ChatGPT-4o在临床医学、论文高效撰写与项目申报、数据分析与可视化、机器学习建模中的应用

爱笑的AI
爱笑的AI 6月3日 10:53 发表

第一章、2024大语言模型最新进展介绍

1、2024 AIGC技术最新进展介绍(生成式人工智能的基本概念与原理、文生视频模型OpenAI Sora vs.Google Veo)

2、国内外大语言模型(ChatGPT-4o、Gemini、Claude、Llama3、温馨一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言等)对比分析

3、Llama3开源大语言模型的本地部署、对话与微调训练本地数据

4、ChatGPT-4o对话初体验(注册与充值、购买方法)

5、ChatGPT-4o科研必备GPTs汇总介绍(寻找好用的GPTs模型、提示词优化、生成思维导图、生成PPT、生成视频、制定个性化的学习计划、检索论文、总结论文内容、总结视频内容、撰写论文、论文翻译、论文润色与修改、参考文献格式管理、论文评审、数据分析、生成代码、代码调试等)

6、GPT Store简介与使用

7、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)

8、ChatGPT-4o对话记录保存与管理

第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与技巧

1、ChatGPT-4o Prompt (提示词)使用技巧(为ChatGPT-4o设定身份、明确任务内容、提供相关背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等)

2、常用的ChatGPT-4o提示词模板

3、ChatGPT-4o提示词优化(Promptest、Prompt Perfect、PromptPal提示宝等)

4、ChatGPT-4o突破Token限制实现接收或输出万字长文(五种方法提交超过Token限制的文本、四种方法让输出突破Token限制)

5、控制ChatGPT-4o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)

6、保存喜欢的ChatGPT-4o提示词并一键调用

第三章、ChatGPT-4o助力临床医学日常生活、学习与工作

1、ChatGPT-4o助力中小学生功课辅导(写作文、作文批改、求解数学题、练习英语听说读写、物理计算、化学计算等)

2、ChatGPT-4o助力临床医学相关活动(患者招募、科普宣传等)文案撰写与润色修改

3、ChatGPT-4o助力临床医学相关自媒体(微信公众号、小红书、微博等)文章撰写与润色修改

4、ChatGPT-4o助力自动化处理电子病历(根据输入信息生成结构化病历记录,包括主诉、现病史、既往史、家族史、体格检查、辅助检查结果等)

5、ChatGPT-4o助力病情分析与诊断支持(根据医学知识库和指南提供可能的诊断建议和鉴别诊断,推荐的进一步检查和治疗方案)

6、ChatGPT-4o助力医患沟通与解释(生成通俗易懂的语言解释病情、诊断依据和治疗计划)

7、ChatGPT-4o助力健康教育与随访计划(根据患者的病情和治疗方案生成个性化的出院小结、健康教育内容和随访计划)

8、ChatGPT-4o助力远程医疗咨询(化验单结果解读、就诊咨询与初步诊断、常见慢病管理、日常营养膳食建议等)

9、利用ChatGPT-4o 及GPTs创建精美的思维导图

10、利用ChatGPT-4o 及GPTs生成流程图、甘特图

11、利用ChatGPT-4o 及GPTs制作PPT

12、利用ChatGPT-4o及GPTs自动创建视频

13、ChatGPT-4o辅助高效备课(苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容等)

14、ChatGPT-4o辅助高效学习(利用GPTs生成专属学习计划)

15、案例演示

第四章、ChatGPT-4o助力临床医学课题申报、论文选题及实验方案设计

1、课题申请书撰写技巧及要点剖析(项目名称、关键词、摘要、立项依据、参考文献、研究目标、研究内容、研究方案、关键科学问题、可行性分析、创新点与特色之处、预期研究成果、工作基础等)

2、利用ChatGPT-4o分析临床医学领域指定方向的研究

3、利用ChatGPT-4o辅助撰写、润色课题申报书的各部分内容

4、利用ChatGPT-4o总结指定论文的局限性与不足,并给出潜在的改进思路与建议

5、利用ChatGPT-4o评估指定改进思路的新颖性与已发表的类似工作

6、利用ChatGPT-4o进一步细化改进思路,凝练论文的选题与创新点

7、利用ChatGPT-4o评估选题的可行性与创新性

8、利用ChatGPT-4o设计完整的实验方案与数据分析流程

9、利用ChatGPT-4o给出论文Discussion部分的切入点和思路

10、案例演示

第五章、ChatGPT-4o助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写

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ChatGPT-4o 实现联网检索临床医学领域指定方向的文献

3、利用ChatGPT-4o阅读与总结分析临床医学领域指定学术论文内容(论文主要工作、创新点、局限性与不足、多文档对比分析等)

4、利用ChatGPT-4o解读论文中的系统框图工作原理

5、利用ChatGPT-4o解读论文中的数学公式含义

6、利用ChatGPT-4o解读论文中图表中数据的意义及结论

7、利用ChatGPT-4o 总结Youtube视频内容

8、利用ChatGPT-4o完成学术论文的选题设计与优化

9、利用ChatGPT-4o自动生成论文的总体框架、论文摘要、前言介绍、文献综述、完整长篇论文等

10、利用ChatGPT-4o完成论文翻译(指定翻译领域、提供背景提示)

11、利用ChatGPT-4o实现论文语法校正

12、利用ChatGPT-4o完成段落结构及句子逻辑润色

13、利用ChatGPT-4o完成论文降重

14、利用ChatGPT-4o完成论文参考文献格式的自动转换

15、ChatGPT-4o辅助审稿人完成论文评审意见的撰写

16、ChatGPT-4o辅助投稿人完成论文评审意见的回复

17、利用ChatGPT-4o完成发明专利idea的挖掘与构思

18、利用ChatGPT-4o完成发明专利交底书的撰写

19、案例演示

第六章、ChatGPT-4o助力临床医学数据预处理与可视化(无需编程基础)

1、利用ChatGPT-4o上传本地临床医学相关的数据(Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等)

2、利用ChatGPT-4o 实现临床医学相关的图像处理(图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊)

3、利用ChatGPT-4o 实现描述性统计分析(数据的频数分析:统计直方图;数据的集中趋势分析:数据的相关分析)

4、常用的数据预处理方法(数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征)

5、利用ChatGPT-4o 自动对数据进行预处理

6、利用ChatGPT-4o自动生成数据统计分析图表

7、利用ChatGPT-4o 实现代码逐行讲解

8、利用ChatGPT-4o 实现代码Bug调试与自动修改

9、案例演示

第七章、ChatGPT-4o助力机器学习建模(无需编程基础)

1、BP神经网络的基本原理(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、BP神经网络的Python代码实现(划分训练集和测试集、数据归一化)

3、BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)

4、值得研究的若干问题(欠拟合与过拟合、评价指标选择、样本不平衡等)

5、BP神经网络中的ChatGPT-4o提示词库讲解

6、利用ChatGPT-4o实现BP神经网络模型的代码自动生成与运行

7、SVM的工作原理(核函数的作用是什么?什么是支持向量?如何解决多分类问题?)

8、决策树的工作原理(什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系)

9、随机森林的工作原理(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”的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?)

10、Bagging与Boosting的区别与联系

11、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

12、常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)

13、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT-4o提示词库讲解

14、利用ChatGPT-4o实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行

15、案例演示

(1)分类识别模型:基于BP神经网络的垂体瘤患者嗅觉障碍风险预测

(2)回归拟合模型:基于BP神经网络的糖尿病遗传风险预测

(3)基于决策树的阿尔茨海默病(AD)患者空间结构能力智能评测模型

(4)基于随机森林的乳腺癌良性/恶性肿瘤智能诊断模型

第八章、ChatGPT-4o 助力机器学习模型优化: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

3、常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法;正则稀疏优化方法等)

4、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理(以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么?选择、交叉、变异三个算子的作用分别是什么?)

5、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT-4o提示词库

6、利用ChatGPT-4o 及插件实现变量降维与特征选择算法的代码自动生成与运行

7、案例演示

第九章、ChatGPT-4o 助力卷积神经网络建模

1、深度学习简介(深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系)

2、卷积神经网络的基本原理(什么是卷积核、池化核?CNN的典型拓扑结构是怎样的?CNN的权值共享机制是什么?)

3、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

4、利用PyTorch构建卷积神经网络(Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等)

5、卷积神经网络调参技巧(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?)

6、卷积神经网络中的ChatGPT-4o提示词库

7、利用ChatGPT-4o实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行

(1)基于CNN的帕金森病患者手部灵活性定量评估

(2)基于ResNet-50的胸部X射线图像COVID-19检测

(3)利用预训练模型识别目标物体

(4)利用卷积神经网络抽取抽象特征

(5)自定义卷积神经网络拓扑结构

8、案例演示

第十章、ChatGPT-4o 助力迁移学习建模

1、迁移学习算法的基本原理

2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

3、迁移学习中的ChatGPT-4o提示词库

4、利用ChatGPT-4o实现迁移学习模型的代码自动生成与运行:基于胸部X射线图像和CT扫描图像的COVID-19预测模型

5、实操练习

第十一章、ChatGPT-4o 助力RNN、LSTM建模

1、循环神经网络RNN的基本工作原理

2、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

3、RNN与LSTM中的ChatGPT-4o提示词库

4、利用ChatGPT-4o 实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行

5、案例演示

(1)基于LSTM神经网络的新冠肺炎疫情流行趋势预测

(2)基于LSTM神经网络的人体日常活动类型识别

(3)基于LSTM神经网络的心电(ECG)信号分类识别

第十二章、ChatGPT-4o 助力YOLO目标检测建模

1、什么是目标检测?目标检测与目标识别的区别与联系

2、YOLO模型的工作原理,YOLO模型与传统目标检测算法的区别

3、YOLO模型中的ChatGPT-4o提示词库

4、案例演示

(1)利用预训练好的YOLO模型实现图像、视频、摄像头实时检测;

(2)数据标注演示(LabelImage使用方法介绍);

(3)训练自己的目标检测数据集:新冠肺炎疫情期间是否佩戴口罩检测

第十三章、ChatGPT-4o 助力AI绘图技术

1、利用ChatGPT-4o DALL.E 3生成图像(下载图像、修改图像)

2、ChatGPT-4o DALL.E 3常用的提示词库(广告海报、Logo、3D模型、插画、产品包装、烹饪演示、产品外观设计、UI设计、吉祥物设计等)

3、ChatGPT-4o DALL.E 3中的多种视图(正视图、后视图、侧视图、四分之三视图、鸟瞰视图、全景视图、第一人称视角、分割视图、截面视图等)

4、ChatGPT-4o DALL.E 3中的多种光效(电致发光、化学发光、生物荧光、极光闪耀、全息光等)

5、ChatGPT-4o DALL.E 3格子布局与角色一致性的实现

6、ChatGPT-4o DALL.E 3生成动图GIF

7、Midjourney工具使用

8、Stable Diffusion工具使用

9、Runway图片生成动画工具使用

10、案例演示

第十四章、GPT 4 API接口调用与完整项目开发

1、GPT模型API接口的调用方法(API Key的申请、API Key接口调用方法与参数说明)

2、利用GPT4实现完整项目开发

(1)智能健康助手聊天机器人的开发

(2)利用GPT API和Text Embedding生成文本的特征向量

(3)构建基于多模态(语音、文本、图像)的阿尔茨海默病早期筛查程序

需要升级 GPT-4 可以参考 升级 GPT-4 教程,一步步详细操作进行升级。

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