软件制作,怎么去优化关键词,凡科互动游戏怎么修改程序,wordpress如何更改页面显示字体详情点击链接#xff1a;GPT4Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模
第一#xff1a;GPT4
1、ChatGPT#xff08;GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变#xff09;
2、ChatGPT对话初体验
3、GPT-4与GPT-3.5的区别#xff0c;以及与国内大语言模…详情点击链接GPT4Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模
第一GPT4
1、ChatGPTGPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变
2、ChatGPT对话初体验
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 第二GPT4 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TokenToken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 第三GPT4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 第四GPT4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 第五GPT4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 第六GPT4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 第七GPT4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
7、案例演示近红外光谱回归拟合建模 第八GPT4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
7、案例演示1近红外光谱回归拟合建模2近红外光谱分类识别建模 第九GPT4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
5、案例演示近红外光谱分类识别建模 第十GPT4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
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
10、案例演示近红外光谱回归拟合建模 第十一GPT4助力遗传算法近红外光谱分析
1、群优化算法
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
5、案例演示基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选 第十二GPT4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
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 第十三GPT4助力Pytorch入门基础
1、深度学习框架概述PyTorch、Tensorflow、Keras等
2、PyTorch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torchvisiontransforms、datasets、model、torch.nn、torch.optim、torch.utilsDataset、DataLoader 第十四GPT4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
7、案例演示1CNN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 第十五GPT4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 第十六GPT4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
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 第十七GPT4助力U-Net多光谱图像语义分割
1、语义分割Semantic Segmentation
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 第十八GPT4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CAMClass Activation Mapping、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIMELocal Interpretable Model-agnostic Explanation等原理
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
