ChatGPTGPT4 有关研究应用、数据分析和机器学习、有效撰写论文、人工智能绘图技术的教程

1、BP算法解决手写数字识别问题

2、机器学习特征工程完整流程

3、对多篇论文进行分析对比

4、优秀国内大模型推荐

5、AI助力高效表格数据创建

6、零样本学习：强化逻辑推理

7、苏格拉底式教学法在AI中的运用

8、提示词工程

9、Mnist数据集和softmax使用BP神经网络识别图片交叉熵(cross-entropy)讲解和使用欠拟合/正确拟合/过拟合各种优化器Optimizer模型保存和模型载入方法

10、训练集/验证集/测试集

11、numpy的索引

12、使用回归算法完成波士顿房价预测

13、中/英文论文润色的4种方法

14、论文改进专家（GTPs）

15、print使用

16、分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）

17、AI撰写专业报告的技巧

18、GPTStore从0到1创建自己的GPT应用

19、ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

20、深度学习常用架构

21、机器学习算法应用分析

22、最新超强模型Claude3使用

23、Gemini的原生多模态技术

24、Gemini与GPT-4对比

25、多样本学习：模型模仿能力提升

26、生成论文摘要

27、python环境安装配置

28、科大讯飞-星火认知

29、激活函数，损失函数和梯度下降法

30、百度-文心一言

31、使用KNN算法完成鸢尾花分类

32、函数

33、GPT1-4模型解析

34、梯度消失问题

35、LLM与搜索引擎：差异与联系

36、初识LLM：角色扮演的艺术

37、legend图例

38、论文搜索和论文关联

39、分析论文得出审稿意见

40、Meta新模型-LLama3

41、模块

42、列表元组字典

43、进行论文内容问答

44、快速制作流程图、序列图、思维导图

45、种论文写作应用（GTPs）

46、Claude3三大模型

47、numpy的属性

48、Gemini的使用

49、Claude3模型团队

50、numpy的运算

51、监督学习与无监督学习

52、类的使用

53、设置坐标轴

54、查找某个观点或内容相关的论文

55、文件读写

56、ChatGPT/GPT4官网使用方法

57、机器学习

58、热门的自定义GPTs使用

59、写论文综述并标注内容来源

60、Python的应用场景

61、分类/回归/聚类算法

62、进行论文降重的技巧

63、Claude3的使用

64、通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

65、让AI根据知识点出题

66、创建array

67、如何与AI交流科研问题

68、随机数生成以及矩阵的运算

69、让AI结合试验数据进行写作

70、探索LLM与上下文的密切关系

71、自洽性检验：数学能力加强

72、GPTs的3种分发方式

73、GPTs的action功能

74、生成完整长篇论文的技巧

75、智谱AI-智谱清言

76、OpenAI新模型-GPT-5

77、AI在用户评论分析中的应用

78、使用多种算法完成糖尿病预测

79、单层感知器

80、运算符和变量

81、Matplotlib基础用法

82、AI在数据处理中的实际操作

83、array合并

84、BP算法

85、自动写作并添加参考文献

86、大语言模型的评估标准

87、AI助力文本数据整理与分析

88、通过自定义的方式制作自己的GPTs

89、如何防止AI生成的内容被检测

90、Gemini的测试效果

91、Claude3与GPT4对比

92、if条件

93、阿里巴巴-通义千问

94、Gemini三大模型

95、使用AI工具快速产出短视频

96、使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法

97、figure图像

98、最新大模型GPT-4Turbo

99、如何写好一篇论文的提示词

100、循环

101、MoonshotAI-Kimi

102、Claude3的技术细节

103、调整LLM的语调与表达方式

104、定义LLM的具体任务与目标

105、最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API

106、scatter散点图

107、AIGC技术发展

108、多种激活函数

109、异常处理

110、谷歌新模型-Gemini使用

111、知识生成：提高模型的信息处理能力