ChatGPT入门实战课 做AI时代更具竞争力的开发者|完结无密

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课程目录：

├─{1}–课程
│ ├─{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(1).mp4
│ │ [1.1]–1-1 每个人都需要学会使用AI.mp4
│ │ [1.2]–1-2 寻找身边ChatGPT的应用场景(1).mp4
│ │ [1.2]–1-2 寻找身边ChatGPT的应用场景.mp4
│ │
│ ├─{2}–第2章 使用AI，掌握“提问”的秘诀
│ │ (2.1)–2-4 用上ChatGPT(1).pdf
│ │ (2.1)–2-4 用上ChatGPT.pdf
│ │ (2.2)–2-6 提示技巧工程完全指南(1).pdf
│ │ (2.2)–2-6 提示技巧工程完全指南.pdf
│ │ [2.10]–2-12 ChatGPT也不是万能的2.mp4
│ │ [2.10]–2-12 ChatGPT也不是万能的[2].mp4
│ │ [2.11]–2-13 本章小结2.mp4
│ │ [2.11]–2-13 本章小结[2].mp4
│ │ [2.1]–2-1 初识ChatGPT2.mp4
│ │ [2.1]–2-1 初识ChatGPT[2].mp4
│ │ [2.2]–2-2 ChatGPT能力介绍2.mp4
│ │ [2.2]–2-2 ChatGPT能力介绍[2].mp4
│ │ [2.3]–2-3 让我们用上ChatGPT2.mp4
│ │ [2.3]–2-3 让我们用上ChatGPT[2].mp4
│ │ [2.4]–2-5 向ChatGPT提问的秘诀2.mp4
│ │ [2.4]–2-5 向ChatGPT提问的秘诀[2].mp4
│ │ [2.5]–2-7 初探Prompt工程2.mp4
│ │ [2.5]–2-7 初探Prompt工程[2].mp4
│ │ [2.6]–2-8 抽象一个Prompt模板2.mp4
│ │ [2.6]–2-8 抽象一个Prompt模板[2].mp4
│ │ [2.7]–2-9 必须要知道的Prompt小技巧2.mp4
│ │ [2.7]–2-9 必须要知道的Prompt小技巧[2].mp4
│ │ [2.8]–2-10 ChatGPT，不止是文本输出2.mp4
│ │ [2.8]–2-10 ChatGPT，不止是文本输出[2].mp4
│ │ [2.9]–2-11 Prompt模板优化2.mp4
│ │ [2.9]–2-11 Prompt模板优化[2].mp4
│ │
│ ├─{3}–第3章 进阶AI，集成API激发潜能
│ │ (3.1)–3-3 ChatGPT Plus & API充值(1).pdf
│ │ (3.1)–3-3 ChatGPT Plus & API充值.pdf
│ │ [3.10]–3-11 扩展：利用GPT进行语句的情感分析(1).mp4
│ │ [3.10]–3-11 扩展：利用GPT进行语句的情感分析.mp4
│ │ [3.11]–3-12 扩展：利用GPT实现音频转文本(1).mp4
│ │ [3.11]–3-12 扩展：利用GPT实现音频转文本.mp4
│ │ [3.12]–3-13 本章小结(1).mp4
│ │ [3.12]–3-13 本章小结.mp4
│ │ [3.1]–3-1 ChatGPT API，让集成AI成为可能(1).mp4
│ │ [3.1]–3-1 ChatGPT API，让集成AI成为可能.mp4
│ │ [3.2]–3-2 API使用之从认识模型开始(1).mp4
│ │ [3.2]–3-2 API使用之从认识模型开始.mp4
│ │ [3.3]–3-4 API使用之学习接口调用(1).mp4
│ │ [3.3]–3-4 API使用之学习接口调用.mp4
│ │ [3.4]–3-5 实战：jtokkit拆分Tokens(1).mp4
│ │ [3.4]–3-5 实战：jtokkit拆分Tokens.mp4
│ │ [3.5]–3-6 实战：Java GPT API Client(1).mp4
│ │ [3.5]–3-6 实战：Java GPT API Client.mp4
│ │ [3.6]–3-7 实战：Java GPT Stream Client(1).mp4
│ │ [3.6]–3-7 实战：Java GPT Stream Client.mp4
│ │ [3.7]–3-8 实战：GPT新能力之Function Call(1).mp4
│ │ [3.7]–3-8 实战：GPT新能力之Function Call.mp4
│ │ [3.8]–3-9 实战：快速实现一个聊天机器人(1).mp4
│ │ [3.8]–3-9 实战：快速实现一个聊天机器人.mp4
│ │ [3.9]–3-10 扩展：对GPT输出文本进行审核(1).mp4
│ │ [3.9]–3-10 扩展：对GPT输出文本进行审核.mp4
│ │
│ ├─{4}–第4章 容器化，实现用户开发环境隔离
│ │ (4.1)–4-4 Docker安装(1).pdf
│ │ (4.1)–4-4 Docker安装.pdf
│ │ (4.2)–4-10 K8S集群部署(1).pdf
│ │ (4.2)–4-10 K8S集群部署.pdf
│ │ [4.10]–4-12 通过Rancher启动容器(1).mp4
│ │ [4.10]–4-12 通过Rancher启动容器.mp4
│ │ [4.11]–4-13 镜像仓库介绍(1).mp4
│ │ [4.11]–4-13 镜像仓库介绍.mp4
│ │ [4.12]–4-14 私有镜像仓库Harbor(1).mp4
│ │ [4.12]–4-14 私有镜像仓库Harbor.mp4
│ │ [4.13]–4-15 Harbor部署(1).mp4
│ │ [4.13]–4-15 Harbor部署.mp4
│ │ [4.14]–4-16 Harbor API实战(1).mp4
│ │ [4.14]–4-16 Harbor API实战.mp4
│ │ [4.15]–4-17 K8S API实战(1).mp4
│ │ [4.15]–4-17 K8S API实战.mp4
│ │ [4.16]–4-18 本章小结(1).mp4
│ │ [4.16]–4-18 本章小结.mp4
│ │ [4.1]–4-1 给GPT的落地找个场景(1).mp4
│ │ [4.1]–4-1 给GPT的落地找个场景.mp4
│ │ [4.2]–4-2 企业级数据开发平台介绍(1).mp4
│ │ [4.2]–4-2 企业级数据开发平台介绍.mp4
│ │ [4.3]–4-3 容器化技术：Docker(1).mp4
│ │ [4.3]–4-3 容器化技术：Docker.mp4
│ │ [4.5]–4-6 Docker镜像分层(1).mp4
│ │ [4.5]–4-6 Docker镜像分层.mp4
│ │ [4.6]–4-7 Docker应用建议(1).mp4
│ │ [4.6]–4-7 Docker应用建议.mp4
│ │ [4.7]–4-8 K8s：Docker编排工具(1).mp4
│ │ [4.7]–4-8 K8s：Docker编排工具.mp4
│ │ [4.8]–4-9 Rancher安装(1).mp4
│ │ [4.8]–4-9 Rancher安装.mp4
│ │ [4.9]–4-11 Rancher部署K8s集群(1).mp4
│ │ [4.9]–4-11 Rancher部署K8s集群.mp4
│ │
│ ├─{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(1).mp4
│ │ [5.10]–5-10 图表可视化模块.mp4
│ │ [5.11]–5-11 前端页面开发(1).mp4
│ │ [5.11]–5-11 前端页面开发.mp4
│ │ [5.12]–5-12 大数据扩展：Hive执行引擎模块开发(1).mp4
│ │ [5.12]–5-12 大数据扩展：Hive执行引擎模块开发.mp4
│ │ [5.13]–5-13 大数据扩展：Python引擎执行Spark任务(1).mp4
│ │ [5.13]–5-13 大数据扩展：Python引擎执行Spark任务.mp4
│ │ [5.14]–5-14 执行服务Dockerfile打包镜像(1).mp4
│ │ [5.14]–5-14 执行服务Dockerfile打包镜像.mp4
│ │ [5.15]–5-15 任务执行镜像管理模块开发(1).mp4
│ │ [5.15]–5-15 任务执行镜像管理模块开发.mp4
│ │ [5.16]–5-16 本章小结(1).mp4
│ │ [5.16]–5-16 本章小结.mp4
│ │ [5.1]–5-1 企业级数据开发平台架构设计(1).mp4
│ │ [5.1]–5-1 企业级数据开发平台架构设计.mp4
│ │ [5.2]–5-2 JGIT实现用户脚本管理(1).mp4
│ │ [5.2]–5-2 JGIT实现用户脚本管理.mp4
│ │ [5.3]–5-3 开发平台任务执行服务设计(1).mp4
│ │ [5.3]–5-3 开发平台任务执行服务设计.mp4
│ │ [5.4]–5-4 Shell执行引擎模块开发(1).mp4
│ │ [5.4]–5-4 Shell执行引擎模块开发.mp4
│ │ [5.6]–5-6 Python执行引擎模块开发(1).mp4
│ │ [5.6]–5-6 Python执行引擎模块开发.mp4
│ │ [5.7]–5-7 Presto执行引擎模块开发(1).mp4
│ │ [5.7]–5-7 Presto执行引擎模块开发.mp4
│ │ [5.8]–5-8 任务分发服务开发(1).mp4
│ │ [5.8]–5-8 任务分发服务开发.mp4
│ │ [5.9]–5-9 任务执行流程测试(1).mp4
│ │ [5.9]–5-9 任务执行流程测试.mp4
│ │
│ ├─{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2.mp4
│ │ [6.10]–6-10 快速开发之数据分析维度推荐[2].mp4
│ │ [6.11]–6-11 数据分析概念介绍2.mp4
│ │ [6.11]–6-11 数据分析概念介绍[2].mp4
│ │ [6.12]–6-12 快速开发之自然语言配置图表2.mp4
│ │ [6.12]–6-12 快速开发之自然语言配置图表[2].mp4
│ │ [6.13]–6-13 本章小结2.mp4
│ │ [6.13]–6-13 本章小结[2].mp4
│ │ [6.1]–6-1 集成ChatGPT之基础会话服务2.mp4
│ │ [6.1]–6-1 集成ChatGPT之基础会话服务[2].mp4
│ │ [6.2]–6-2 自定义Prompt构建AI助手2.mp4
│ │ [6.2]–6-2 自定义Prompt构建AI助手[2].mp4
│ │ [6.3]–6-3 让ChatGPT为运行报错提供解决方案2.mp4
│ │ [6.3]–6-3 让ChatGPT为运行报错提供解决方案[2].mp4
│ │ [6.4]–6-4 让ChatGPT为你编写SQL2.mp4
│ │ [6.4]–6-4 让ChatGPT为你编写SQL[2].mp4
│ │ [6.5]–6-5 代码生成及测试2.mp4
│ │ [6.5]–6-5 代码生成及测试[2].mp4
│ │ [6.6]–6-6 图表生成及测试2.mp4
│ │ [6.6]–6-6 图表生成及测试[2].mp4
│ │ [6.9]–6-9 快速开发之Spark数据导入2.mp4
│ │ [6.9]–6-9 快速开发之Spark数据导入[2].mp4
│ │
│ └─{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(1).mp4
│ [7.1]–7-1 AI现象级应用之ChatPDF.mp4
│ [7.2]–7-2 AI现象级应用之Midjourney(1).mp4
│ [7.2]–7-2 AI现象级应用之Midjourney.mp4
│ [7.3]–7-3 常用工具的AI插件介绍(1).mp4
│ [7.3]–7-3 常用工具的AI插件介绍.mp4
│ [7.4]–7-4 将ChatGPT集成到你的微信(1).mp4
│ [7.4]–7-4 将ChatGPT集成到你的微信.mp4
│ [7.5]–7-5 AI模型社区HuggingFace(1).mp4
│ [7.5]–7-5 AI模型社区HuggingFace.mp4
│ [7.6]–7-6 通过ChatGLM6B部署私有大模型(1).mp4
│ [7.6]–7-6 通过ChatGLM6B部署私有大模型.mp4
│ [7.7]–7-7 企业知识库方案介绍(1).mp4
│ [7.7]–7-7 企业知识库方案介绍.mp4
│ [7.8]–7-8 AI应用之企业知识库(1).mp4
│ [7.8]–7-8 AI应用之企业知识库.mp4
│ [7.9]–7-9 课程小结(1).mp4
│ [7.9]–7-9 课程小结.mp4
│
└─资料
└─coding702
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