yiwangcc
课程介绍
ChatGPT入门实战课 成为AI时代更有竞争力的开发者，经百课优（baikeu.com）精心整理发布。本门课程旨在帮助大家轻松掌握利用ChatGPT提升开发效率。我们以大数据开发平台建设为例，结合人工智能技术，实现生成代码、异常检索、生成SQL、生成图表等功能，使得ChatGPT在开发过程中能够发挥更大的作用。通过这些学习培训，你将学会在真实项目中搭建和部署智能数据开发平台所必须的核心技能，能够从容应对实际生产需求，并为用户提供更有效、智能化的数据开发解决方案。
学后收获：
1. 掌握 Prompt 多策略构建技巧
4. 掌握 Prompt 多策略构建技巧
2. 提升架构设计&AI集成硬实力
5. 解锁Docker&K8s隔离用户环境
3. 打通数据分析&可视化全流程
6. 拓展智能交互设计思维
相关课程推荐：
课程资源目录
├── 1-GPT来了，找个场景集成AI的能力/
│ ├── [ 11M] 1-1 每个人都需要学会使用AI
│ └── [ 11M] 1-2 寻找身边ChatGPT的应用场景
├── 2-使用AI，掌握“提问”的秘诀/
│ ├── [8.5M] 2-1 初识ChatGPT
│ ├── [ 21M] 2-2 ChatGPT能力介绍
│ ├── [ 23M] 2-3 让我们用上ChatGPT
│ ├── [ 22M] 2-4 向ChatGPT提问的秘诀
│ ├── [ 19M] 2-5 初探Prompt工程
│ ├── [ 21M] 2-6 抽象一个Prompt模板
│ ├── [ 17M] 2-7 必须要知道的Prompt小技巧
│ ├── [ 24M] 2-8 ChatGPT，不止是文本输出
│ ├── [ 29M] 2-9 Prompt模板优化
│ ├── [ 16M] 2-10 ChatGPT也不是万能的
│ └── [3.3M] 2-11 本章小结
├── 3-进阶AI，集成API激发潜能/
│ ├── [ 17M] 3-1 ChatGPT API，让集成AI成为可能
│ ├── [ 11M] 3-2 API使用之从认识模型开始
│ ├── [ 42M] 3-3 API使用之学习接口调用
│ ├── [ 21M] 3-4 实战：jtokkit拆分Tokens
│ ├── [ 33M] 3-5 实战：Java GPT API Client
│ ├── [ 19M] 3-6 实战：Java GPT Stream Client
│ ├── [ 34M] 3-7 实战：GPT新能力之Function Call
│ ├── [ 24M] 3-8 实战：快速实现一个聊天机器人
│ ├── [ 28M] 3-9 扩展：对GPT输出文本进行审核
│ ├── [ 18M] 3-10 扩展：利用GPT进行语句的情感分析
│ ├── [ 22M] 3-11 扩展：利用GPT实现音频转文本
│ └── [5.4M] 3-12 本章小结
├── 4-容器化，实现用户开发环境隔离/
│ ├── [ 12M] 4-1 给GPT的落地找个场景
│ ├── [9.2M] 4-2 企业级数据开发平台介绍
│ ├── [ 15M] 4-3 容器化技术：Docker
│ ├── [ 26M] 4-4 Docker镜像管理
│ ├── [9.7M] 4-5 Docker镜像分层
│ ├── [9.8M] 4-6 Docker应用建议
│ ├── [ 12M] 4-7 K8s：Docker编排工具
│ ├── [ 18M] 4-8 Rancher安装
│ ├── [ 16M] 4-9 Rancher部署K8s集群
│ ├── [ 23M] 4-10 通过Rancher启动容器
│ ├── [ 10M] 4-11 镜像仓库介绍
│ ├── [6.1M] 4-12 私有镜像仓库Harbor
│ ├── [ 41M] 4-13 Harbor部署
│ ├── [ 36M] 4-14 Harbor API实战
│ ├── [ 48M] 4-15 K8S API实战
│ └── [9.0M] 4-16 本章小结
├── 5-项目开发，企业级数据开发平台/
│ ├── 【www.baikeu.com（百课优it资源网）】
│ ├── [ 13M] 5-1 企业级数据开发平台架构设计
│ ├── [ 20M] 5-2 JGIT实现用户脚本管理
│ ├── [ 84M] 5-3 开发平台任务执行服务设计
│ ├── [ 44M] 5-4 Shell执行引擎模块开发
│ ├── [ 22M] 5-5 技术储备：Py4j介绍
│ ├── [ 52M] 5-6 Python执行引擎模块开发
│ ├── [ 48M] 5-7 Presto执行引擎模块开发
│ ├── [ 57M] 5-8 任务分发服务开发
│ ├── [ 35M] 5-9 任务执行流程测试
│ ├── [ 35M] 5-10 图表可视化模块
│ ├── [ 27M] 5-11 前端页面开发
│ ├── [ 26M] 5-12 大数据扩展：Hive执行引擎模块开发
│ ├── [ 11M] 5-13 大数据扩展：Python引擎执行Spark任务
│ ├── [ 25M] 5-14 执行服务Dockerfile打包镜像
│ ├── [ 47M] 5-15 任务执行镜像管理模块开发
│ └── [6.2M] 5-16 本章小结
├── 6-AI集成，智能开发平台能力演练/
│ ├── [ 71M] 6-1 集成ChatGPT之基础会话服务
│ ├── [ 14M] 6-2 自定义Prompt构建AI助手
│ ├── [ 23M] 6-3 让ChatGPT为运行报错提供解决方案
│ ├── [ 51M] 6-4 让ChatGPT为你编写SQL
│ ├── [ 33M] 6-5 代码生成及测试
│ ├── [ 43M] 6-6 图表生成及测试
│ ├── [ 15M] 6-7 快速开发之Shell操作HDFS
│ ├── [ 15M] 6-8 快速开发之Python监听Hadoop JMX信息
│ ├── [ 35M] 6-9 快速开发之Spark数据导入
│ ├── [ 13M] 6-10 快速开发之数据分析维度推荐
│ ├── [ 13M] 6-11 数据分析概念介绍
│ ├── [ 27M] 6-12 快速开发之自然语言配置图表
│ └── [8.5M] 6-13 本章小结
└── 7-扩展：更多的AI应用和私有大模型/
├── [ 15M] 7-1 AI现象级应用之ChatPDF
├── [ 24M] 7-2 AI现象级应用之Midjourney
├── [ 17M] 7-3 常用工具的AI插件介绍
├── [ 28M] 7-4 将ChatGPT集成到你的微信
├── [ 21M] 7-5 AI模型社区HuggingFace
├── [ 25M] 7-6 通过ChatGLM6B部署私有大模型
├── [ 15M] 7-7 企业知识库方案介绍
├── [ 25M] 7-8 AI应用之企业知识库
└── [8.3M] 7-9 课程小结
└── 资料代码/
1、本站信息来自网络，版权争议与本站无关
2、本站所有主题由该帖子作者发表，该帖子作者与本站享有帖子相关版权
3、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和本站的同意
4、本帖部分内容转载自其它媒体，但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责
5、用户所发布的一切软件的解密分析文章仅限用于学习和研究目的；不得将上述内容用于商业或者非法用途，否则，一切后果请用户自负。
6、您必须在下载后的24个小时之内，从您的电脑中彻底删除上述内容。
7、请支持正版软件、得到更好的正版服务。
