【S0330】AI大语言模型 ChatGPT从0到1打造私人智能英语学习助手视频教程

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Java吧 视频教程： AI大语言模型 ChatGPT从0到1打造私人智能英语学习助手视频教程
Java教程编号：【S0330】-166



' @5 j/ J' h1 g# v0 I〖课程目录〗：
7 ~& N# M" S" Y. P" G& V6 C4 Y& X

├─第1章 课程 简介 及 GPT 简述
│ 1-1 导学.mp4
│ 1-2 GPT发展时间线.mp4
│ 1-3 ChatGPT应用案例拆解：案生成、一条指令生成可执行React定时器页面、应用AI能力集成一览.mp4
│ 1-4 信息生产力革命：了 解GPT原理在大语言模型浪潮之中的价值与应用前景.mp4
│ 1-5 理解不足才能更好地利用工具：GPT模型的应用短板和局限性.mp4
│
: k* ~( O" v7 ^# m1 L0 H├─第2章 风靡全球 的 ChatGPT 的前世今生以及背后的原理
: K8 }) h* N$ B* w, @: H$ ?│ 2-1 为什么是 OpenAI (上)：从经济学视角 OpenAI 的崛起.mp4
9 L, L) }5 m" n6 V8 Q6 U& ~" G│ 2-2 为什么是 OpenAI (中) ：独特的股权结构让微软花了百亿美金租下了 OpenAI.mp4
│ 2-3 为什么是OpenAI (下)：理解复杂度，尊重复杂度，为何大模型的发展没有首先发生在国内.mp4
; o4 s6 ?! g3 z; F│ 2-4 GPT应用场景一览：除了聊天问你好，不妨把这些任务交给它处理，提升工作效率.mp4
│ 2-5 问答场景案例解析：使用 ChatGPT 的能力获取通用专业场景的答案，使用 Bing 获取实时的答案.mp4
7 M6 b  i- q1 Y2 ^& K│ 2-6 分类场景案例解析：使用 ChatGPT 完成文本语义检测、情感分析、内容审核.mp4
│ 2-7 翻译场景案例解析(上)：自然语言翻译，让伦敦唐宁街的绅士爱上老北京豆汁儿.mp4
2 H) V6 B$ l  F4 s# |; g│ 2-8 翻译场景案例解析(下)：除了基础的自然语言生成代码，还可以让 ChatGPT 学习你设计的定制编程语言.mp4
8 J8 b, o# i4 T4 N' W1 V( c! N: o2 [8 o│ 2-9 代码场景案例解析：结对编程最佳伴侣，API 速查、Bug 修复业务代码自动化生成有求必应.mp4
│ 2-10 聊天场景案例解析：实现垂类聊天工具人，人手一尊 AI 佛祖.mp4
) B* T6 ~( n6 _% ]2 E. |│ 2-11 文本场景案例解析：使用 ChatGPT 实现文本润色、会议内容光速摘要.mp4
+ v& L" i- A  G' }) t│ 2-12 GPT 模型的缺陷：幻觉、胡诌、思想钢印，理解这些问题才能扬长避短.mp4
│ 2-13 GPT 模型的缺陷解决方案：把正确的工具用在正确的场景.mp4
│ 2-14 如何成为优秀的 Prompt 工程师(上)：利用 RIO 原则让你的问题更容易被 ChatGPT 理解，回答更精确.mp4
│ 2-15 如何成为优秀的 Prompt 工程师(中)【缺】
2 T7 }9 W( D$ |3 h8 F; T( y0 i  `│ 2-16 如何成为优秀的 Prompt 工程师(下) ：指令编写最佳实践，零样本、少样本、微调场景下的应用方案解析.mp4
│ 2-17 指令编写最佳实践案例分享.mp4
│
, w: P* E; N" [1 r- ]├─第3章 实战-Al工具箱（私人ChatGPT助理），包括项目搭建
│ 3-2 基础概念(上)： GPT模型的关键基础概念，Token及其换算关系.mp4
8 p& L$ x/ u7 U" m" j) ^│ 3-3 基础概念(下)：OpenAI 的模型横向能力对比以及应使用成本对比.mp4
│ 3-4 项目技术选型与技术架构图梳理：如何无槛接入 ChatGPT 接口与服务.mp4
│ 3-5 项目技术选型与框架工具选择：站在前人的肩膀上，选择好的工具，更多精力聚焦于业务.mp4
) Z* d/ M" c6 n$ f# h$ b* _- `│ 3-6 AI 助理需求梳理与技术方案梳理.mp4
│ 3-7 初始化 Next.js 项目并配置基础开发依赖.mp4
" _! s4 [/ O0 }│ 3-8 OpenAI API 转发与 Proxy 配置：实现 ChatGPT 能力无门]槛接入.mp4
6 l: q$ y: B+ D' d│ 3-9 聊天功能开发，实现 GPT 模型的基础对话功能.mp4
) `5 ~' _3 m2 d│ 3-10 实现聊天信息本地持久化.mp4
│ 3-11 实现多轮对话能力，让 GPT 模型记住我是谁.mp4
│ 3-12 对话支持流式响应开发前架构概览.mp4
│ 3-13 对话支持流式响应-服务端转发二进制流.mp4
│ 3-14 对话支持流式响应-前端解析二进制流.mp4
& `# I, ^- r& m4 W. \& H│ 3-15 对话支持流式响应-前端控制流停止.mp4
│ 3-16 多会话模块封装数据处理.mp4
& R4 J& a$ V; b' h│ 3-17 -多会话模块-封装数据处理 .mp4
/ a) ^' L. l$ F! R│ 3-18 -多会话模块-实现多会话管理上.mp4
. w" F* {; @$ r$ q│ 3-19 多会话模块-实现多会话管理下.mp4
│ 3-20 -助理模块-数据结构定义.mp4
│ 3-21 -助理模块-助理列表页面开发.mp4
6 U& |% \6 e0 J$ A- m" s6 h& N│ 3-22 -助理模块-助理编辑功能开发.mp4
6 q. |/ X' x  h" W│ 3-23 -助理模块-助理模块嵌入聊天入口.mp4
; Z) t' g# j( k6 _/ z% S│ 3-24 -助理模块-助理能力嵌入 AI 对话场景.mp4
0 M) O! P& ?+ I/ u│ 3-25 实现响应内容 Markdown 实时渲染.mp4
│
( L! Z8 f4 C, y. l4 g├─第4章 实战-AI能力集成到通用IM平台
│ 4-1 -如何通过云函数实现零成本服务集成.mp4
' L$ d1 ~; o! e+ `5 N& ~9 W# X│ 4-2 -GPT 能力集成-飞书机器人上.mp4
( z* Z: V3 y$ R, B│ 4-4 -GPT 能力集成-钉钉机器人上.mp4
│ 4-6 GPT 能力集成-微信公众号上.mp4
/ {6 o$ x' R+ ]│
├─第5章 LangChain能力全解读，从入门到实践：以研发内网知识库为例
│ 5-1 使用Langchain帮助我们快捷构建生产应用-Langchain是什么.mp4
/ \2 E. ?1 a( [+ e│ 5-2 为什么使用Langchain-通过框架获取结构化开发能力.mp4
% G5 B/ N. P- S2 X$ L% [; ^│ 5-3 -Langchain 的基础组成-Components 到 module 架构的迁移.mp4
& B7 Z4 r( F9 M, z2 Q2 n│ 5-4 LangChain的基础组成下-面向开发者更友好的新能力.mp4
1 o' _  C( z0 y6 \│ 5-5 -model&IO 模块：构建端到端应用的基础.mp4
│ 5-6 -LangChain 开发环境搭建.mp4
$ L6 h% z7 _0 V( t+ ?: z│ 5-7 -使用 PromptTemplate 高效生成 Prompt.mp4
2 O, Z  r, `/ b│ 5-8 -实操案例，定制入参动态生成 Prompt.mp4
" z; P/ o' }. O3 p( G* ^% v$ q│ 5-9 -LangChain 支持丰富的大模型资源让开发成本进一步降低.mp4
│ 5-10 -在 LangChain 中为 ChatGPT 增加代理.mp4
│ 5-11 -使用 LangChain 快速接入文心一言.mp4
* i6 I9 K6 I* l  A+ c│ 5-12 -通过 Output Parser 获得结构化 JSON 输出.mp4
  j' [2 ?4 {! N, {; d! `" Z│ 5-13 -通过 Parser 将获得内容列表解析为结构化数组.mp4
│ 5-14 -如何自动化处理解析失败的问题.mp4
│ 5-15 -通过 Data connection 生产原始消费数据.mp4
│ 5-16 -通过 loader 快速实现文本解析和网页爬虫能力.mp4
8 q  A4 ]! Z, Q: ^│ 5-17 -对加载的数据进行二次清洗和分割.mp4
- l% i; |% Y2 A) W# M) J' K7 _4 ~│ 5-18 -使用 LangChain 对文本进行向量转换.mp4
│ 5-19 -使用丰富的集成进行向量存储.mp4
│ 5-20 -使用 memory 实现向量检索.mp4
1 i# Q. T" d. Z. o& y│ 5-21 -使用 supabase 实现向量存储与查询.mp4
0 h# G; m  `4 g% G* ~, J+ r' X│ 5-22 -核心模块 Chain 入门，使用文档链轻松处理大文本场景.mp4
! D! W, {5 l" s: o7 ]& L! d2 f( \│ 5-23 -核心模块 Chain 入门-使用大模型驱动函数、API 调用、SQL 调用.mp4
6 |/ X5 q3 `8 E. n/ Z$ U│ 5-24 -使用 OpenAI Function 进行应用指令封装应用到智能家居.mp4
: m5 h: }/ k: A- |│ 5-25 -意图路由基础-实现多 Prompt 动态选择.mp4
│ 5-26 -模块集成-如何用十五行代码实现 ChatPDF.mp4
. k6 Y0 Y) I/ x5 `  M$ z' v6 X│ 5-27 -意图路由应用-实现多数据源查询.mp4
1 Y5 \+ C5 ^: q/ }2 r│ 5-28 -意图路由应用-企业内网知识库检索实现思路.mp4
│ 5-29 -意图路由应用-应用 Copilot 实现思路与 FIDL 概念.mp4
/ @- x7 }; v5 j+ L0 A│ 5-30 -使用多元的 Memory 模式让 GPT 拥有上下文记忆.mp4
+ z' f: u2 b% a│ 5-31 -agent 基础概念与分类以及 GPT Function 获取实时信息.mp4
: ]& S6 Q" b  w2 H8 u2 ]│ 5-32 -通过 Agent 计划与执行任务.mp4
4 D$ |% g" W* ~. C4 S" U6 ]│ 5-33 -使用 ReAct 框架大幅提高 GPT 回复准确率.mp4
│
' e( g: B# ]  v6 ~6 Q1 [├─第6章 实战-AI产品实战智能英语学习助手
│ 6-1 -英语学习助理应用功能概览与技术依赖.mp4
" t( X* t6 _4 w# L( P│ 6-2 -Whisper 的语音转文本与 elevenLabs 的强大的语音合成.mp4
, f' Z3 J, @2 {+ j) I│ 6-3 -openai 官方文本转语音（TTS）模型介绍，十分之一的价格，更强的性能.mp4
% [1 Z, o( U$ B│ 6-4 -语音对话助理实现架构介绍.mp4
│ 6-5 AI 助理前端改造-增加 AI 语音交互逻辑上.mp4
6 [# z7 w5 p1 K, R  B│ 6-6 -AI 助理前端改造-增加 AI 语音交互逻辑下.mp4
│ 6-7 -AI 助理前端改造-增加 AI 语音交互逻辑下，增加录音逻辑与前台状态管理.mp4
│ 6-8 -AI 对话后端能力封装，支持语音与 ChatGPT 进行对话.mp4
│ 6-9 -前后端集成，完成 AI 语音对话联调与效果展示.mp4
) m) S# [6 I  ?' ~9 E│
( k7 ~+ ~/ \# M1 M( p7 }4 [% h# x! K├─第7章 AI应用场景分析
│ 7-1 ：ChatGPT 在软件行业生产环节的应用概览.mp4
) y1 A8 C2 P* h3 P! l│ 7-2 ：Figma AI 的应用效果.mp4
│ 7-3 ：使用 Vercel v0 进行 UI 代码的生成.mp4
│ 7-4 ：GPT 在大厂代码单元测试中的应用案例.mp4
! r& f' C1 Y2 c3 M. J# k│ 7-5 ：GPT 在 Code review 中的应用案例，有效提升大型项目的 review 效率.mp4
│ 7-6 ：再谈 FIDL 软件研发从面向 GUI 到面向 AI.mp4
│ 7-7 ：GPT 在电商场景的应用案例.mp4
│ 7-8 ：GPT 在 IOT 领域的应用，智能音响、机器人.mp4
│ 7-9 ：GPT 在医疗、教育、内容领域的应用.mp4
% z' l4 O0 L: Q$ ?" `│
├─第8章 AI应用场景拓展 java8.com
, f5 m, ]5 Y* L# H│ 8-1 -midjourney 使用入门与介绍.mp4
. f( p+ D; z4 {* F: H│ 8-2 使用 heygen 生成高质量视频翻译与逼真虚拟人视频.mp4
│ 8-3 使用免费的 New bing 体验最新的 GPT4-V.mp4
│ 8-4 -利用 runway gen-2 生成高质量影片.mp4
│
0 R' B. f2 G& J, k└─第9章 【加餐】-11.06 OpenAI 开发日重磅更新，官方Agent介绍
* p2 x, s. r0 P) K5 Q  j  9-1 -OpenAI 开发者大会新能力解读，价格更便宜，token 更多.mp4
  9-2 -重磅新能力 Assistant 发布-官方下场做 Agent.mp4
% B, k+ p. E0 y; D3 Q  9-3 -面向开发者友好的新功能，GPT 返回合法 JSON 与保持响应一致性的请求种子.mp4
6 B5 r1 d# C$ M% N% N6 Z2 j7 i/ w  9-4 -给 AI 创业者的建议-开发者大会带来的警示.mp4
% J( o0 I, R* i% x# s# W

6 ?# G+ z  V- P3 c百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：

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枫哥聊球

good 白漂啦

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谢谢分享！

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