2.（課堂動手練習(xí)）最新超強(qiáng)模型Claude3使用講解

3.OpenAI新模型-GPT-5介紹

4.（課堂動手練習(xí)）谷歌新模型-Gemini使用講解

5.Meta新模型-LLama3

6.（課堂動手練習(xí)）阿里巴巴-通義千問

7.（課堂動手練習(xí)）科大訊飛-星火認(rèn)知

8.（課堂動手練習(xí)）百度-文心一言

9.（課堂動手練習(xí)）MoonshotAI-Kimi

10.（課堂動手練習(xí)）智譜AI-智譜清言

11.最新大模型GPT-4Turbo詳細(xì)介紹12.GPTStore介紹

13.（課堂動手練習(xí)）從0到1創(chuàng)建自己的GPT應(yīng)用

2.Gemini與GPT-4對比

3.Gemini的原生多模態(tài)技術(shù)

4.Gemini的測試效果

5.（課堂動手練習(xí)）Gemini的使用

2.Claude3模型團(tuán)隊(duì)介紹

3.Claude3的技術(shù)細(xì)節(jié)介紹

4.Claude3與GPT4對比

5.（課堂動手練習(xí)）Claude3的使用

2.AI工具與科研應(yīng)用的結(jié)合

3.OpenAI開發(fā)者大會介紹

4.AIGC技術(shù)發(fā)展

5.GPT3.5/GPT4/GPT4-turbo模型介紹

6.Tokens概念介紹

7.大語言模型在處理醫(yī)學(xué)上下文數(shù)據(jù)的能力介紹

8.（課堂動手練習(xí)）ChatGPT/GPT4官網(wǎng)使用方法

9.（課堂動手練習(xí)）ChatGPT/GPT4國內(nèi)使用方法

10.（課堂動手練習(xí)）ChatGPT/GPT4的API使用方法

11.提示詞工程介紹

12.如何寫好一篇論文的提示詞

13.如何與AI交流醫(yī)學(xué)相關(guān)科研問題

2.PromptEngineering提示詞工程介紹

3.（課堂動手練習(xí)）技巧1：角色扮演

4.（課堂動手練習(xí)）技巧2：使用不同的語氣

5.（課堂動手練習(xí)）技巧3：給出具體任務(wù)

6.（課堂動手練習(xí)）技巧4：利用上下文管關(guān)聯(lián)的特點(diǎn)

7.（課堂動手練習(xí)）技巧5：零樣本思維鏈提示-提高模型邏輯推理能力

8.（課堂動手練習(xí)）技巧6：多樣本思維鏈提示-提升模型模仿能力

9.（課堂動手練習(xí)）技巧7：自洽性-提升模型數(shù)學(xué)能力

10.（課堂動手練習(xí)）技巧8：生成知識提示-提升模型知識水平

2.深度學(xué)習(xí)常用架構(gòu)介紹

3.GPT1-3模型介紹

4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)和InstructGPT模型介紹

5.RLHF人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)介紹

6.ChatGPT和GPT4模型介紹

2.（課堂動手練習(xí)）GPT學(xué)會類比并輸出表情符號

3.（課堂動手練習(xí)）使用GPT生成臨床研究的數(shù)據(jù)表

4.（課堂動手練習(xí)）讓GPT生成醫(yī)學(xué)相關(guān)的數(shù)學(xué)公式并保存

5.（課堂動手練習(xí)）識別醫(yī)學(xué)圖像中的公式并保存

6.（課堂動手練習(xí)）將醫(yī)學(xué)研究文章中的數(shù)據(jù)整理成表格

7.（課堂動手練習(xí)）GPT幫你進(jìn)行用戶評論分類

8.（課堂動手練習(xí)）GPT協(xié)助撰寫醫(yī)學(xué)工作報(bào)告

9.（課堂動手練習(xí)）GPT快速生成100道醫(yī)學(xué)測試題

?

?

第八章：讓GPT成為你的醫(yī)學(xué)論文/基金寫作助手

2.（課堂動手練習(xí)）根據(jù)某一篇核心論文進(jìn)行相關(guān)論文拓展

3.（課堂動手練習(xí)）判別文章是不是AI的生成

4.（課堂動手練習(xí)）上傳本地PDF論文然后讓GPT提出審稿意見

5.（課堂動手練習(xí)）上傳本地PDF論文然后讓GPT幫你翻譯

6.（課堂動手練習(xí)）上傳本地PDF論文然后讓GPT相關(guān)論文中的相關(guān)問題

7.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你生成論文摘要

8.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你生成文獻(xiàn)綜述

9.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你論文中的技術(shù)方法

10.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你進(jìn)行中文論文潤色

11.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你進(jìn)行中英文論文潤色

12.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你提出論文修改意見

13.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你翻譯并潤色

14.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你進(jìn)行論文降重

15.（課堂動手練習(xí)）讓AI幫你寫論文綜述并標(biāo)注內(nèi)容來源

16.（課堂動手練習(xí)）讓AI幫你查找某個觀點(diǎn)或內(nèi)容相關(guān)的論文

17.（課堂動手練習(xí)）讓AI幫你查找某篇論文相關(guān)的論文

18.（課堂動手練習(xí)）用GPT寫出完整論文的方法

19.（課堂動手練習(xí)）用GPT對整篇論文進(jìn)行潤色

20.（課堂動手練習(xí)）用GPT進(jìn)行論文搜索

21.（課堂動手練習(xí)）如何避免GPT寫的文章被檢測

?

第九章：讓GPT成為你的醫(yī)學(xué)編程助手

2.（課堂動手練習(xí)）用GPT對代碼進(jìn)行解釋

3.（課堂動手練習(xí)）用GPT進(jìn)行代碼糾錯及修改

4.（課堂動手練習(xí)）用GPT回答代碼疑問

5.（課堂動手練習(xí)）用GPT幫你優(yōu)化代碼

6.（課堂動手練習(xí)）用GPT讀取本地醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)然后寫代碼

7.（課堂動手練習(xí)）讓GPT幫你提供醫(yī)學(xué)研究項(xiàng)目的完整代碼并進(jìn)行不斷修正

8.（課堂動手練習(xí)）自動化AI編程助手介紹

第十章：GPT在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的拓展應(yīng)用

2.（課堂動手練習(xí)）使用AI工具根據(jù)醫(yī)學(xué)研究文章內(nèi)容創(chuàng)建PPT

3.（課堂動手練習(xí)）使用AI工具快速產(chǎn)出醫(yī)學(xué)科普短視頻

4.大語言模型是如何理解文字信息的

5.大語言模型是如何理解數(shù)學(xué)的

2.（課堂動手練習(xí)）使用API方式進(jìn)行文章內(nèi)容推斷

3.（課堂動手練習(xí)）ChatGPT/GPT4接口的參數(shù)介紹

4.（課堂動手練習(xí)）用ChatGPT/GPT4程序接口制作聊天機(jī)器人

5.（課堂動手練習(xí)）用ChatGPT/GPT4程序接口批量化處理文章內(nèi)容

2.（課堂動手練習(xí)）GPT4聯(lián)網(wǎng)功能

2.（課堂動手練習(xí)）GPT4識別圖片中的商品價格

3.（課堂動手練習(xí)）GPT4識別圖片中的液體類型

4.（課堂動手練習(xí)）GPT4識別圖片中的數(shù)學(xué)題并解答

5.（課堂動手練習(xí)）GPT4識別圖片中的地標(biāo)

6.（課堂動手練習(xí)）GPT4識別圖片中的菜品

7.（課堂動手練習(xí)）GPT4醫(yī)療影像診斷

8.（課堂動手練習(xí)）GPT4識別統(tǒng)計(jì)分析圖并生成對應(yīng)畫圖的代碼

9.（課堂動手練習(xí)）GPT4識別圖片中的表格并保存

10.（課堂動手練習(xí)）GPT4識別圖片中的公式并進(jìn)行編輯

11.（課堂動手練習(xí)）GPT4對醫(yī)學(xué)論文中的公式進(jìn)行詳細(xì)解析

第十三章：ChatGPTPlus/GPT4醫(yī)學(xué)領(lǐng)域高級數(shù)據(jù)分析

2.（課堂動手練習(xí)）使用高級數(shù)據(jù)分析功能進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算

3.（課堂動手練習(xí)）使用高級數(shù)據(jù)分析功能生成二維碼

4.（課堂動手練習(xí)）使用高級數(shù)據(jù)分析功能進(jìn)行圖片處理

5.（課堂動手練習(xí)）使用高級數(shù)據(jù)分析功能進(jìn)行文字識別

6.（課堂動手練習(xí)）使用GPT4進(jìn)行自動化醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理和分析

2.（課堂動手練習(xí)）通過聊天交流的方式制作針對醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的GPTs

3.（課堂動手練習(xí)）通過自定義的方式制作醫(yī)學(xué)研究專用GPTs

4.（課堂動手練習(xí)）GPTs的3種分發(fā)方式

5.（課堂動手練習(xí)）GPTs的action功能介紹

6.（課堂動手練習(xí)）論文改進(jìn)專家（GTPs）

7.（課堂動手練習(xí)）論文搜索（GTPs）

8.（課堂動手練習(xí)）論文寫作（GTPs）

2.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3與GPT4結(jié)合使用

3.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3中文提示詞的使用

4.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3根據(jù)上下文內(nèi)容修改圖片

5.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3在圖像中生成特定文字

6.（課堂動手練習(xí)）DALL-E3繪圖結(jié)果的不斷優(yōu)化

2.（課堂動手練習(xí)）python環(huán)境安裝配置

3.（課堂動手練習(xí)）print使用

4.（課堂動手練習(xí)）運(yùn)算符和變量

5.（課堂動手練習(xí)）循環(huán)

6.（課堂動手練習(xí)）列表元組字典

7.（課堂動手練習(xí)）if條件

8.（課堂動手練習(xí)）函數(shù)

9.（課堂動手練習(xí)）模塊

10.（課堂動手練習(xí)）類的使用

11.（課堂動手練習(xí)）文件讀寫

12.（課堂動手練習(xí)）異常處理

2.（課堂動手練習(xí)）創(chuàng)建array

3.（課堂動手練習(xí)）numpy的運(yùn)算

4.（課堂動手練習(xí)）隨機(jī)數(shù)生成以及矩陣的運(yùn)算

5.（課堂動手練習(xí)）numpy的索引

6.（課堂動手練習(xí)）Matplotlib基礎(chǔ)用法

7.（課堂動手練習(xí)）figure圖像

8.（課堂動手練習(xí)）設(shè)置坐標(biāo)軸

9.（課堂動手練習(xí)）legend圖例

10.（課堂動手練習(xí)）scatter散點(diǎn)圖

2.訓(xùn)練集/驗(yàn)證集/測試集

3.監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)

4.分類/回歸/聚類算法

5.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析

6.（課堂動手練習(xí)）使用回歸算法完成醫(yī)學(xué)成本預(yù)測

7.（課堂動手練習(xí)）使用KNN算法完成疾病分類

8.（課堂動手練習(xí)）使用多種算法完成疾病分類

9.（課堂動手練習(xí)）分析特征重要性（哪些醫(yī)學(xué)特征對疾病的影響最大）

10.（課堂動手練習(xí)）機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程完整流程

2.（課堂動手練習(xí)）用GPT優(yōu)化科研/項(xiàng)目的設(shè)計(jì)

3.（課堂動手練習(xí)）用GPT解答科研/項(xiàng)目相關(guān)問題

4.（課堂動手練習(xí)）用GPT讀取本地?cái)?shù)據(jù)（例如醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的Excel或CSV文件）

5.（課堂動手練習(xí)）用GPT對科研/項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)建模程序編寫

6.（課堂動手練習(xí)）如何分析醫(yī)學(xué)研究中的特征重要性（哪些醫(yī)學(xué)特征對標(biāo)簽的影響最大）

7.（課堂動手練習(xí)）多種常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)上的結(jié)果對比

2.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法

3.BP算法介紹

4.梯度消失問題

5.多種激活函數(shù)介紹

6.（課堂動手練習(xí)）BP算法解決醫(yī)學(xué)識別問題

2.（課堂動手練習(xí)）使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖片

3.（課堂動手練習(xí)）交叉熵(cross-entropy)講解和使用

4.（課堂動手練習(xí)）欠擬合/正確擬合/過擬合

5.（課堂動手練習(xí)）各種優(yōu)化器Optimizer

6.（課堂動手練習(xí)）模型保存和模型載入方法

2.卷積的局部感受野，權(quán)值共享介紹。

3.卷積的具體計(jì)算方式

4.池化層介紹（均值池化、最大池化）

5.samepadding和validpadding介紹

6.LeNET-5卷積網(wǎng)絡(luò)介紹

7.（課堂動手練習(xí)）CNN手寫數(shù)字識別案例

2.RNN具體計(jì)算分析

3.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹

4.輸入門，遺忘門，輸出門具體計(jì)算分析

5.堆疊LSTM介紹

6.雙向LSTM介紹

7.（課堂動手練習(xí)）使用LSTM進(jìn)行醫(yī)學(xué)時間序列數(shù)據(jù)的分析

2.ResNet模型詳解

3.EfficientNet模型詳解

4.（課堂動手練習(xí)）下載訓(xùn)練好的1000分類圖像識別模型

5.（課堂動手練習(xí)）使用訓(xùn)練好的圖像識別模型進(jìn)行各種圖像分類

6.（課堂動手練習(xí)）使用遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練瘧疾細(xì)胞圖像分類模型

應(yīng)用范圍：繪制血壓、心率等基礎(chǔ)生理數(shù)據(jù)的時間序列圖。

技術(shù)介紹：使用GPT生成自動化腳本，快速繪制線圖、條形圖和餅圖，直觀展示數(shù)據(jù)比例和變化。

2.常見醫(yī)學(xué)圖表繪制

應(yīng)用范圍：創(chuàng)建基本的餅圖和等高線圖，用于展示患者疾病類型比例和數(shù)據(jù)密度分布。

技術(shù)介紹：GPT生成餅圖展示分類數(shù)據(jù)的比例，等高線圖描繪變量間的關(guān)系和分布密度。

3.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化

應(yīng)用范圍：展示患者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)分布、治療效果的箱形圖和散點(diǎn)圖。

技術(shù)介紹：利用GPT自動化數(shù)據(jù)處理并繪制統(tǒng)計(jì)意義顯著的圖形，專注于顯示數(shù)據(jù)分散情況和中心趨勢。

4.臨床研究結(jié)果展示

應(yīng)用范圍：臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)果展示，如生存分析的Kaplan-Meier曲線。

技術(shù)介紹：使用GPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，生成復(fù)雜的生存分析圖和風(fēng)險比較圖，輔助臨床決策。

目標(biāo)：開發(fā)一個深度學(xué)習(xí)模型，基于圖像數(shù)據(jù)自動對甲狀腺病變進(jìn)行分級。

技術(shù)：使用預(yù)訓(xùn)練CNN模型和自定義頂層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類。

成果：模型能有效區(qū)分不同級別的甲狀腺病變，并在測試集上表現(xiàn)出高準(zhǔn)確率。

2.糖尿病預(yù)測項(xiàng)目

目標(biāo)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測個體是否將發(fā)展成糖尿病，基于患者的醫(yī)療指標(biāo)數(shù)據(jù)。

技術(shù)：應(yīng)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，并通過交叉驗(yàn)證方法評估模型性能。

成果：選定最佳模型，實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確率預(yù)測，并對模型預(yù)測結(jié)果提供解釋。

3.心臟病預(yù)測項(xiàng)目

目標(biāo)：使用臨床數(shù)據(jù)預(yù)測個體是否患有心臟病。

技術(shù)：數(shù)據(jù)預(yù)處理，特征工程，和多模型評估。

成果：建立了具有良好準(zhǔn)確率和解釋性的預(yù)測模型。

4.乳腺癌預(yù)測項(xiàng)目

目標(biāo)：開發(fā)一個模型預(yù)測乳腺癌的可能性，基于患者的醫(yī)療指標(biāo)。

技術(shù)：分析數(shù)據(jù)，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。

成果：模型能夠以高準(zhǔn)確性預(yù)測乳腺癌，幫助早期診斷。

5.基因序列能量預(yù)測

目標(biāo)：預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的能量，基于其氨基酸序列。

技術(shù)：利用深度學(xué)習(xí)模型如LSTM處理序列數(shù)據(jù)。

成果：模型準(zhǔn)確地預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)能量，助力生物醫(yī)學(xué)研究。

2.數(shù)據(jù)處理

描述：詳述數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗和轉(zhuǎn)換步驟。

ChatGPT應(yīng)用：生成數(shù)據(jù)處理部分的文本描述，確保術(shù)語準(zhǔn)確。

3.建模方法

描述：闡明模型選擇、訓(xùn)練過程和參數(shù)優(yōu)化。

ChatGPT應(yīng)用：幫助撰寫模型選擇和優(yōu)化策略的邏輯論述。

4.結(jié)果可視化

描述：展示關(guān)鍵圖表，如準(zhǔn)確率和ROC曲線，并解釋其意義。

ChatGPT應(yīng)用：生成圖表的描述和解釋，簡潔明了。

5.成果討論

描述：分析模型表現(xiàn)，討論其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

ChatGPT應(yīng)用：生成對模型結(jié)果的深入討論和潛在應(yīng)用的描述。

6.論文撰寫

ChatGPT應(yīng)用：輔助撰寫論文各部分，包括摘要、引言和結(jié)論，提高寫作效率。

2.根據(jù)學(xué)員感興趣的領(lǐng)域，講解ChatGPT在該領(lǐng)域的應(yīng)用方法

3.建立信群答疑群（課后提供終身免費(fèi)答疑，提供一對一答疑）

4.配備AIGC/GPT/AI繪圖/等教材，課后逐步提高能力。