1、经典的几种自编码器模型原理介绍（AE、DenoisingAE,MaskedAE）

2、ChatGPT4DALL.E3格子布局与角色一致性的实现

3、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）

4、利用ChatGPT4创建精美的思维导图

5、利用ChatGPT4上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）

6、ChatGPT4助力商业工作（行业竞品检索与分析、产品创意设计与建议、推广营销策略与方案制定、撰写合同）

7、利用ChatGPT4自动创建视频

8、基于深度神经网络模型的迁移学习算法

9、利用ChatGPT4DALL.E3生成图像（下载图像、3种不同分辨率、修改图像） 

10、迁移学习中的ChatGPT提示词库

11、深度学习模型可解释性与可视化中的ChatGPT提示词库讲解

12、利用ChatGPT4及插件优化提示词

13、利用ChatGPT4及插件生成提示词

14、利用ChatGPT4及插件实现迁移学习模型的代码自动生成与运行第十ChatGPT4助力生成式对抗网络建模​​​​​​​

15、类激活映射CAM（ClassActivationMapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanation）、等方法原理讲解

16、利用ChatGPT4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第八ChatGPT4助力卷积神经网络建模​​​​​​​

17、利用ChatGPT4完成论文翻译（指定翻译角色和翻译领域、提供背景提示）

18、2024AIGC技术最新进展

19、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）

20、生成式对抗网络GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN给我们带来的启示）

21、RNN与LSTM中的ChatGPT提示词库

22、科学计算模块库（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）

23、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM中的ChatGPT提示词库

24、Matplotlib的安装与图形绘制（设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性；绘制多图；图的嵌套；折线图、柱状图、饼图、地图等各种图形的绘制）

25、利用ChatGPT4实现生物医学信号（时间序列、图像、视频数据）分类识别与回归拟合模型的建立、代码自动生成与运行

26、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、BatchNormalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

27、AdaBoostvs.GradientBoosting的工作原理

28、利用ChatGPT4实现大气污染物预测模型的建立、代码自动生成与运行

29、利用ChatGPT4实现数据统计分析与可视化（自动生成统计图表）

30、长短时记忆网络LSTM的基本工作原理

31、利用ChatGPT4实现联网检索文献

32、YOLO模型的工作原理，YOLO模型与传统目标检测算法的区别

33、Seaborn、Bokeh、Pyecharts等高级绘图库的安装与使用（动态交互图的绘制、开发大数据可视化页面等）

34、遗传算法（GeneticAlgorithm,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？）

35、GAN的基本原理及GAN进化史

36、利用ChatGPT4实现图像处理（图像缩放、旋转、裁剪、去噪与去模糊）

37、利用ChatGPT4实现常见文件格式之间的转换

38、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释）

39、ChatGPT4DALL.E3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）

40、利用ChatGPT4实现网页版游戏的设计、代码自动生成与运行第三ChatGPT4助力日常生活、学习与工作

41、决策树的工作原理（微软小冰读心术的启示；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C5算法的区别与联系）；决策树除了建模型之外，还可以帮我们做什么事情？

42、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？）

43、利用ChatGPT4及插件保存喜欢的ChatGPT提示词并一键调用

44、ChatGPTPrompt(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）

45、利用ChatGPT4制作PPT

46、KNN、贝叶斯分类与SVM中的ChatGPT提示词库讲解

47、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）

48、朴素贝叶斯分类模型（伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB）

49、利用ChatGPT4及插件实现深度学习模型可视化的代码自动生成与运行​​​​​​​第十六ChatGPT4助力AI绘图技术​​​​​​​

50、利用ChatGPT4爬取第三方网站数据

51、偏最小二乘（PLS）的基本原理

52、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？）

53、自编码器模型中的ChatGPT提示词库

54、PCA、PLS、特征选择、群优化算法的ChatGPT提示词库

55、GPT-4与国内外其他大语言模型（Claude、谷歌Gemini、百度文心一言、科大讯飞星火、阿里巴巴通义千问、月之暗面Kimi等）的区别

56、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue）

57、利用ChatGPT4及插件实现自编码器模型的代码自动生成与运行

58、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？）

59、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloWorld；第三方模块的安装与使用；Pythonx与Pythonx对比）

60、YOLO模型中的ChatGPT提示词库

61、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）？

62、利用ChatGPT4实现近红外光谱分析模型的建立、代码自动生成与运行

63、利用GPT4实现完整项目开发

64、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）

65、GPTStore简介与使用（信息检索与快速整理、论文撰写、论文翻译与润色、代码编写等）第二ChatGPT4提示词使用方法与技巧

66、ChatGPT4DALL.E3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）

67、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？）

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

69、ChatGPT对话初体验（注册与充值、购买方法）

70、传统信息检索方法与技巧总结（GoogleScholar、ResearchGate、Sci-Hub、GitHub、关键词检索+同行检索、文献订阅）

71、主成分分析（PCA）的基本原理

72、ChatGPT4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）

73、融合ChatGPT4与Python的数据预处理代码自动生成与运行

74、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

75、Bagging与Boosting的区别与联系

76、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）

77、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？）

78、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）

79、利用ChatGPT4实现BP神经网络、极限学习机模型的代码自动生成与运行

80、利用ChatGPT4及插件实现卷积神经网络模型的代码自动生成与运行

81、利用ChatGPT4实现决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM模型的代码自动生成与运行第七ChatGPT4助力机器学习模型优化：变量降维与特征选择​​​​​​​

82、ChatGPT4助力文案撰写与润色修改

83、常用的ChatGPT提示词模板

84、利用ChatGPT4生成流程图、甘特图

85、ChatGPT4助力家庭健康管理（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）

86、利用ChatGPT4及插件实现YOLO目标检测模型的代码自动生成与运行

87、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用）

88、常用的GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）

89、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？）

90、利用ChatGPT4实现代码逐行利用ChatGPT4实现代码Bug调试与自动修改第六ChatGPT4助力机器学习建模​​​​​​​

91、前向型神经网络中的ChatGPT提示词库讲解

92、ChatGPT4辅助学生高效学习（利用插件生成个性化学习计划）第四ChatGPT4助力信息检索、总结分析、论文写作与投稿

93、利用ChatGPT4阅读与总结分析学术论文内容（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）

94、卷积神经网络中的ChatGPT提示词库

95、利用ChatGPT4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）

96、生成式对抗网络中的ChatGPT提示词库讲解

97、利用ChatGPT4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

98、深度学习（深度学习大事记、深度学习与传统机器学习的区别与联系）

99、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）

100、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系

101、利用ChatGPT4实现遥感图像目标检测、地物分类及语义分割模型的建立、代码自动生成与运行

102、利用ChatGPT4及插件实现RNN、LSTM模型的代码自动生成与运行第十二ChatGPT4助力YOLO目标检测建模​​​​​​​

103、利用ChatGPT4实现KNN、贝叶斯分类、SVM模型的代码自动生成与运行

104、ChatGPT科研必备GPTs（DataInterpreter、Wolfram、WebPilot、MixerBoxScholar、ScholarAI、ShowMe、AskYourPDF等）

105、ChatGPT4DALL.E3生成动图GIF

106、ChatGPT4DALL.E3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）

107、GPT-4与GPT-5的区别

108、利用ChatGPT4实现论文语法校正

109、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

110、利用ChatGPT4实现自然语言处理模型的建立、代码自动生成与运行第十五ChatGPT4助力深度学习模型可解释性与可视化方法​​​​​​​

111、循环神经网络RNN的基本工作原理

112、利用ChatGPT4总结Youtube视频内容

113、通过promptperfect.jina.ai优化提示词

114、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）

115、ChatGPT4助力大学生求职与就业（撰写简历、模拟面试、职业规划等）

116、利用ChatGPT4完成段落结构及句子逻辑润色

117、SVM的工作原理（核函数的作用是什么？什么是支持向量？

118、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？

119、ChatGPT概述（GPT-GPT-GPT-GPT-GPT-4模型的演变）

120、Midjourney工具使用讲解

121、ChatGPT4辅助教师高效备课（苏格拉底式教学、为不同专业学生生成不同的教学内容、围绕知识点生成不同难度的题目检测学生的学习效果等）

122、StableDiffusion工具使用第十七GPT4API接口调用与完整项目开发​​​​​​​

123、利用ChatGPT4及插件实现生成式对抗网络模型的代码自动生成与运行第十一ChatGPT4助力RNN、LSTM建模​​​​​​​

124、什么是自编码器（Auto-Encoder,AE）？

125、利用ChatGPT4完成学术论文的选题设计与优化

126、利用ChatGPT4完成论文降重

127、基于模板的ChatGPT提示词优化

128、KNN分类模型（KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取）

129、利用ChatGPT4完成论文评审意见的撰写与回复第五ChatGPT4助力Python编程入门、科学计算、数据可视化、数据预处理

130、生成式模型简介（生成式对抗网络、变分自编码器、扩散模型等）