GPT辅助教学科研与论文写作投稿【2024年9月】 我要报名 ¥1200
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GPT辅助教学科研与论文写作投稿【2024年9月】

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985高校博导亲授+资料+答疑
9月15-16日 北京现场/同步远程直播

上课信息

上课时间: 2024年9月15日-2024年9月16日
9:00-12:00, 14:00-17:00;答疑

上课地点: 北京市海淀区/腾讯会议同步远程直播,提供资料及录播回放

GPT辅助教学科研与论文写作投稿【2024年9月】

GPT辅助教学科研与论文写作投稿【2024年9月】

本期课程介绍【点击观看主讲老师逐章介绍】立即播放

第一讲:GPT基础

第二讲:提示词使用方法与技巧

第三讲:学术常用GPTs

第四讲:GPT助力教育教学

第五讲:GPT助力信息检索与总结分析

第六讲:使用GPT辅助论文撰写-上

第七讲:使用GPT辅助论文撰写-下

案例实战:GPT辅助论文撰写

第八讲:GPT助力自动化办公

第九讲:GPT助力AI绘图

第十讲:GPT助力数据预处理及可视化绘图

第十一讲:使用ChatGPT的建议


报名时间 2024-08-22 16:06 至 2024-09-14 16:06
培训时间 2024年9月15日-2024年9月16日
培训地点 北京市海淀区/腾讯会议同步远程直播,提供资料及录播回放
培训费用 1200元,提供电子版发票,培训通知
授课安排 9:00-12:00, 14:00-17:00;答疑


GPT辅助教学科研与论文写作投稿  202409NEW



【主讲专家】

C老师,985高校教授,多个国际杂志的评审专家,100余篇人工智能及其他领域的国际主流期刊及顶级会议论文发表,出版人工智能书籍2部。人工智能领域一线专家,完成多项图像、语音,nlp等相关领域的人工智能企业项目,研发经验丰富,拥有30多项授权国家发明专利。曾给中国移动,中国电信,中国银行,国家电网等多个企业和高校做过人工智能相关的课程培训。授课风格通俗易懂,深入浅出,大量的实战案例,广受学员好评。


【课程背景】
GPT作为人工智能领域里程碑式产品,标志着人类社会进入AI4.0时代,GPT在上下文感知与多轮对话,多领域知识融合以及创造性文本生成等多个方面有着突破性表现,高校教师作为教育及科研中的主体,其专业发展与学术研究必将受到GPT的重大影响。本课程注重实践性和落地性,全程以实操练习为主,将通过大量实践案例系统深入、通俗易懂的讲解GPT的基本原理、应用场景、实际应用案例等内容,协助学员结合自己的研究领域落地应用。


【学习目标】
1、了解AI的底层算法和原理、GPT与人工智能生成内容(AIGC)核心技术要素、发展趋势与机遇;熟练掌握GPT与GPT4的各种使用方法,
2、熟练使用GPT进行文献阅读、全流程辅助写作论文、论文审稿及工作报告审阅处理等;


【优惠说明】

开学季特别福利:前50位报名,享受8折优惠!
现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

折扣优惠不叠加。


【培训大纲】

第一讲:GPT基础入门
1.了解GPTGPT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的基本原理用户与ChatGPT的交互过程;ChatGPT  与搜索引擎的比较;ChatGPT的性能评估;ChatGPT的限制和改进
3.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,使用和监管)
4.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;Ÿ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?
Ÿ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
Ÿ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
Ÿ跨学科协作
自动化写作与编辑
自动化研究工具
Ÿ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,情感分析)
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;校对;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
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ChatGPT进行文献搜索和文献综述文献综述前的工作;
通过ChatGPT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ChatGPT?)
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
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;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

电话:18600257362

QQ: 3196394371
微信:jgzjwanzi



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