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随着人工智能技术的飞速发展,GPT作为AI领域的里程碑产品,引领我们进入了AI4.0时代。GPT在多轮对话、多领域知识融合以及创造性文本生成等方面展现出突破性的能力。作为教育和科研的主力军,高校教师的专业发展和学术研究正受到GPT的深刻影响。
JG学术培训联合985高校博导, 资深AI咨询专家陈老师在24年推出GPT学术课程,
旨在帮助高校教师深入了解GPT的基本原理、应用场景和实际案例,
11月课程进行第三次升级,特别增设“o1的提示词策略”,“GPT辅助同行评议”,“GPT辅助研究设计-案例实现”,“GPT助力课题申报-案例实现”,通过大量实践案例,系统地讲解GPT的应用,助力各位高校老师和同学将GPT技术应用于自己的研究领域。
GPT辅助教学科研【2024年11月升级版】
课程安排 上课时间:2024年11月16-17日(两天) 上课安排:9:00-12:00;14:00-17:00;答疑 上课方式:远程直播,提供录播回放+独家资料+授课老师答疑
授课专家 陈老师,985高校博导,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。
课程目标 1. 理解GPT基础:了解GPT及其衍生产品与搜索引擎的比较、性能评估、限制和改进。 2. 掌握提示词设计:学习如何设计有效的提示词,以优化与ChatGPT的交互,包括框选重点信息、指定输出格式、确定立场、使用Few-shot技巧等。 3. 了解GPT在学术研究中的应用:探讨大模型在文献搜索、研究选题、数据处理、编程辅助、学术写作、教学辅助等方面的应用。 4. 使用GPT辅助教学:学习如何利用GPT技术辅助教学设计、智能答疑、教育资源生成、数据分析、创造性教学和跨文化教育。 5. 信息检索与总结分析:掌握如何使用GPT技术进行联网文献检索和总结分析,包括内容摘要、要点摘要、QA摘要、表格摘要等。 6. 论文撰写辅助:学习如何使用ChatGPT辅助论文的准备、写作、修改、润色和投稿,同时理解学术诚信的重要性。 7. 自动化办公:掌握如何使用ChatGPT处理PDF文档、Excel表格、文件格式转换、PPT处理和图像处理。 8. AI绘图:了解DALL·E模型的基本概念、结构、训练过程,并学习如何利用ChatGPT生成图像。 9. 数据预处理及可视化:学习如何使用ChatGPT进行数据获取、描述性统计分析、数据清洗、预处理和可视化。 10. 课题设计与申报:帮助学习者理解如何利用GPT技术来设计和规划研究课题,包括选题、研究背景、目标设定和研究方案的制定;指导学习者如何撰写和润色课题申报书,包括立项依据、研究内容、技术路线和预期成果,以提高资金申请的成功率。
课程大纲 第一讲:GPT基础入门
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1. 了解ChatGPT
| GPT是什么? | | ChatGPT是什么? | | ChatGPT能做什么? | | 什么是GPT API? | | ChatGPT的几个数据事实 | | GPT的版本更迭 | |
2. ChatGPT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) | | 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ChatGPT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 ChatGPT 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ChatGPT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 | 提示词GPTs工作原理 | | 提示词GPTs使用方法 | |
6. 五种策略控制ChatGPT 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 | |
7. 如何让ChatGPT突破Token限制
| 为什么ChatGPT有Token限制? | | 如何提交超过Token限制的文本? | | 如何让ChatGPT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
| 文献查阅(Consensus,Scholar GPT,Scholar AI) | | 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
| 通过 Prompt 来定制 | | 通过Configure直接定制(知识库的应用) | | 第四讲:GPT助力教育教学 | | 1. 大模型教育教学全球高校实践动态 | |
2. GPT在教育教学方面的应用
| 辅助教学设计 | | 智能答疑与辅导 | | 教育资源的生成与推荐 | | 教学数据的分析与评估 | | 创造性教学 | | 学术研究支持 | | 跨文化教育 | |
2. GPT辅助设计课程教案
| 创新教学设计的基本思路 | | 创新教学的选题 | | 课程思政建设 | | 教学方案设计 | | 设计讲义PPT | | 讲故事 | | 课程学习资源 | | 作业题目 | | 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 AI | |
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. ChatGPT与学术诚信、学术应用
| ChatGPT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 | | | ChatGPT不可用于:不要让ChatGPT代你写论文,不要盲目相信ChatGPT生成的信息,不要做任何违反大学学术诚信政策的事情 | | |
2. ChatGPT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ChatGPT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ChatGPT辅助研究设计 | | 5. 通过ChatGPT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ChatGPT? | | 6.使用ChatGPT进行论文润色 | 论文整体润色的目的和重要性 | | 使用ChatGPT润色的注意事项 | | 7. 通过ChatGPT辅助应对论文语言纠错、语句重组和表达优化 | 语法纠错 | | 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ChatGPT辅助对论文进行重复改写 | | 利用ChatGPT完成论文翻译 | | 9. ChatGPT辅助参考文献的格式化与管理 | |
10. ChatGPT辅助同行评议
| 结构和逻辑优化 | | 论证和清晰度 | | 评估研究创新性 | | 评估方法的严谨性 | | 评估研究的潜在影响 | |
11. 使用ChatGPT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ChatGPT辅助获取期刊投稿建议 | | 通过ChatGPT辅助论文投稿材料准备:封面信/cover letter,封面信/cover letter指令,Highlights(亮点),回应审稿人意见/Response to reviewer | | | | 第八讲:GPT助力自动化办公 | |
1. 利用ChatGPT处理PDF文档
| 分割PDF文件 | | 合并多个PDF | | 删除页面 | | 批量 PDF 加密 | | 批量提取图片 | | 批量加水印 | | 批量压缩 PDF | | 格式转换 | | 文本提取 | | 提取信息 | | 多文档对比 | |
2. 利用ChatGPT处理excel表格
| 将excel表格进行拆分 | | 将excel表格进行合并 | | 将excel表格进行横向拼接 | | 对excel表格进行选择、过滤、分组变换等 | | 4. 利用ChatGPT处理PPT | super PPT | | 5. 利用ChatGPT实现图像处理 | 图像的理解和描述 | | 图像缩放、旋转、裁剪 | | 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ChatGPT生成图像
| 常用提示词 | | 图像生成技巧: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:折线图,散点图,矩阵散点图,柱状图,饼图,气泡图,直方图(二维分布,三维分布),箱线图,词云图,雷达图 | | | 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的撰写 | | 大模型辅助研究动态的撰写 | | 大模型辅助研究主要目标撰写 | | 大模型辅助研究内容撰写 | | 大模型辅助技术路线设计 | | 大模型辅助研究方法撰写 | | 大模型辅助可行性的分析 | | 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 | | 1. 使用GPT可能的风险 | | 2. 使用GPT的建议 | |
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