本课程旨在为开发者提供一个实用指南，帮助他们入门 ChatGPT，并将其应用于实际项目中。通过动手实践和案例研究，学员将掌握使用 ChatGPT 开发和部署 AI 解决方案的技能。
课程大纲：
模块 1：ChatGPT 简介
ChatGPT 及其功能概述
ChatGPT 与其他 AI 语言模型的比较
模块 2：使用 ChatGPT 构建自然语言应用程序
为 ChatGPT 任务提示
响应分析和优化
创建聊天机器人和虚拟助手
模块 3：将 ChatGPT 集成到项目中
ChatGPT API 概述
身份验证和授权
在应用程序中使用 ChatGPT
模块 4：使用 ChatGPT 进行代码生成
使用 ChatGPT 生成代码的最佳实践
审查和测试 ChatGPT 生成的代码
部署 ChatGPT 生成的代码
模块 5：案例研究和应用
使用 ChatGPT 开发客户服务聊天机器人
利用 ChatGPT 增强电子商务网站的个性化
在问答系统中应用 ChatGPT
课程成果：
完成本课程后，学员将能够：
了解 ChatGPT 的功能和优点
创建并部署使用 ChatGPT 的自然语言应用程序
使用 ChatGPT API 将 ChatGPT 集成到现有项目中
使用 ChatGPT 生成代码并部署到生产环境
通过案例研究了解 ChatGPT 的实际应用
/14-032-慕课网-ChatGPT入门实战课 成为AI时代更有竞争力的开发者【完结】/
│├─{1}–第1章 GPT来了，找个场景集成AI的能力
│├─{2}–第2章 使用AI，掌握“提问”的秘诀
│├─{3}–第3章 进阶AI，集成API激发潜能
│├─{4}–第4章 容器化，实现用户开发环境隔离
│├─{5}–第5章 项目开发，企业级数据开发平台
│├─{6}–第6章 AI集成，智能开发平台能力演练
│├─{7}–第7章 扩展：更多的AI应用和私有大模型
{1}–第1章 GPT来了，找个场景集成AI的能力/
│├─[1.1]–1-1 每个人都需要学会使用AI.mp4 51MB
│├─[1.2]–1-2 寻找身边ChatGPT的应用场景.mp4 43.3MB
{2}–第2章 使用AI，掌握“提问”的秘诀/
│├─(2.1)–2-4 用上ChatGPT.pdf 63.3KB
│├─(2.2)–2-6 提示技巧工程完全指南.pdf 198KB
│├─[2.10]–2-12 ChatGPT也不是万能的.mp4 16.2MB
│├─[2.11]–2-13 本章小结.mp4 4.9MB
│├─[2.1]–2-1 初识ChatGPT.mp4 10.7MB
│├─[2.2]–2-2 ChatGPT能力介绍.mp4 23.1MB
│├─[2.3]–2-3 让我们用上ChatGPT.mp4 24.2MB
│├─[2.4]–2-5 向ChatGPT提问的秘诀.mp4 26MB
│├─[2.5]–2-7 初探Prompt工程.mp4 20.4MB
│├─[2.6]–2-8 抽象一个Prompt模板.mp4 23.4MB
│├─[2.7]–2-9 必须要知道的Prompt小技巧.mp4 19.5MB
│├─[2.8]–2-10 ChatGPT，不止是文本输出.mp4 25.1MB
│├─[2.9]–2-11 Prompt模板优化.mp4 36.9MB
{3}–第3章 进阶AI，集成API激发潜能/
│├─(3.1)–3-3 ChatGPT Plus & API充值.pdf 747KB
│├─[3.10]–3-11 扩展：利用GPT进行语句的情感分析.mp4 38.2MB
│├─[3.11]–3-12 扩展：利用GPT实现音频转文本.mp4 37.7MB
│├─[3.12]–3-13 本章小结.mp4 23.6MB
│├─[3.1]–3-1 ChatGPT API，让集成AI成为可能.mp4 62.9MB
│├─[3.2]–3-2 API使用之从认识模型开始.mp4 82.1MB
│├─[3.3]–3-4 API使用之学习接口调用.mp4 75.7MB
│├─[3.4]–3-5 实战：jtokkit拆分Tokens.mp4 79.3MB
│├─[3.5]–3-6 实战：Java GPT API Client.mp4 46.7MB
│├─[3.6]–3-7 实战：Java GPT Stream Client.mp4 23.4MB
│├─[3.7]–3-8 实战：GPT新能力之Function Call.mp4 88.8MB
│├─[3.8]–3-9 实战：快速实现一个聊天机器人.mp4 88.4MB
│├─[3.9]–3-10 扩展：对GPT输出文本进行审核.mp4 159.7MB
{4}–第4章 容器化，实现用户开发环境隔离/
│├─(4.1)–4-4 Docker安装.pdf 74.3KB
│├─(4.2)–4-10 K8S集群部署.pdf 441.9KB
│├─[4.10]–4-12 通过Rancher启动容器.mp4 52.4MB
│├─[4.11]–4-13 镜像仓库介绍.mp4 37.9MB
│├─[4.12]–4-14 私有镜像仓库Harbor.mp4 33.6MB
│├─[4.13]–4-15 Harbor部署.mp4 59.9MB
│├─[4.14]–4-16 Harbor API实战.mp4 125.8MB
│├─[4.15]–4-17 K8S API实战.mp4 73MB
│├─[4.16]–4-18 本章小结.mp4 30.2MB
│├─[4.1]–4-1 给GPT的落地找个场景.mp4 58.5MB
│├─[4.2]–4-2 企业级数据开发平台介绍.mp4 33.1MB
│├─[4.3]–4-3 容器化技术：Docker.mp4 38.7MB
│├─[4.5]–4-6 Docker镜像分层.mp4 43.6MB
│├─[4.6]–4-7 Docker应用建议.mp4 47.5MB
│├─[4.7]–4-8 K8s：Docker编排工具.mp4 63MB
│├─[4.8]–4-9 Rancher安装.mp4 60MB
│├─[4.9]–4-11 Rancher部署K8s集群.mp4 29.1MB
{5}–第5章 项目开发，企业级数据开发平台/
│├─[5.10]–5-10 图表可视化模块.mp4 76.4MB
│├─[5.11]–5-11 前端页面开发.mp4 58.1MB
│├─[5.12]–5-12 大数据扩展：Hive执行引擎模块开发.mp4 27.7MB
│├─[5.13]–5-13 大数据扩展：python引擎执行Spark任务.mp4 30.4MB
│├─[5.14]–5-14 执行服务Dockerfile打包镜像.mp4 71.9MB
│├─[5.15]–5-15 任务执行镜像管理模块开发.mp4 49.5MB
│├─[5.16]–5-16 本章小结.mp4 29.4MB
│├─[5.1]–5-1 企业级数据开发平台架构设计.mp4 47.6MB
│├─[5.2]–5-2 JGIT实现用户脚本管理.mp4 56.2MB
│├─[5.3]–5-3 开发平台任务执行服务设计.mp4 117.2MB
│├─[5.4]–5-4 Shell执行引擎模块开发.mp4 150.1MB
│├─[5.6]–5-6 Python执行引擎模块开发.mp4 67.1MB
│├─[5.7]–5-7 Presto执行引擎模块开发.mp4 137MB
│├─[5.8]–5-8 任务分发服务开发.mp4 68.5MB
│├─[5.9]–5-9 任务执行流程测试.mp4 145MB
{6}–第6章 AI集成，智能开发平台能力演练/
│├─[6.10]–6-10 快速开发之数据分析维度推荐.mp4 15.2MB
│├─[6.11]–6-11 数据分析概念介绍.mp4 16.3MB
│├─[6.12]–6-12 快速开发之自然语言配置图表.mp4 36.6MB
│├─[6.13]–6-13 本章小结.mp4 10.7MB
│├─[6.1]–6-1 集成ChatGPT之基础会话服务.mp4 81.8MB
│├─[6.2]–6-2 自定义Prompt构建AI助手.mp4 20.8MB
│├─[6.3]–6-3 让ChatGPT为运行报错提供解决方案.mp4 29.7MB
│├─[6.4]–6-4 让ChatGPT为你编写SQL.mp4 57.2MB
│├─[6.5]–6-5 代码生成及测试.mp4 46.8MB
│├─[6.6]–6-6 图表生成及测试.mp4 48.4MB
│├─[6.9]–6-9 快速开发之Spark数据导入.mp4 53.3MB
{7}–第7章 扩展：更多的AI应用和私有大模型/
│├─[7.1]–7-1 AI现象级应用之ChatPDF.mp4 57.3MB
│├─[7.2]–7-2 AI现象级应用之Midjourney.mp4 81.6MB
│├─[7.3]–7-3 常用工具的AI插件介绍.mp4 26.2MB
│├─[7.4]–7-4 将ChatGPT集成到你的微信.mp4 33MB
│├─[7.5]–7-5 AI模型社区HuggingFace.mp4 32.2MB
│├─[7.6]–7-6 通过ChatGLM6B部署私有大模型.mp4 96.8MB
│├─[7.7]–7-7 企业知识库方案介绍.mp4 68MB
│├─[7.8]–7-8 AI应用之企业知识库.mp4 50.7MB
│├─[7.9]–7-9 课程小结.mp4 39.5MB
