【最新增加Claude3、Gemini、Sora、GPTs讲解及AI领域中的集中大模型的最新技术】
2023年随着OpenAI开发者大会的召开，最重磅更新当属GPTs，多模态API，未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而 ChatGPT，作为一种强大的自然语言处理模型，具备显著优势，能够帮助您在各个领域取得突破。
ChatGPT 在论文写作与编程方面也具备强大的能力。无论是进行代码生成、错误调试还是解决编程难题，ChatGPT都能为您提供实用且高质量的建议和指导，提高编程效率和准确性。此外，ChatGPT是一位出色的合作伙伴，可以为您提供论文写作的支持。它可以为您提供论文结构指导、段落重组建议，甚至是对论文内容的进一步拓展和丰富。利用ChatGPT的写作能力，您可以更好地组织思路、提升论文的逻辑性和质量。
Claude3
功能：
广泛的信息提供：Claude3被设计为能够处理广泛的主题和领域，提供准确和详细的信息。
多语言支持：该模型支持多种语言，允许用户以不同的语言进行交互。
上下文理解：Claude3能够理解对话的上下文，提供连贯和相关的回答。
使用：
聊天机器人：Claude3可以作为聊天机器人的基础，为用户提供娱乐、教育或信息性对话。
问答系统：在知识问答场景中，Claude3可以回答各种事实性问题和专业知识问题。
API接口：企业和开发者可以使用Claude3提供的API接口，将其集成到自己的应用程序中，如智能助手、搜索引擎等。
Gemini
功能：
多模态交互：Gemini支持文本、图像、音频等多种模态数据的输入和输出，实现跨模态的交互。
丰富的生成内容：该模型可以生成与输入模态相对应的丰富内容，如图像描述、音频转文字等。
上下文感知：Gemini能够理解不同模态数据之间的关联，提供连贯的响应。
使用：
多媒体内容生成：Gemini可以用于生成与图像、音频等多媒体内容相关的描述或注释。
跨模态搜索：用户可以通过不同模态的数据（如语音、图片）来搜索和获取信息。
智能助手：Gemini可以作为智能助手的一部分，提供多模态的交互体验。
Sora
功能：
生成式AI：Sora专注于生成式AI任务，能够生成连贯、自然的文本内容。
个性化体验：该模型旨在提供个性化的用户体验，根据用户的喜好和需求生成相应的内容。
高效的推理速度：Sora在保持高性能的同时，注重推理速度的优化，以提供更好的实时交互体验。
使用：
聊天机器人：Sora可以作为聊天机器人的核心引擎，为用户提供自然、流畅的对话体验。
内容创作：该模型可以用于生成文章、故事、广告等文本内容，辅助内容创作者进行创作。
个性化推荐：Sora可以根据用户的兴趣和行为生成个性化的推荐内容。
GPTs（Generative Pre-trained Transformers）
功能：
强大的文本生成能力：GPTs系列模型具有强大的文本生成能力，可以生成连贯、自然的文本内容。
广泛的应用场景：GPTs模型适用于多种自然语言处理任务，如问答、文本摘要、机器翻译等。
可扩展性：随着模型规模的增加（如从GPT-2到GPT-3），GPTs的性能和应用范围也在不断提升。
使用：
聊天机器人：GPTs模型可以作为聊天机器人的基础，为用户提供自然、流畅的对话体验。
文本生成工具：该模型可以用于生成各种类型的文本内容，如新闻报道、小说、评论等。
辅助创作：GPTs可以帮助作家、记者等创作者快速生成文章的初稿或提供灵感。
智能客服：GPTs模型可以用于智能客服系统，自动回答用户的问题和提供解决方案。
[[点击阅读全文: [《GPT-4引领AI新纪元，Claude3、Gemini、Sora能否跟上步伐？》]
目录
- 一、2024年AI领域最新发展介绍及使用
- 二、谷歌最新模型Gemini详解
- 三、最新超强模型Claude3讲解
- 四、定制自己的GPTs
- 五、AIGC基础学习
- 六、提示词工程高级技巧
- 七、ChatGPT/GPT4的实用案例
- 八、让ChatGPT/GPT4成为你的论文/基金写作助手
- 九、Python基础学习
- 十、科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习
- 十一、机器学习算法应用
- 十二、深度学习算法基础
- 十三、深度学习框架Tensorflow应用
- 十四、深度学习算法-卷积神经网络CNN应用
- 十五、深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用
- 十六、基于深度学习模型的图像识别（医学影像案例）
- 十七、让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手
- 十八章、让ChatGPT/GPT4进行数据处理
- 十九、ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用
- 二十、ChatGPT/GPT4接口程序开发
- 二十一、GPT4的特殊功能应用
- 二十二、AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用
- 二十三、AI绘图工具Stable Diffusion基础应用
- 二十四、AI视频领域应用（Sora等）
一、2024年AI领域最新发展介绍及使用
1.（实操演练）最新超强模型Claude3使用讲解
2.OpenAI新模型-GPT-5介绍
3.（实操演练）谷歌新模型-Gemini使用讲解
4.Meta新模型-LLama3
5.（实操演练）阿里巴巴-通义千问
6.（实操演练）科大讯飞-星火认知
7.（实操演练）百度-文心一言
8.（实操演练）MoonshotAI-Kimi
9.（实操演练）智谱AI-智谱清言
10.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍
11.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API介绍
12.GPT Store介绍
13.（实操演练）从0到1创建自己的GPT应用
二、谷歌最新模型Gemini详解
1.Gemini三大模型
2.Gemini与GPT-4对比
3.Gemini的原生多模态技术
4.Gemini的测试效果
5.（实操演练）Gemini的使用
三、最新超强模型Claude3讲解
1.Claude3三大模型
2.Claude3模型团队介绍
3.Claude3的技术细节介绍
4.Claude3与GPT4对比
5.（实操演练）Claude3的使用
四、定制自己的GPTs
1.（实操演练）热门的自定义GPTs使用介绍
2.（实操演练）通过聊天交流的方式制作自己的GPTs
3.（实操演练）通过自定义的方式制作自己的GPTs
4.（实操演练）GPTs的3种分发方式
5.（实操演练）GPTs的action功能介绍
6.（实操演练）论文改进专家（GTPs）
7.（实操演练）论文写作应用（GTPs）
五、AIGC基础学习
1.深度学习常用架构讲解
2.GPT1-4模型解析
3.AIGC技术发展
4.大语言模型的评估标准
5.ChatGPT/GPT4官网使用方法
6.优秀国内大模型推荐
7.LLM与搜索引擎：差异与联系
六、提示词工程高级技巧
1.提示词工程讲解
2.如何写好一篇论文的提示词
3.（实操演练）初识LLM：角色扮演的艺术
4.（实操演练）调整LLM的语调与表达方式
5.（实操演练）定义LLM的具体任务与目标
6.（实操演练）探索LLM与上下文的密切关系
7.（实操演练）零样本学习：强化逻辑推理
8.（实操演练）多样本学习：模型模仿能力提升
9.（实操演练）自洽性检验：数学能力加强
10.（实操演练）知识生成：提高模型的信息处理能力
七、ChatGPT/GPT4的实用案例
1.（实操演练）ChatGPT/GPT4是最好用的翻译软件
2.（实操演练）AI助力高效表格数据创建
3.（实操演练）AI在数据处理中的实际操作
4.（实操演练）苏格拉底式教学法在AI中的运用
5.（实操演练）如何与AI交流科研问题
6.（实操演练）AI助力文本数据整理与分析
7.（实操演练）AI在用户评论分析中的应用
8.（实操演练）AI撰写专业报告的技巧
9.（实操演练）让AI根据知识点出题
10.（实操演练）使用AI工具快速产出高端PPT的几种方法
11.（实操演练）使用AI工具快速产出短视频
12.（实操演练）快速制作流程图、序列图、思维导图
八、让ChatGPT/GPT4成为你的论文/基金写作助手
1.（实操演练）论文搜索和论文关联
2.（实操演练）分析论文得出审稿意见
3.（实操演练）进行论文内容问答
4.（实操演练）生成论文摘要
5.（实操演练）写论文综述并标注内容来源
6.（实操演练）中/英文论文润色的4种方法
7.（实操演练）进行论文降重的技巧
8.（实操演练）查找某个观点或内容相关的论文
9.（实操演练）对多篇论文进行分析对比
10.（实操演练）如何防止AI生成的内容被检测
11.（实操演练）生成完整长篇论文的技巧
12.（实操演练）让AI结合试验数据进行写作
13.（实操演练）自动写作并添加参考文献
九、Python基础学习
1.Python的应用场景
2.（实操演练）python环境安装配置
3.（实操演练）print使用
4.（实操演练）运算符和变量
5.（实操演练）循环
6.（实操演练）列表元组字典
7.（实操演练）if条件
8.（实操演练）函数
9.（实操演练）模块
10.（实操演练）类的使用
11.（实操演练）文件读写
12.（实操演练）异常处理
十、科学计算模块Numpy和绘图模块Matplotlib学习
1.（实操演练）numpy的属性
2.（实操演练）创建array
3.（实操演练）numpy的运算
4.（实操演练）随机数生成以及矩阵的运算
5.（实操演练）numpy的索引
6.（实操演练）array合并
7.（实操演练）Matplotlib基础用法
8.（实操演练）figure图像
9.（实操演练）设置坐标轴
10.（实操演练）legend图例
11.（实操演练）scatter散点图
十一、机器学习算法应用
1.机器学习概述
2.训练集/验证集/测试集
3.监督学习与无监督学习
4.分类/回归/聚类算法
5.机器学习算法应用分析
6.（实操演练）使用回归算法完成波士顿房价预测
7.（实操演练）使用KNN算法完成鸢尾花分类
8.（实操演练）使用多种算法完成糖尿病预测
9.（实操演练）分析特征重要性（哪些特征对标签的影响最大）
10.（实操演练）机器学习特征工程完整流程
十二、深度学习算法基础
1.单层感知器
2.激活函数，损失函数和梯度下降法
3.BP算法介绍
4.梯度消失问题
5.多种激活函数介绍
6.（实操演练）BP算法解决手写数字识别问题
十三、深度学习框架Tensorflow应用
1.（实操演练）Mnist数据集和softmax讲解
2.（实操演练）使用BP神经网络识别图片
3.（实操演练）交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
4.（实操演练）欠拟合/正确拟合/过拟合
5.（实操演练）各种优化器Optimizer
6.（实操演练）模型保存和模型载入方法
十四、深度学习算法-卷积神经网络CNN应用
1.CNN卷积神经网络
2.卷积的局部感受野，权值共享介绍。
3.卷积的具体计算方式
4.池化层介绍（均值池化、最大池化）
5.same padding和valid padding介绍
6.LeNET-5卷积网络介绍
7.（实操演练）CNN手写数字识别案例
十五、深度学习算法-长短时记忆网络LSTM应用
1.RNN循环神经网络介绍
2.RNN具体计算分析
3.长短时记忆网络LSTM介绍
4.输入门，遗忘门，输出门具体计算分析
5.堆叠LSTM介绍
6.双向LSTM介绍
7.（实操演练）使用LSTM进行设备故障预测
十六、基于深度学习模型的图像识别（医学影像案例）
1.VGG16模型详解
2.ResNet模型详解
3.EfficientNet模型详解
4.（实操演练）下载训练好的1000分类图像识别模型
5.（实操演练）使用训练好的图像识别模型进行各种图像分类
6.（实操演练）使用迁移学习训练医学影像分类模型
十七、让ChatGPT/GPT4成为你的编程助手
1.使用ChatGPT/GPT4写程序的注意事项
2.（实操演练）让AI对代码进行详细讲解
3.（实操演练）进行代码纠错及自动修改
4.（实操演练）使用AI工具读取本地数据的技巧
5.（实操演练）绘制折线图，柱状图，饼图等各种统计分析图表
6.（实操演练）让AI工具帮你自动进行数据分析和特征工程
7.（实操演练）使用你的数据产生机器学习模型进行分类预测
8.（实操演练）根据你的数据产生深度学习模型进行回归预测
9.（实操演练）自动化AI编程助手的使用
十八章、让ChatGPT/GPT4进行数据处理
1.（实操演练）让AI正确读取表格数据
2.（实操演练）让AI理解百万行数据
3.（实操演练）使用AI进行数据可视化
4.（实操演练）使用AI进行数据缺失值处理
5.（实操演练）使用AI进行数据归一化
6.（实操演练）使用AI进行特征筛选
7.（实操演练）使用AI输出表格数据
8.（实操演练）使用AI输出特征工程处理后的数据
9.（实操演练）使用AI绘制统计分析图表
十九、ChatGPT/GPT4在地球科学方面的应用
1.（实操演练）用GPT绘制世界地图海岸线
2.（实操演练）用GPT绘制不同的地图投影
3.（实操演练）用GPT绘制南极地投影
4.（实操演练）用GPT绘制地球各种关键变量的图
5.（实操演练）用GPT绘制台风总降水量图
6.（实操演练）用GPT绘制台风风速图
7.（实操演练）用GPT计算台风总降水量
8.（课实操演练）用GPT对遥感图像光谱数据进行机器学习建模分类
二十、ChatGPT/GPT4接口程序开发
1.（实操演练）GPT模型API接口程序使用
2.（实操演练）GPT模型参数调节
3.（实操演练）用GPT程序API接口制作聊天机器人
4.（实操演练）用GPT程序API接口制作自动订餐机器人
5.（实操演练）用GPT程序API批量处理大量文本数据
6.（实操演练）用DALLE-3程序API接口生成图片
二十一、GPT4的特殊功能应用
1.（实操演练）识别图片中的表格并保存
2.（实操演练）识别图片中的公式并进行编辑
3.（实操演练）论文中的公式讲解
4.（实操演练）模仿别人的统计图表画出类似的统计图
5.（实操演练）GPT4联网功能使用
6.（实操演练）学生压力与心理状况数据统计分析
7.（实操演练）GPT高级数据分析功能详解
8.（实操演练）GPT4本地文件上传功能使用
二十二、AI绘图工具Midjourney和DALLE3应用
- AI画图原理讲解
2.（实操演练）Midjourney工具的基础操作
3.（实操演练）remix模式介绍
4.（实操演练）blend命令介绍
5.（实操演练）describe命令介绍
6.（实操演练）图生图通过图片生成新的图片
7.（实操演练）Midjourney的参数和设置介绍
8.（实操演练）Midjourney科研作图技巧
9.（实操演练）DALL-E 3模型介绍
10.（实操演练）DALL-E 3根据上下文内容修改图片
11.（实操演练）DALL-E 3在图像中生成特定文字
12.（实操演练）DALL-E 3绘图结果的不断优化
二十三、AI绘图工具Stable Diffusion基础应用
1.（实操演练）Stable Diffusion工具讲解
2.（实操演练）Stable Diffusion环境部署介绍
3.（实操演练）通过文字生成图片
4.（实操演练）通过图片生成图片
5.（实操演练）图像智能高清算法
6.（实操演练）使用Lora模型产生写实人物图像
7.（实操演练）进行图像的局部重绘
8.（实操演练）Controlnet插件介绍
9.（实操演练）使用线稿图生成装修和建筑
10.（实操演练）使用线稿图给图片上色
11.（实操演练）产生特定姿态的人物图像
二十四、AI视频领域应用（Sora等）
1.视频生成工具pika介绍及使用
2.视频生成工具runway介绍及使用
3.OpenAI最新视频生成模型Sora提示词介绍
4.OpenAI最新视频生成模型Sora使用介绍
5.阿里巴巴视频生成模型EMO介绍