2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，
为了熟练地掌握ChatGPT4.0在近红外光谱数据分析、定性/定量分析模型代码自动生成等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法。深入浅出讲解ChatGPT4.0的最新功能，以及经典人工智能方法在近红外光谱数据分析与定性/定量建模时需要掌握的经验及技巧。
链接: 《如何将ChatGPT4与Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模完美融合》
ChatGPT4入门基础
1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）
2、ChatGPT对话初体验（注册与充值、购买方法）
3、GPT-4与GPT-3.5的区别，以及与国内大语言模型（文心一言、星火等）的区别
4、ChatGPT科研必备插件（Data Interpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBox Scholar、ScholarAI、Show Me、AskYourPDF等）
5、定制自己的专属GPTs（制作专属GPTs的两种方式：聊天/配置参数、利用Knowledge上传本地知识库提升专属GPTs性能、利用Actions通过API获取外界信息、专属GPTs的分享）
6、GPT Store简介
ChatGPT4 提示词使用方法与技巧
1、ChatGPT Prompt (提示词)使用技巧（为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等）
2、常用的ChatGPT提示词模板
3、基于模板的ChatGPT提示词优化
4、利用ChatGPT4 及插件优化提示词
5、通过promptperfect.jina.ai优化提示词
6、利用ChatGPT4 及插件生成提示词
7、ChatGPT4突破Token限制实现接收或输出万字长文（什么是Token？Token数与字符数之间的互相换算、五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让ChatGPT的输出突破Token限制）
8、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、限定数量等）
9、利用ChatGPT4 及插件保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用
10、案例演示：利用ChatGPT4实现网页版游戏的设计、代码自动生成与运行
ChatGPT4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、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）
2、利用ChatGPT4 及插件实现联网检索文献
3、利用ChatGPT4及插件总结分析文献内容（三句话摘要、子弹式要点摘要、QA摘要、表格摘要、关键词与关键句提取、页面定位、多文档对比、情感分析）
4、利用ChatGPT4 及插件总结Youtube视频内容
ChatGPT4助力论文写作与投稿
1、利用ChatGPT4自动生成论文的总体框架
2、利用ChatGPT4完成论文翻译（指定翻译角色和翻译的领域、给一些背景提示）
3、利用ChatGPT4实现论文语法校正
4、利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色
5、利用ChatGPT4完成论文评审意见的撰写与回复
ChatGPT4助力Python入门基础
1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）。
2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）
3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）
4、第三方模块的安装与使用
5、Numpy模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用）
6、Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）、图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）
ChatGPT4助力近红外光谱数据预处理
1、近红外光谱数据标准化与归一化（为什么需要标准化与归一化？）
2、近红外光谱数据异常值、缺失值处理
3、近红外光谱数据离散化及编码处理
4、近红外光谱数据一阶导数与二阶导数
5、近红外光谱数据去噪与基线校正
6、近红外光谱数据预处理中的ChatGPT提示词模板讲解
ChatGPT4助力多元线性回归近红外光谱分析
1、多元线性回归模型（工作原理、最小二乘法）
2、岭回归模型（工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量）
3、LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节）
4、Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调节）
5、多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net的Python代码实现
6、多元线性回归中的ChatGPT提示词模板讲解
ChatGPT4助力BP神经网络近红外光谱分析
1、BP神经网络的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？）
2、训练集和测试集划分？ BP神经网络常用激活函数有哪些？如何查看模型参数？
3、BP神经网络参数（隐含层神经元个数、学习率）的优化（交叉验证）
4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标的设计、样本不平衡问题等）
5、BP神经网络的Python代码实现
6、BP神经网络中的ChatGPT提示词模板讲解
ChatGPT4助力支持向量机（SVM）近红外光谱分析
1、SVM的基本原理（什么是经验误差最小和结构误差最小？SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？什么是支持向量？）
2、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？ SVM的启发：样本重要性排序及样本筛选）
3、SVM的Python代码实现
4、SVM中的ChatGPT提示词模板讲解
ChatGPT4助力决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM近红外光谱分析
1、决策树的基本原理（什么是信息熵和信息增益？ID3和C4.5算法的区别与联系）
2、随机森林的基本原理与集成学习框架（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”提现在哪些地方？随机森林的本质是什么？）
4、Bagging与Boosting集成策略的区别
5、Adaboost算法的基本原理
6、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理
7、XGBoost与LightGBM简介
8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现
9、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的ChatGPT提示词模板讲解
ChatGPT4助力遗传算法近红外光谱分析
1、群优化算法概述
2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是个体和种群？什么是适应度函数？选择、交叉与变异算子的原理与启发式策略）
3、遗传算法的Python代码实现
4、遗传算法中的ChatGPT提示词模板讲解
ChatGPT4助力近红外光谱变量降维与特征选择
1、主成分分析（PCA）的基本原理
2、偏最小二乘（PLS）的基本原理（PCA与PLS的区别与联系；PCA除了降维之外，还可以帮助我们做什么？）
3、近红外光谱波长选择算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法等）
4、PCA、PLS、特征选择算法的Python代码实现
5、PCA、PLS、特征选择算法中的ChatGPT提示词模板讲解
6、案例演示：
1）基于L1正则化的近红外光谱波长筛选
2）基于信息熵的近红外光谱波长筛选
3）基于Recursive feature elimination的近红外光谱波长筛选
4）基于Forward-SFS的近红外光谱波长筛选
ChatGPT4助力Pytorch入门基础
1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）
2、PyTorch简介（动态计算图与静态计算图机制、PyTorch的优点）
3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功）
4、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）
5、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）
6、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据概率分布创建）
7、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）
8、张量（Tensor）的索引与切片
9、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解
10、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））
ChatGPT4助力卷积神经网络近红外光谱分析
1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）
3、卷积神经网络参数调试技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）
4、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
5、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）
6、卷积神经网络中的ChatGPT提示词模板讲解
7、案例演示：
（1）CNN预训练模型实现物体识别;
（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征;
（3）自定义卷积神经网络拓扑结构;
（4）基于卷积神经网络的近红外光谱模型建立
ChatGPT4助力近红外光谱迁移学习
1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）
2、常用的迁移学习算法简介（基于实例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）
3、基于卷积神经网络的迁移学习算法
4、迁移学习的Python代码实现
5、案例演示：基于迁移学习的近红外光谱的模型传递（模型移植）
ChatGPT4助力自编码器近红外光谱分析
1、自编码器（Auto-Encoder的工作原理）
2、常见的自编码器类型简介（降噪自编码器、深度自编码器、掩码自编码器等）
3、自编码器的Python代码实现
4、自编码器中的ChatGPT提示词模板讲解
5、案例演示：
1）基于自编码器的近红外光谱数据预处理
2）基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取
ChatGPT4助力U-Net多光谱图像语义分割
1、语义分割（Semantic Segmentation）简介
2、U-Net模型的基本原理
3、语义分割、U-Net模型中的ChatGPT提示词模板讲解
4、案例演示：基于U-Net的多光谱图像语义分割
ChatGPT4助力深度学习模型可解释性与可视化方法
1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？
2、常用的可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？
3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）等原理讲解
4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征
5、深度学习模型可解释性与可视化中的ChatGPT提示词模板讲解
6、案例演示
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-794692.html
总结
1、复习与总结、资料分享（图书、在线课程资源、源代码等）
2、科研与创新方法总结（如何利用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate等工具查阅文献资料、配套的数据和代码？如何更好地撰写论文的Discussion部分？）
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-794692.html
到了这里，关于如何将ChatGPT4与Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模完美融合的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
