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;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,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 |