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、Claude3的使用

2、自动写作并添加参考文献

3、通过自定义的方式制作自己的GPTs

4、figure图像

5、AI在数据处理中的实际操作

6、列表元组字典

7、Gemini与GPT-4对比

8、Gemini的原生多模态技术

9、最新超强模型Claude3使用

10、Matplotlib基础用法

11、查找某个观点或内容相关的论文

12、中/英文论文润色的4种方法

13、python环境安装配置

14、运算符和变量

15、谷歌新模型-Gemini使用

16、AIGC技术发展

17、print使用

18、训练集/验证集/测试集

19、单层感知器

20、机器学习

21、深度学习常用架构

22、随机数生成以及矩阵的运算

23、使用回归算法完成波士顿房价预测

24、OpenAI新模型-GPT-5

25、最新大模型GPT-4Turbo

26、AI助力文本数据整理与分析

27、AI助力高效表格数据创建

28、如何防止AI生成的内容被检测

29、大语言模型的评估标准

30、如何写好一篇论文的提示词

31、异常处理

32、Claude3模型团队

33、GPTs的action功能

34、写论文综述并标注内容来源

35、多样本学习：模型模仿能力提升

36、初识LLM：角色扮演的艺术

37、Gemini三大模型

38、函数

39、ChatGPT/GPT4官网使用方法

40、legend图例

41、知识生成：提高模型的信息处理能力

42、定义LLM的具体任务与目标

43、Claude3与GPT4对比

44、通过聊天交流的方式制作自己的GPTs

45、Claude3三大模型

46、最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API

47、scatter散点图

48、生成论文摘要

49、快速制作流程图、序列图、思维导图

50、零样本学习：强化逻辑推理

51、种论文写作应用（GTPs）

52、numpy的运算

53、类的使用

54、创建array

55、LLM与搜索引擎：差异与联系

56、苏格拉底式教学法在AI中的运用

57、GPTs的3种分发方式

58、MoonshotAI-Kimi

59、论文改进专家（GTPs）

60、监督学习与无监督学习

61、Meta新模型-LLama3

62、阿里巴巴-通义千问

63、让AI根据知识点出题

64、多种激活函数

65、if条件

66、进行论文降重的技巧

67、提示词工程

68、numpy的索引

69、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

70、GPTStore从0到1创建自己的GPT应用

71、Gemini的测试效果

72、使用多种算法完成糖尿病预测

73、Python的应用场景

74、Claude3的技术细节

75、使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法

76、优秀国内大模型推荐

77、文件读写

78、分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）

79、机器学习算法应用分析

80、ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件

81、GPT1-4模型解析

82、Gemini的使用

83、BP算法

84、如何与AI交流科研问题

85、机器学习特征工程完整流程

86、自洽性检验：数学能力加强

87、对多篇论文进行分析对比

88、调整LLM的语调与表达方式

89、百度-文心一言

90、激活函数，损失函数和梯度下降法

91、论文搜索和论文关联

92、让AI结合试验数据进行写作

93、探索LLM与上下文的密切关系

94、循环

95、使用AI工具快速产出短视频

96、科大讯飞-星火认知

97、梯度消失问题

98、BP算法解决手写数字识别问题

99、生成完整长篇论文的技巧

100、进行论文内容问答

101、AI在用户评论分析中的应用

102、array合并

103、numpy的属性

104、设置坐标轴

105、分类/回归/聚类算法

106、AI撰写专业报告的技巧

107、模块

108、使用KNN算法完成鸢尾花分类

109、分析论文得出审稿意见

110、智谱AI-智谱清言

111、热门的自定义GPTs使用