Абавязковы курс па штучным інтэлекце для праграмістаў, практычны поўнастэкавы праект AIGC (AI фронтэнд, бэкенд, тэставанне, эксплуатацыя)

Змест курса:

Частка 1: Як ChatGPT дапамагае праграмістам

1. Азнаёмцеся з магутнымі функцыямі і сцэнарамі прымянення ChatGPT для праграмістаў
2. Даследуйце перадумовы і гісторыю развіцця ChatGPT
3. Прымяненне і практычныя прыёмы ChatGPT у сцэнарах працы з кодам
4. Аналіз рэальных прыкладаў прымянення ChatGPT у працоўных сцэнарах
5. Як ChatGPT прыносіць інавацыі і змены для розных пасад
6. Паглыбленае абмеркаванне канкрэтных метадаў выкарыстання ChatGPT у працоўных сцэнарах
7. Як ChatGPT аптымізуе працоўныя працэсы і павышае эфектыўнасць
8. Комплексныя прыклады і вынікі выкарыстання ChatGPT для праграмістаў, а таксама план далейшага навучання

Частка 2: Практыка праекта на Java

1. Вывучыце прыёмы і метады прымянення ChatGPT у праектах на Java
2. Выкарыстанне ChatGPT для шматразовых дыялогаў і напісання дакументаў
3. Апісанне праекта і наладка асяроддзя, падрыхтоўка да паспяховай рэалізацыі праекта
4. Дызайн і рэалізацыя табліц даных, пабудова базавай структуры праекта
5. Распрацоўка функцыі ўваходу, забеспячэнне бяспекі і стабільнасці сістэмы
6. Функцыя перахопу ўваходу, павышэнне бяспекі сістэмы
7. Рэалізацыя дызайну табліцы супрацоўнікаў, падтрымка кіравання супрацоўнікамі
8. Распрацоўка функцыі дадання супрацоўніка, удасканаленне функцыянальнасці сістэмы
9. Выкарыстанне AOP для аўтаматычнага запаўнення палёў часу, павышэнне эфектыўнасці распрацоўкі
10. Рэалізацыя класа глабальнай апрацоўкі выключэнняў, забеспячэнне стабільнасці сістэмы
11. Распрацоўка функцыі пошуку супрацоўнікаў, зручнасць для кіравання
12. Рэалізацыя функцыі кашы, паляпшэнне карыстальніцкага вопыту
13. Выкарыстанне bito для чытання і рэфактарынгу кода, аптымізацыя структуры і прадукцыйнасці праекта
14. Правядзенне модульных тэстаў, забеспячэнне якасці кода і стабільнасці сістэмы

Частка 3: Практыка франтэнд-праекта

1. Апісанне праекта, падрыхтоўка да паспяховай рэалізацыі франтэнд-праекта
2. Стварэнне праекта і пачатковая канфігурацыя, пабудова базавай структуры праекта
3. Рэалізацыя функцыі рэгістрацыі, прадастаўленне паслугі рэгістрацыі карыстальнікам
4. Распрацоўка функцыі ўваходу, забеспячэнне бяспекі і стабільнасці сістэмы
5. Дызайн макета галоўнай старонкі, забяспечвае зручны інтэрфейс для карыстальніка
6. Дызайн макета старонкі з вопытам сумоўяў, аптымізуе працэс сумоўяў
7. Рэалізацыя функцыі спісу вопыту сумоўяў, забяспечвае матэрыялы для сумоўяў
8. Распрацоўка функцыі захавання, зручнае кіраванне рэсурсамі для сумоўяў карыстальнікам
9. Дызайн і рэалізацыя старонкі "Маё", забяспечвае персаналізаваныя паслугі для карыстальніка

Частка чацвёртая: Практыка праекта вялікіх даных

1. Уводзіны ў мэты праекта і навучальныя мэты, падрыхтоўка да праекта
2. Агляд праекта, разуменне фону і мэты праекта
3. Уводзіны ў набор даных, паглыбленае разуменне набору даных, які выкарыстоўваецца ў праекце
4. ChatGPT рэалізуе пабудову сховішча даных, стварае сховішча даных праекта
5. Рэалізацыя пабудовы ўзроўню ODS, забяспечвае падтрымку для апрацоўкі даных
6. Рэалізацыя пабудовы ўзроўню DWD, стварае асноўную частку сховішча даных
7. Пабудова ўзроўню DWM, рэалізуе шматмерны аналіз і апрацоўку даных
8. Пабудова ўзроўню APP, забяспечвае падтрымку для візуалізацыі і прымянення даных
9. ChatGPT і Sqoop рэалізуюць экспарт даных, экспартуюць даныя ў пазначаны каталог
10. FineBI рэалізуе візуалізацыю даных, прадстаўляе вынікі аналізу даных
11. Падвядзенне вынікаў праекта, абагульненне здабыткаў і вопыту праекта
12. Апісанне асяроддзя распрацоўкі праекта, разуменне асяроддзя, неабходнага для распрацоўкі праекта

Частка пятая: Практыка праекта штучнага інтэлекту

1. Уводзіны ў праект, уводзіны ў фон і мэты праекта
2. Апісанне праекта, разуменне зместу і мэтаў праекта
3. Агульны працэс распазнавання мадэляў аўтамабіляў, сістэматызацыя агульнага працэсу праекта
4. Атрыманне набору даных, збор набору даных, неабходнага для праекта
5. Паляпшэнне выяў, апрацоўка і паляпшэнне набору даных
6. Пабудова мадэлі, праектаванне і стварэнне мадэлі, неабходнай для праекта
7. Навучанне мадэлі, навучанне мадэлі і аптымізацыя вынікаў
8. Прадказанне мадэлі, распазнаванне і класіфікацыя выяў
9. Разгортванне мадэлі, разгортванне навучанай мадэлі ў праекце
10. Падвядзенне вынікаў праекта, абагульненне здабыткаў і вопыту праекта

Частка шостая: Практыка тэставання праекта

1. Мэты курса, вызначэнне мэтаў навучання і значэння праекта
2. Уводзіны ў праект, знаёмства з фон і зместам праекта
3. Рэалізацыя аўтаматызаванага тэставання UI, выбар адпаведнай схемы аўтаматызаванага тэставання
4. Аналіз тэставых сцэнарыяў, аналіз неабходных для праекта тэставых сцэнарыяў
5. ChatGPT генерацыя скрыпта - частка ўваходу, выкарыстанне ChatGPT для генерацыі скрыпта ўваходу і інкапсуляцыі аб'ектаў старонкі
6. ChatGPT генерацыя скрыпта - частка пошуку тавараў, генерацыя скрыпта пошуку тавараў і інкапсуляцыя аб'ектаў старонкі
7. ChatGPT генерацыя скрыпта - частка дадання ў кошык, генерацыя скрыпта дадання ў кошык і інкапсуляцыя аб'ектаў старонкі
8. Аптымізацыя кода, аптымізацыя аўтаматычна згенераваных тэставых скрыптоў