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基于ChatGPT大模型的AIGC智能化应用开发实践 
247 次浏览  8 次
刘老师
高级技术专家,主要负责客户项目的架构设计和项目开发,技术支持
 
时间地点: 北京现场+直播深圳 上海 根据报名开班
课程费用:5000元/人
报公开课  
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明

        从以前拖拽控件实现低代码开发,到用自然语言也能自动生成代码,AI 工具势要颠覆程序员疯狂敲键盘的日常,微软也终要将 OpenAI 最前沿的技术贯穿到自家业务线的方方面面。
        继微软用 GPT-4 升级 、Edge 浏览器、之后,其旗下代码托管平台 GitHub 再次发布重磅“炸弹”:推出 Copilot X 计划,将 ChatGPT 引入 IDE。在 GitHub Copilot X 中,你只需“动动嘴”,它就能把你的代码写了,也能给你解释不懂的代码片段,还能直接让它帮你 DeBug。
        GitHub Copilot 是一个人工智能代码建议方案,它也是全球第一个使用 OpenAI Codex 模型(GPT-3 后代)制造的大规模生成 AI 开发工具,可以在程序员编码的时候自动推荐/生成代码供其使用,解放程序员的双手,再也不用因为敲代码而加班了。
        人人都能成为开发者的日子,想想都很美好的日子,就快要来到了,不是吗?
        随着大规模机器学习模型的迅速发展,人工智能正在逐渐改变着我们的生产和生活方式。GitHub Copilot 作为一款基于 GPT 模型的智能编码工具,为我们提供了一种全新的编程方式。通过使用自然语言与代码的混合输入方式,Copilot 能够智能地推断我们正在编写的代码,并为我们提供高质量的代码提示和自动完成功能。这种“prompt everywhere”的新开发、软件使用变革为我们节省了大量的时间和精力,极大地提高了我们的生产、学习效率。
        如今 GitHub Copilot 逐渐成为工程师的必备工具,我希望你在它的帮助之下,可以成为一名更有竞争力的工程师。这门公开课中,我将通过系统性的实战带你走近这个神奇的工具,希望能为你的工作生活带来明显的变化。
        善于利用工具的人,不会被工具替代。与此同时,还能释放出巨大的潜力,产生新的创造。我希望屏幕前的你,也可以利用好工具,完成自己的蜕变。
    培训目标:
    • 机器学习和人工智能技术发展新趋势探索OpenAl的世界!
    • 掌握ChatGPT 的能力与使用细节
    • 利用 智能编程助手提高编程效率和准确性
    • 七大实战项目:探索智能编程助手的最佳实践
    • 探索 智能编程助手的未来发展与实验功能
    • 掌握使用ChatGPT、GitHub Copilot,亚马逊的 CodeWhisperer ,国产智能编程助手CodeGeeX服务的基本技能,学习如何将其应用于自己的项目中,提高项目开发效率和质量
    • 了解业界最佳应用场景和优势,如自然语言处理和机器学习在聊天机器人、代码自动补全和代码生成等领域的应用,为自己和组织带来更多的价值。
    培训对象:各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师, 项目经理,测试工程师,质量部门员工。对智能辅助编程技术感兴趣的技术管理者或需要使用该技术的工程师
    学员基础:有一定开发基本经验。
    授课方式:定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
    培训内容:2天
    第一部分:AIGC智能辅助编程技术介绍 1. AIGC技术概述
    2. ChatGPT相关的生成式AI技术背景
    3. ChatGPT 这么火,它到底能干啥
    4. ChatGPT 里的 G、P、T 分别指什么?
    5. ChatGPT 的前世今生
    6. ChatGPT聊聊 OpenAl
    7. 怎么成为 Prompt Engineer?
    8. 剖析 ChatGPT 的应用场景
    9. 介绍和软件开发相关产品和技术,包括 ChatGPT、CodeGeeX、GitHub Copilot
    10. 当前主要研发企业AIGC的应用进展
    第二部分: 使用ChatGPT进行文本生成—帮助工程师编写文档 1. 使用ChatGPT进行文本生成
    2. 使用预训练模型生成文本
    3. 使用微调模型生成特定领域的文本
    4. 使用ChatGPT生成对话和聊天内容
    5. 使用ChatGPT生成软件需求文档
    6. 使用ChatGPT生成软件架构设计文档
    7. 使用ChatGPT生成软件详细设计文档
    8. 使用ChatGPT生成软件测试文档
    第三部分: 基于chatGPT Prompt提示工程 1. Prompt如何使用
    2. Prompt使用进阶
    3. 什么是提示与提示工程
    4. 提示工程的巨大威力:从Let’s think step by step说起
    5. 我们与ChatGPT的沟通模型
    6. 从人工智能学科角度看提示工程
    7. 拆解、标准化、流程化:如何用AI改造工作
    8. 使用BROKE框架设计ChatGPT提示
    9. 背景(Background):信息传达与角色设计
    10. 角色(Role):AI助手的角色扮演游戏
    11. 目标与关键结果(Object&Key Results):给ChatGPT“打绩效”
    12. 改进(Evolve):进行试验与调整
    13. 从认知心理学角度看BROKE框架的设计
    14. Prompt Engineer 一: ChatGPT 帮你写代码
    15. Prompt Engineer 二: ChatGPT帮你写各种开发文档
    16. Prompt Engineer三: 如何使用 ChatGPT 写一篇逻辑密、语义流畅的 2000 字文章
    第四部分: chatGPT 在软件研发全生命周期中的应用场景与案例分析-本课程重点 1. 软件研发全流程中ChatGPT擅长的部分
    2. 需求分析阶段chatGPT的应用场景与案例
    3. 软件架构设计阶段chatGPT的应用场景与案例
    4. 软件详细设计阶段chatGPT的应用场景与案例
    5. 软件数据库设计阶段chatGPT的应用场景与案例
    6. 编码阶段chatGPT的应用场景与案例
    7. 代码重构与优化和chatGPT的应用场景与案例
    8. 代码评审阶段chatGPT的应用场景与案例
    9. 单元测试阶段chatGPT的应用场景与案例
    第五部分:基于IDE开发环境的AI辅助编程工具 1. 了解人工智能辅助编程工具的基本原理和应用场景
    2. Github Copilot
    3. Github Copilot Lab
    4. 亚马逊的 CodeWhisperer
    5. 智能代码编辑器Cursor
    6. 国产智能编程助手CodeGeeX
    7. 演示如何使用人工智能工具生成代码
    第六部分:人工智能辅助编程实践—(可以选择一种工具) 1.了解GitHub Copilot的基本原理和应用场景
    2.演示如何使用GitHub Copilot生成代码
    3.演示如何在您的项目中使用GitHub Copilot
     01 Copilot 简介: 背景、优势与上手
     03 实战一: 怎么利用 Copilot 解决编程小任务?
     04 实战二: 开发中的繁琐工作怎么加速完成?
     05 实战三: 怎么做新项目中的功能开发?
     06 实战四: Copilot 可以辅助哪些创造性的工作?
     07 实战五: 怎么利用 Copilot 来做重构与测试?
     08 实战六: 怎么借助 Copilot 快速学习新知?
     09 实战七: 带你从零开始做一个新项目
    第七部分: ChatGPT和GitHub Copilot辅助开发案例分析-Web应用 1. 项目概述
    2. 使用chatGPT辅助进行需求分析和需求获取,需求管理
    3. 使用chatGPT辅助进行原型设计
    4. 使用chatGPT辅助进行软件架构设计
    5. 使用chatGPT辅助进行软件详细设计(页面设计,领域设计,服务设计)
    6. 使用chatGPT辅助进行数据库设计
    7. 使用chatGPT辅助编写高质量的代码
    8. 使用chatGPT辅助进行系统测试
    第八部分: ChatGPT和GitHub Copilot辅助开发案例分析-某项目 1. 项目概述
    2. 需求分析和需求获取,需求管理
    3. 使用chatGPT辅助进行原型设计
    4. 使用chatGPT辅助进行软件架构设计
    5. 使用chatGPT辅助进行Python,TKinter,Flask
    6. 使用chatGPT辅助进行系统测试
    第九部分: ChatGPT的未来发展和应用前景 1. ChatGPT在软件研发行业中的应用前景
    2. ChatGPT目前国内企业使用的现状
    3. ChatGPT与国产大模型的对比
    4. ChatGPT的风险与不确定性应对
    5. ChatGPT的技术和专利技术
    6. ChatGPT的法律风险(版权归属)
    7. ChatGPT的哲学思考
       
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