04-ChatGPT入门实战课 做AI时代更具竞争力的开发者

通过ChatGPT提升大数据平台开发效能，让AI为你的项目开发提效赋能

第1章 GPT来了，找个场景集成AI的能力2 节 | 17分钟
不可否认，我们已经进入了人工智能时代。我已经习惯于让GPT帮我写代码、翻译资料、生成文档等，AI像一个助手一样陪伴在我的身边。学习一项新技术最好的办法就是找个场景，本课程通过实战数据开发平台项目并集成GPT的能力，帮助我们快速掌握在企业应用中GPT的使用…

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视频：
1-1 每个人都需要学会使用AI (08:51)
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1-2 寻找身边ChatGPT的应用场景 (07:30)
第2章 使用AI，掌握“提问”的秘诀13 节 | 111分钟
有效提问是使用AI最为关键的一步，本章以构建一个多功能面试官Prompt为目标，由浅入深的对提问要素、Prompt技巧、Prompt模板、多模态输出进行介绍，让我们学会如何和AI对话，通过有效提问达成最终目标。

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视频：
2-1 初识ChatGPT (06:47)
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2-2 ChatGPT能力介绍 (10:10)
视频：
2-3 让我们用上ChatGPT (10:43)
图文：
2-4 用上ChatGPT
视频：
2-5 向ChatGPT提问的秘诀 (10:26)
图文：
2-6 提示技巧工程完全指南
视频：
2-7 初探Prompt工程 (10:59)
视频：
2-8 抽象一个Prompt模板 (12:18)
试看
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2-9 必须要知道的Prompt小技巧 (11:36)
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2-10 ChatGPT，不止是文本输出 (11:07)
视频：
2-11 Prompt模板优化 (14:31)
视频：
2-12 ChatGPT也不是万能的 (08:21)
视频：
2-13 本章小结 (03:13)
第3章 进阶AI，集成API激发潜能13 节 | 101分钟
ChatGPT模型的能力通过开放 API 的形式提供出来后，不需要任何机器学习的理论知识，就能快速做出一个能解决实际问题的 AI 应用。本章通过对ChatGPT官方API进行介绍、实战，支持通过集成API的形式，为第三方应用插上AI的翅膀。

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视频：
3-1 ChatGPT API，让集成AI成为可能 (09:42)
视频：
3-2 API使用之从认识模型开始 (07:55)
图文：
3-3 ChatGPT Plus & API充值
视频：
3-4 API使用之学习接口调用 (14:29)
视频：
3-5 实战：jtokkit拆分Tokens (08:23)
视频：
3-6 实战：Java GPT API Client (08:52)
试看
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3-7 实战：Java GPT Stream Client (04:22)
视频：
3-8 实战：GPT新能力之Function Call (10:27)
视频：
3-9 实战：快速实现一个聊天机器人 (07:46)
视频：
3-10 扩展：对GPT输出文本进行审核 (09:56)
视频：
3-11 扩展：利用GPT进行语句的情感分析 (07:02)
视频：
3-12 扩展：利用GPT实现音频转文本 (06:51)
视频：
3-13 本章小结 (04:43)
第4章 容器化，实现用户开发环境隔离18 节 | 134分钟
企业级数据开发平台的一大痛点在于用户环境多种多样的问题，可行的技术方案是通过容器化技术为每个用户配置单独的开发环境。本章对当前应用广泛的Docker及K8s技术进行介绍，作为实战项目的技术储备。

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视频：
4-1 给GPT的落地找个场景 (09:55)
视频：
4-2 企业级数据开发平台介绍 (06:14)
视频：
4-3 容器化技术：Docker (08:30)
图文：
4-4 Docker安装
视频：
4-5 Docker镜像管理 (09:08)
视频：
4-6 Docker镜像分层 (06:23)
视频：
4-7 Docker应用建议 (08:46)
视频：
4-8 K8s：Docker编排工具 (08:34)
视频：
4-9 Rancher安装 (09:01)
图文：
4-10 K8S集群部署
视频：
4-11 Rancher部署K8s集群 (05:27)
视频：
4-12 通过Rancher启动容器 (09:38)
视频：
4-13 镜像仓库介绍 (06:55)
视频：
4-14 私有镜像仓库Harbor (04:47)
视频：
4-15 Harbor部署 (10:55)
视频：
4-16 Harbor API实战 (10:37)
视频：
4-17 K8S API实战 (13:32)
视频：
4-18 本章小结 (05:07)
第5章 项目开发，企业级数据开发平台16 节 | 160分钟
数据开发平台作为数据应用的统一入口是企业大数据平台架构中核心的一环。本章通过架构设计、研发实现一个支持用户环境隔离、支持多语言、多引擎的数据开发平台。

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视频：
5-1 企业级数据开发平台架构设计 (08:05)
视频：
5-2 JGIT实现用户脚本管理 (07:38)
视频：
5-3 开发平台任务执行服务设计 (17:28)
视频：
5-4 Shell执行引擎模块开发 (12:45)
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5-5 技术储备：Py4j介绍 (10:26)
视频：
5-6 Python执行引擎模块开发 (12:57)
视频：
5-7 Presto执行引擎模块开发 (11:58)
视频：
5-8 任务分发服务开发 (12:42)
视频：
5-9 任务执行流程测试 (12:03)
视频：
5-10 图表可视化模块 (10:18)
视频：
5-11 前端页面开发 (11:25)
视频：
5-12 大数据扩展：Hive执行引擎模块开发 (05:18)
视频：
5-13 大数据扩展：Python引擎执行Spark任务 (04:17)
视频：
5-14 执行服务Dockerfile打包镜像 (08:36)
视频：
5-15 任务执行镜像管理模块开发 (09:14)
视频：
5-16 本章小结 (04:03)
第6章 AI集成，智能开发平台能力演练13 节 | 121分钟
数据开发平台集成ChatGPT可以具备代码的辅助生成，异常检索并提供解决方案、自然语言生成SQL、图表等，能够提升用户的开发效率。本章通过GPT的API对开发平台进行智能化改造，并通过数据开发、数据分析示例对开发平台能力进行演练。…

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视频：
6-1 集成ChatGPT之基础会话服务 (14:55)
视频：
6-2 自定义Prompt构建AI助手 (04:54)
视频：
6-3 让ChatGPT为运行报错提供解决方案 (06:25)
视频：
6-4 让ChatGPT为你编写SQL (14:30)
视频：
6-5 代码生成及测试 (09:15)
视频：
6-6 图表生成及测试 (12:05)
视频：
6-7 快速开发之Shell操作HDFS (06:35)
视频：
6-8 快速开发之Python监听Hadoop JMX信息 (05:32)
视频：
6-9 快速开发之Spark数据导入 (14:25)
视频：
6-10 快速开发之数据分析维度推荐 (05:44)
视频：
6-11 数据分析概念介绍 (09:33)
视频：
6-12 快速开发之自然语言配置图表 (10:39)
视频：
6-13 本章小结 (06:22)
第7章 扩展：更多的AI应用和私有大模型9 节 | 74分钟
我们必须密切关注AI社区才能跟上AI发展的速度，本章会对当前现象级的AI应用、对企业知识库、私有大模型等未来几年AI的发展方向进行介绍。每个人都应该学会使用AI，来应对AI对于我们的工作方式的挑战。

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视频：
7-1 AI现象级应用之ChatPDF (06:24)
视频：
7-2 AI现象级应用之Midjourney (10:01)
视频：
7-3 常用工具的AI插件介绍 (04:49)
视频：
7-4 将ChatGPT集成到你的微信 (06:11)
视频：
7-5 AI模型社区HuggingFace (06:06)
视频：
7-6 通过ChatGLM6B部署私有大模型 (10:29)
视频：
7-7 企业知识库方案介绍 (12:04)
视频：
7-8 AI应用之企业知识库 (10:34)
视频：
7-9 课程小结 (07:02)
本课程已完结