AI大模型课程如何解锁科研办公高级应用？

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：主讲专家就职于国内重点双一流高校，长期进行生物地球领域多源数据整合、机器/深度学习开发与应用、空间网格模拟，发表多篇高水平SCI论文，科研与教学经验丰富。

启动大模型。大模型发展历程及其最新功能有哪些？大模型有哪些强大功能和应用场景？国内外有诸多经典大模型，像ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千问等等。怎样优雅地运用大模型？案例1.1：在不同平台启动大模型。案例1.2：GPT各版本的使用情况案例1.3：大模型的文件上传与处理2. 提问框架（提示词、指令）专业大模型提示词，让小白轻松变成专家。超实用的通用提示词模板。3) GPT商店（GPT store产品）与高级提问技巧。案例2.1：确定角色及投喂规则案例2.2：行业专家指令汇总。案例2.3：角色扮演并从不同角度提问

案例2.5：练习经典提问框架，提高模型效率。3. 以AI大模型为基础的论文助手。案例3.1：大模型中英文论文润色指令大全案例3.2：借助大模型来润色论文。案例3.3：借助大模型搜索英文文献。案例3.4：用大模型进行英文文献问答及辅助阅读。案例3.5：用大模型提取英文文献的关键信息。案例3.6：用大模型重写论文摘要。案例3.7：借助大模型拟定优质论文标题。案例3.8：借助大模型撰写论文框架与调整论文结构案例3.9：用大模型进行论文翻译。案例3.10：借助大模型评论论文，辅助撰写审稿意见。案例3.11：用大模型给论文进行降重操作。案例3.12：借助大模型查找研究热点。案例3.13：用大模型把论文凝缩成新闻与微信文案。案例3.14：运用大模型开展拓展论文的讨论。案例3.15：借助大模型撰写专著、教材、课件。以ChatGPT为基础的数据清洗。1) R语言与Python基础（不必学会，能看懂就行）2) 数据清洗的方法，包括处理重复值、缺失值，检验异常值，还有标准化、归一化、数据长宽转换和分组聚合。案例4.1：利用大模型指令随机生成数据。案例4.2：借助大模型指令来读取数据。案例4.3：利用大模型指令开展数据清洗工作。案例4.4：利用大模型指令预处理农业气象数据。案例4.5：用大模型指令预处理生态数据。以AI大模型为基础的统计分析。统计中的假设检验。统计学常用的三大检验及其适用场景。方差分析、相关分析与回归分析。案例5.1：用大模型做生态环境数据的正态性、方差齐性检验。案例5.2：运用大模型开展t检验、F检验与卡方检验。案例5.3：用大模型开展生态环境数据的方差、相关和回归分析。

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基于AI大模型构建经典统计模型。案例6.1：生态学中应用基于AI辅助构建的混合线性模型。案例6.2：全球尺度的Meta分析、诊断与绘图（有AI辅助）。案例6.3：构建基于AI辅助的生态环境数据结构方程模型。

基于AI大模型的频率派与贝叶斯派优化算法。案例7.1：用最小二乘法优化模型参数。案例7.2：遗传算法与差分进化算法的参数优化案例7.3：贝叶斯定理与贝叶斯优化算法。案例7.4：用蒙特卡罗马尔科夫链MCMC实现参数优化。

基于AI大模型的机器学习与深度学习。机器或深度学习。线性代数基础：特征值与特征向量。机器学习包括监督学习（回归、分类）与非监督学习（降维、聚类）。特征工程、数据划分、目标函数、参数优化、交叉验证与超参数搜索。主成分分析、线性判别分析（LDA）、非极大值抑制（NMS）、t - 分布随机邻域嵌入（T - SNE）、UMAP、K均值（Kmeans）、凝聚式聚类（Agglomerative）、基于密度的空间聚类算法（DBSCAN）。支持向量机、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、LightGBM和高斯过程。7) 深度学习算法（神经网络、激活函数、交叉熵、优化器等）AI大模型（GPT1 - GPT4）的底层逻辑与算法结构。卷积神经网络以及长短期记忆网络（LSTM）。案例8.1：用大模型指令构建回归模型，像多元线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM这些。案例8.2：用大模型指令构建支持向量机、XGBoost等分类模型。案例8.3：用大模型指令构建降维模型。案例8.4：用大模型指令来构建聚类模型。案例8.5：用大模型指令搭建卷积神经网络。案例8.6：用大模型指令构建LSTM模型以开展气象时序预测工作。

对AI大模型进行二次开发。案例9.1：利用API构建属于自己的本地大模型。案例9.2：通过构建本地大模型达成ChatGPT功能、进行模型评价与图像生成。案例9.3：ChatGPT Store的构建方法。以AI大模型为基础的科研绘图。运用大模型来开展数据可视化工作。案例10.1：大模型科研绘图全集指定。案例10.2：运用大模型指令绘制多种科研图，像柱状图（含误差线）、散点图、相关网络图、热图、小提琴图、箱型图、雷达图、玫瑰图、气泡图、森林图、三元图、三维图等。案例10.3：用大模型指令来修改图形。

GIS应用基于AI大模型：探索新的可能。R语言与Python空间数据处理的主要方法。利用AI大模型训练降尺度模型。利用AI大模型对矢量、栅格数据进行处理。利用AI大模型对多时相netcDF4数据进行处理。案例11.1：利用大模型绘制全球地图。案例11.2：用大模型对NASA气象多时相NC数据进行处理。案例11.3：利用大模型绘制全球植被类型分布图。案例11.4：利用大模型栅格数据绘制全球植被生物量图。案例11.5：用大模型对遥感数据加以处理并开展时间序列分析。案例11.6：用多种插值法对气象数据进行插值。案例11.7：运用大模型开展空间聚类分析。案例11.8：用大模型构建机器学习以开展空间预测。

项目基金助手：基于AI大模型的12。基金申请相关内容的讲解。基因申请助手相关内容。案例12.1：借助大模型开展项目选题与命题工作。案例12.2：借助大模型撰写项目书并对语言加以润色。案例12.3：借助大模型绘制项目书概念图。

：Copula变量相关性分析（基于R、Python）及AI大模型应用。2、R语言lavaan结构方程模型（SEM）实践技术应用的最新情况。3、双碳目标下，运用遥感+集成技术，在碳储量、排放、循环和温室气体等多领域监测与模拟实践。2024 - 2025年各类科研项目基金申报撰写与技巧。5、Python - GEE遥感云大数据的分析、管理、可视化及多领域案例实践。6、Python+集成技术在高光谱遥感数据处理和机器学习中的深度应用。