 10. ChatGPT/GPT4 インターフェイス Python プログラムの開発と学習
10.1 (実践演習) ChatGPT/GPT4 インターフェイス プログラムの基礎
10.2 (実践演習) GPT4 モデルの呼び出し
10.3 (実地演習)プロンプト原則の説明
10.4 (実践演習)反復最適化の説明
10.5 (実践演習)テキストの概要説明
10.6 (実践演習) GPT 推論の説明
10.7 (実践演習)テキスト変換の説明
10.8 (実践演習)テキスト展開の説明
10.9 (実践演習) GPT プログラム インターフェイスを使用してチャットボットを作成する
10.10 (実践演習) GPT プログラム インターフェイスを使用して注文ロボットを作成する
トピック 11. ChatGPT Plus/GPT4 機能の詳細説明
11.1 (実践演習) GPT4 モデルの使用
11.2 (実践演習) GPT4 ネットワーク機能
11.2 (実践演習) GPT4 は写真内の製品価格を識別します
11.3 (実践演習) GPT4 は写真内の液体の種類を識別します
11.4 (実践演習) GPT4 は画像内の数学的問題を認識して解決します
11.5 (実践演習) GPT4 は写真内のランドマークを認識します
11.6 (実践演習) GPT4 は写真内の料理を認識します
11.7 (実践演習) GPT4 医用画像診断
11.8 (実践演習) GPT4 は統計分析グラフを識別し、対応する描画コードを生成します
トピック12. ChatGPT Plus/GPT4の高度なデータ分析とプラグイン機能の詳細説明
12.1 (実践)高度なデータ分析機能を使用して数学的計算を実行する
12.2 (実践演習)高度なデータ分析機能を使用した QR コードの生成
12.3 (実習)高度なデータ解析機能を利用した画像処理
12.4 (実践演習)高度なデータ分析機能を使用したテキスト認識
12.5 (ハンズオン)高度なデータ分析機能を使用した自動データ処理と分析
12.6 (実践演習) GPT プラグインを使用して統計分析アイコンを描画する
12.7 (実践演習) GPT プラグインを使用して方程式を解く
12.8 (実践演習) GPT プラグインを使用した化学計算の実行
12.9 (実践演習) GPT プラグインを使用した物理計算の実行
12.10 (実践演習)推論計算のための GPT プラグインの使用
12.11 (実践演習) GPT プラグインを使用して紙の質問に答える
12.12 (実践演習) GPT プラグインを使用した論文の検索
12.13 (実践演習) GPT プラグインを使用した論文の作成
トピック 13. 描画ツール DALL-E2 と Midjourney のアプリケーション
13.1 AI描画原理の説明
13.2 Vincentian 図と Tusheng 図の説明
13.3 CLIPモデルと拡散モデルの説明
1.4 描画ツールDALL-E2の説明
13.5 ミッドジャーニーツールの説明
13.6 Midjourney は解像度と画像の微調整を向上させます
13.7 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
13.8 Midjourney のプロンプトワードリファレンス
13.9 (実践演習)リミックスモードの説明と実践
13.10（実習） blendコマンドの解説と実践
13.11 (実践演習)記述コマンドの説明と演習
13.12 (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
13.13 (実践演習) Midjourney パラメータと設定の説明と実践
13.14 (実践演習) chatgpt を使用して画像のプロンプトワードを生成する
13.15 (実践演習)パラメータ設定を組み合わせて高品質の画像を生成する
13.16（実習）ミッドジャーニー科学研究図の説明と実習
トピック 14. 描画ツールの基本的なアプリケーション Stable Diffusion
14.1 安定拡散ツールの説明
14.2 安定拡散のさまざまなモデルの説明
14.3 Stable Difusion環境導入説明
14.4 安定拡散の一般的なプロンプトワードの説明
14.5 Stable Diffusion 作業インターフェースの説明
14.6 (実践演習)テキストから画像を生成する
14.7 (実践演習)写真から写真を生成する
14.8 (実践演習)画像を使ってプロンプトの言葉を反転する
14.9 (実践)プロンプトワードの文法と重み付け
14.10 (実践演習)他の人の高品質な画像を模倣して新しい画像を生成する
14.11 (実践演習)インテリジェントな画像拡大アルゴリズム
14.12 (実践演習)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. 描画ツールの高度な応用 Stable Diffusion
15.1 Lora モデルのダウンロードとデプロイメント
15.2 (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 (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 (実践演習) 修復を使用して画像の部分的な再描画を実行する
15.5 Stable Diffusionのプラグインシステムの説明
15.6 Controlnetプラグインの説明
15.7 Controlnet でのさまざまなモデル効果の表示
15.8 (実践演習)線画を使用して装飾と建築を生成する
15.9 (実習)線画を使った絵のぬりえ
15.10 (実践演習)特定のポーズの人物の画像を生成する
トピック16. 最新描画ツールDALL-E 3の応用
16.1 (実習) DALL-E 3 モデルの説明と応用
16.2 (実践演習) DALL-E 3 と GPT4 の組み合わせ
16.3 (実践) DALL-E 3 中国語プロンプトワードの使用
16.4 (実践演習) DALL-E 3 コンテキスト コンテンツに基づいて画像を変更する
16.5 (実践演習) DALL-E 3 は画像内に特定のテキストを生成します
16.6 (実践演習) DALL-E 3 描画結果の継続的な最適化
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