├── 第1章 GPT来了，找个场景集成AI的能力
│ ├── 1-1 每个人都需要学会使用AI
│ └── 1-2 寻找身边ChatGPT的应用场景
├── 第2章 使用AI，掌握提问的秘诀
│ ├── 2-1 初识ChatGPT
│ ├── 2-2 ChatGPT能力介绍
│ ├── 2-3 让我们用上ChatGPT
│ ├── 2-5 向ChatGPT提问的秘诀
│ ├── 2-7 初探Prompt工程
│ ├── 2-8 抽象一个Prompt模板
│ ├── 2-9 必须要知道的Prompt小技巧
│ ├── 2-10 ChatGPT，不止是文本输出
│ ├── 2-11 Prompt模板优化
│ ├── 2-12 ChatGPT也不是万能的
│ └── 2-13 本章小结
├── 第3章 进阶AI，集成API激发潜能
│ ├── 3-1 ChatGPT API，让集成AI成为可能
│ ├── 3-2 API使用之从认识模型开始
│ ├── 3-4 API使用之学习接口调用
│ ├── 3-5 实战：jtokkit拆分Tokens
│ ├── 3-6 实战：Java GPT API Client
│ ├── 3-7 实战：Java GPT Stream Client
│ ├── 3-8 实战：GPT新能力之Function Call
│ ├── 3-9 实战：快速实现一个聊天机器人
│ ├── …
│ ├── 3-11 扩展：利用GPT进行语句的情感分析
│ ├── 3-12 扩展：利用GPT实现音频转文本
│ └── 3-13 本章小结
├── 第4章 容器化，实现用户开发环境隔离
│ ├── 4-1 给GPT的落地找个场景
│ ├── 4-2 企业级数据开发平台介绍
│ ├── 4-3 容器化技术：Docker
│ ├── 4-6 Docker镜像分层
│ ├── 4-7 Docker应用建议
│ ├── 4-8 K8s：Docker编排工具
│ ├── 4-9 Rancher安装
│ ├── …
│ ├── 4-11 Rancher部署K8s集群
│ ├── 4-12 通过Rancher启动容器
│ ├── 4-13 镜像仓库介绍
│ ├── 4-14 私有镜像仓库Harbor
│ ├── 4-15 Harbor部署
│ ├── 4-16 Harbor API实战
│ ├── 4-17 K8S API实战
│ └── 4-18 本章小结
├── 第5章 项目开发，企业级数据开发平台
│ ├── 5-1 企业级数据开发平台架构设计
│ ├── 5-2 JGIT实现用户脚本管理
│ ├── 5-3 开发平台任务执行服务设计
│ ├── 5-4 Shell执行引擎模块开发
│ ├── 5-6 Python执行引擎模块开发
│ ├── 5-7 Presto执行引擎模块开发
│ ├── 5-8 任务分发服务开发
│ ├── 5-9 任务执行流程测试
│ ├── 5-10 图表可视化模块
│ ├── 5-11 前端页面开发
│ ├── 5-12 大数据扩展：Hive执行引擎模块开发
│ ├── 5-13 大数据扩展：Python引擎执行Spark任务
│ ├── 5-14 执行服务Dockerfile打包镜像
│ ├── 5-15 任务执行镜像管理模块开发
│ └── 5-16 本章小结
├── 第6章 AI集成，智能开发平台能力演练
│ ├── 6-1 集成ChatGPT之基础会话服务
│ ├── 6-2 自定义Prompt构建AI助手
│ ├── 6-3 让ChatGPT为运行报错提供解决方案
│ ├── 6-4 让ChatGPT为你编写SQL
│ ├── 6-5 代码生成及测试
│ ├── 6-6 图表生成及测试
│ ├── …
│ ├── 6-9 快速开发之Spark数据导入
│ ├── 6-10 快速开发之数据分析维度推荐
│ ├── 6-11 数据分析概念介绍
│ ├── 6-12 快速开发之自然语言配置图表
│ └── 6-13 本章小结
└── 第7章 扩展：更多的AI应用和私有大模型
├── 7-1 AI现象级应用之ChatPDF
├── 7-2 AI现象级应用之Midjourney
├── 7-3 常用工具的AI插件介绍
├── 7-4 将ChatGPT集成到你的微信
├── 7-5 AI模型社区HuggingFace
├── 7-6 通过ChatGLM6B部署私有大模型
├── 7-7 企业知识库方案介绍
├── 7-8 AI应用之企业知识库
└── 7-9 课程小结
