以下是关于 AI 如何将数据变得可视化的相关内容：
时间：45分钟教学内容数据可视化基础介绍Matplotlib、Seaborn等绘图库数据可视化在研究结果展示中的作用AI在语言教学中的应用简述AI技术如何辅助教学（如智能批改、对话机器人）实践实验：可视化词频分析结果使用Matplotlib绘制词频柱状图解释图表并讨论其教学意义简单的AI应用体验使用预训练模型对中文文本进行情感分析（视时间而定）教学目标：能够使用Python对数据进行可视化展示了解AI技术在语文教学中的潜在应用，并亲身体验简单的AI功能[heading3]大作业[content]和Cursor一起实现数据可视化。上课感悟感觉这样边学边练的方式，学生大概70-80%的听懂了，有90%的同学能动手敲代码；在实际的讲课中，发现要第二节和第三节课程可以融合起来讲：比如在第二节中，先讲数据类型：字符串、数字、列表、字典、包后，就可以看懂第三节课分词的代码；然后在第三节课中，再讲控制结构：条件判断、循环语句，就可以完全实践第三节课中的代码。
[title]如何使用AI来做事：一份带有观点的指南[heading1]处理文档和数据对于数据（以及您对代码的任何奇思妙想）：代码解释器对于文档：Claude 2用于大型文档或同时处理多个文档，Bing侧边栏用于较小的文档和网页（侧边栏，Edge浏览器的一部分可以“查看”浏览器中的内容，让Bing处理该信息，尽管上下文窗口的大小有限）[我上周写了关于代码解释器的文章](https://www.oneusefulthing.org/p/what-ai-can-do-with-a-toolbox-getting)。它是一种GPT-4模式，允许您将文件上传到AI，允许AI编写和运行代码，并允许您下载AI提供的结果。它可用于执行程序、运行数据分析（尽管您需要充分了解统计数据和数据才能检查其工作），并创建各种文件、[网页](https://twitter.com/prkeshari/status/1678155933606637568?s=20)甚至[游戏](https://twitter.com/icreatelife/status/1678184683702566922?s=20)。尽管自它发布以来，关于未经培训的人使用它进行分析的风险有很多争论，但许多测试代码解释器的专家都留下了深刻的印象，[以至于一篇论文表明，它需要改变我们培训数据科学家的方式。](https://twitter.com/emollick/status/1678615507128164354?s=20)如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，请访问我之前的帖子。我还制作了一个初始提示，以设置代码解释器以创建有用的数据可视化。它给出了一些良好图表设计的基本原则，也提醒它可以输出许多种类的文件。你可以[在这里](https://t.co/m4yAdKROiJ)找到。
[title]问：怎么接入OpenAI的视觉模型GPT4-V？[heading2]Contents[heading3]4️⃣ GPT-4 Vision真实世界的用例和示例该模型能够分析[数据可视化](https://cloud.tencent.com/product/yuntu?from_column=20065&from=20065)，以解释基础数据，并基于可视化提供关键见解。为了测试这个功能，我们可以简单地给出一个图并征求见解。Graph image fed into chatgpt虽然它在理解绘图的整体上下文和线性趋势方面做得很好，但它将起始年份提到为1950年会出错，尽管数据点仅从1960年开始。该模型还推导出人口增长和经济发展等因素——虽然它们可能是正确的，但这些见解不能仅从这张特定的图表中得出。人们可以提出多个后续问题来完善GPT-4 Vision模型的初始输出。根据我们的测试，仍然需要人工参与来审查见解，并且该模型可以提高数据解释用例的生产力。