第一讲:GPT基础入门 |
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” trick |
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.o1的提示词策略 | 保持提示简单直接;避免使用思维链提示;使用分隔符;限制额外上下文 |
4.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 |
5.利用GPTS辅助提示词生成 | 工作原理;优势 |
6.五种策略控制GPT 的输出长度 | |
7.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 | 文献搜索和综述;研究选题;数据获取;数据处理与分析;辅助编程与模型构建;学术写作与编辑;教学与学习辅助;创意生成与理论探索;自动化研究工具 |
2. GPT Store简介 | 为什么要GPT Store?;如何使用GPT Store中的GPTs? |
3.学术常用GPTs | 文献的阅读和理解(Ai PDF,AskYourPDF) |
数据的获取、分析、可视化(Scraper,Advanced Data Analysis,WebPilot,Wolfram,Diagrams,DALL· 3 Ultra) |
代码的辅助生成 Code Copilot |
通用(ChatGPT 4o,openai o1) |
4.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助力教育教学 |
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 | |
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.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);优化编辑/审稿人反馈 |
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 |
第十一讲:GPT辅助研究设计-案例实现 |
1.详细解读经典论文 | 论文的解读和理解;创新点的提出 |
2. 数据处理描述 | 数据的解读;详述数据预处理、清洗和转换步骤;生成数据处理部分的文本描述 |
3. 建模方法描述 | 模型选择、训练过程和参数优化;模型的改进和优化;撰写模型选择和优化策略的逻辑论述 |
4. 结果可视化描述 | 关键图表的生成和展示;图表的描述和解释 |
5. 成果讨论描述 | 模型结果的深入讨论;模型潜在应用的描述 |
6. 全文撰写 | 辅助撰写论文各部分,包括摘要、引言和结论,提高写作效率 |
第十二讲:GPT助力课题申报-案例实现 |
1.课题申请书撰写技巧及要点剖析 | 项目名称/关键词/摘要/立项依据/参考文献/研究目标/研究内容/研究方案/ 关键科学问题/可行性分析/创新点与特色之处/预期研究成果/工作基础等 |
2. 课题背景调研和课题框架构建 | 大模型辅助领域研究热点、未来趋势分析;大模型辅助选题生成 |
3. 辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容 | 大模型辅助研究背景,动态,主要目标,研究内容的撰写;辅助技术路线设计;辅助研究方法撰写;辅助可行性的分析 |
4. 辅助创新性分析 | 大模型辅助创新性提出;局限性与改进思路和建议 |
5. 预期成果与可行性分析 | 大模型辅助预期成果的撰写;大模型整理参考文献;大模型辅助学术简历撰写;申报团队组建与研究基础 |
第十三讲:使用GPT的建议 |