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
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