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ChatGPT入门实战课
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ChatGPT入门实战课3.86GB
{1}--第1章 GPT来了，找个场景集成AI的能力94.32MB
[1.1]--1-1 每个人都需要学会使用AI.mp451.01MB[1.2]--1-2 寻找身边ChatGPT的应用场景.mp443.32MB{2}--第2章 使用AI，掌握“提问”的秘诀230.61MB
(2.1)--2-4 用上ChatGPT.pdf63.27KB(2.2)--2-6 提示技巧工程完全指南.pdf197.99KB[2.1]--2-1 初识ChatGPT_.mp410.73MB[2.2]--2-2 ChatGPT能力介绍.mp423.08MB[2.3]--2-3 让我们用上ChatGPT_.mp424.16MB[2.4]--2-5 向ChatGPT提问的秘诀_.mp425.95MB[2.5]--2-7 初探Prompt工程_.mp420.44MB[2.6]--2-8 抽象一个Prompt模板_.mp423.41MB[2.7]--2-9 必须要知道的Prompt小技巧.mp419.51MB[2.8]--2-10 ChatGPT，不止是文本输出_.mp425.06MB[2.9]--2-11 Prompt模板优化_.mp436.93MB[2.10]--2-12 ChatGPT也不是万能的.mp416.19MB[2.11]--2-13 本章小结_.mp44.9MB{3}--第3章 进阶AI，集成API激发潜能807.2MB
(3.1)--3-3 ChatGPT Plus & API充值.pdf747.04KB[3.1]--3-1 ChatGPT API，让集成AI成为可能.mp462.85MB[3.2]--3-2 API使用之从认识模型开始.mp482.07MB[3.3]--3-4 API使用之学习接口调用.mp475.71MB[3.4]--3-5 实战：jtokkit拆分Tokens.mp479.25MB[3.5]--3-6 实战：Java GPT API Client.mp446.72MB[3.6]--3-7 实战：Java GPT Stream Client.mp423.39MB[3.7]--3-8 实战：GPT新能力之Function Call.mp488.85MB[3.8]--3-9 实战：快速实现一个聊天机器人.mp488.44MB[3.9]--3-10 扩展：对GPT输出文本进行审核.mp4159.69MB[3.10]--3-11 扩展：利用GPT进行语句的情感分析.mp438.19MB[3.11]--3-12 扩展：利用GPT实现音频转文本.mp437.69MB[3.12]--3-13 本章小结.mp423.63MB{4}--第4章 容器化，实现用户开发环境隔离786.7MB
(4.1)--4-4 Docker安装.pdf74.35KB(4.2)--4-10 K8S集群部署.pdf441.91KB[4.1]--4-1 给GPT的落地找个场景.mp458.52MB[4.2]--4-2 企业级数据开发平台介绍.mp433.06MB[4.3]--4-3 容器化技术：Docker.mp438.7MB[4.5]--4-6 Docker镜像分层.mp443.64MB[4.6]--4-7 Docker应用建议.mp447.5MB[4.7]--4-8 K8s：Docker编排工具.mp462.99MB[4.8]--4-9 Rancher安装.mp459.98MB[4.9]--4-11 Rancher部署K8s集群.mp429.06MB[4.10]--4-12 通过Rancher启动容器.mp452.35MB[4.11]--4-13 镜像仓库介绍.mp437.91MB[4.12]--4-14 私有镜像仓库Harbor.mp433.6MB[4.13]--4-15 Harbor部署.mp459.95MB[4.14]--4-16 Harbor API实战.mp4125.76MB[4.15]--4-17 K8S API实战.mp473MB[4.16]--4-18 本章小结.mp430.18MB{5}--第5章 项目开发，企业级数据开发平台1.11GB
[5.1]--5-1 企业级数据开发平台架构设计.mp447.63MB[5.2]--5-2 JGIT实现用户脚本管理.mp456.18MB[5.3]--5-3 开发平台任务执行服务设计.mp4117.23MB[5.4]--5-4 Shell执行引擎模块开发.mp4150.05MB[5.6]--5-6 Python执行引擎模块开发.mp467.12MB[5.7]--5-7 Presto执行引擎模块开发.mp4136.98MB[5.8]--5-8 任务分发服务开发.mp468.47MB[5.9]--5-9 任务执行流程测试.mp4145.03MB[5.10]--5-10 图表可视化模块.mp476.39MB[5.11]--5-11 前端页面开发.mp458.07MB[5.12]--5-12 大数据扩展：Hive执行引擎模块开发.mp427.7MB[5.13]--5-13 大数据扩展：Python引擎执行Spark任务.mp430.41MB[5.14]--5-14 执行服务Dockerfile打包镜像.mp471.92MB[5.15]--5-15 任务执行镜像管理模块开发.mp449.48MB[5.16]--5-16 本章小结.mp429.38MB{6}--第6章 AI集成，智能开发平台能力演练416.81MB
[6.1]--6-1 集成ChatGPT之基础会话服务_.mp481.81MB[6.2]--6-2 自定义Prompt构建AI助手_.mp420.83MB[6.3]--6-3 让ChatGPT为运行报错提供解决方案.mp429.67MB[6.4]--6-4 让ChatGPT为你编写SQL.mp457.18MB[6.5]--6-5 代码生成及测试_.mp446.81MB[6.6]--6-6 图表生成及测试_.mp448.44MB[6.9]--6-9 快速开发之Spark数据导入_.mp453.32MB[6.10]--6-10 快速开发之数据分析维度推荐_.mp415.16MB[6.11]--6-11 数据分析概念介绍_.mp416.27MB[6.12]--6-12 快速开发之自然语言配置图表.mp436.62MB[6.13]--6-13 本章小结_.mp410.72MB{7}--第7章 扩展：更多的AI应用和私有大模型485.31MB
[7.1]--7-1 AI现象级应用之ChatPDF.mp457.27MB[7.2]--7-2 AI现象级应用之Midjourney.mp481.6MB[7.3]--7-3 常用工具的AI插件介绍.mp426.15MB[7.4]--7-4 将ChatGPT集成到你的微信.mp432.99MB[7.5]--7-5 AI模型社区HuggingFace.mp432.16MB[7.6]--7-6 通过ChatGLM6B部署私有大模型.mp496.83MB[7.7]--7-7 企业知识库方案介绍.mp468.05MB[7.8]--7-8 AI应用之企业知识库.mp450.72MB[7.9]--7-9 课程小结.mp439.54MB共80个文件，合计：3.86GB
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