Curso obligatorio de IA para programadores, practica completa de proyectos AIGC full stack (IA frontend, backend, testing y operaciones)

Contenido del curso:

Parte 1: Cómo ChatGPT potencia a los programadores

1. Conocer las potentes funciones y escenarios de aplicación que ChatGPT ofrece a los programadores
2. Explorar los antecedentes y la evolución de ChatGPT
3. Aplicación y técnicas prácticas de ChatGPT en escenarios de código
4. Análisis de casos prácticos de aplicación de ChatGPT en escenarios laborales
5. Cómo ChatGPT aporta innovación y transformación a diferentes puestos
6. Análisis profundo de los métodos específicos de uso de ChatGPT en el entorno laboral
7. Cómo ChatGPT optimiza los flujos de trabajo y mejora la eficiencia
8. Casos integrales y resumen del empoderamiento de ChatGPT para programadores, y el plan de aprendizaje siguiente

Parte 2: Práctica de proyecto Java

1. Aprender a aplicar técnicas y métodos de ChatGPT en proyectos Java
2. Usar ChatGPT para conversaciones multiturno y redacción de documentos
3. Presentación del proyecto y configuración del entorno, preparación para el desarrollo exitoso del proyecto
4. Diseño e implementación de tablas de datos, construcción del marco base del proyecto
5. Desarrollo de la función de inicio de sesión, garantizar la seguridad y estabilidad del sistema
6. Función de intercepción de inicio de sesión, mejorar la seguridad del sistema
7. Implementación del diseño de la tabla de empleados, soporte para la gestión de empleados
8. Desarrollo de la función de agregar empleados, perfeccionar la funcionalidad del sistema
9. Uso de AOP para el llenado automático de campos de tiempo, mejorar la eficiencia de desarrollo
10. Implementación de la clase de manejo global de excepciones, garantizar la estabilidad del sistema
11. Desarrollo de la función de consulta de empleados, facilitar la gestión
12. Implementación de la función de carrito de compras, mejorar la experiencia del usuario
13. Uso de bito para lectura y refactorización de código, optimizar la estructura y el rendimiento del proyecto
14. Implementación de pruebas unitarias, garantizar la calidad del código y la estabilidad del sistema

Parte 3: Práctica de proyecto frontend

1. Presentación del proyecto, preparación para el desarrollo exitoso del proyecto frontend
2. Configuración e inicialización del proyecto, construcción del marco base del proyecto
3. Implementación de la función de registro, ofrecer servicio de registro a los usuarios
4. Desarrollo de la función de inicio de sesión, garantizar la seguridad y estabilidad del sistema
5. Diseño del diseño de la página de inicio, proporcionando una interfaz fácil de usar
6. Diseño del diseño de la página de experiencias de entrevistas, optimizando el proceso de entrevistas
7. Implementación de la función de lista de experiencias de entrevistas, proporcionando materiales de entrevistas
8. Desarrollo de la función de favoritos, facilitando la gestión de recursos de entrevistas por parte del usuario
9. Diseño e implementación de la página 'Mi perfil', proporcionando servicios personalizados al usuario

Parte cuatro: Práctica de proyectos de big data

1. Introducción a los objetivos del proyecto y objetivos de aprendizaje, preparándose para el proyecto
2. Descripción general del proyecto, comprendiendo el contexto y propósito del proyecto
3. Introducción al conjunto de datos, comprendiendo a fondo el conjunto de datos utilizado en el proyecto
4. ChatGPT implementa la construcción del almacén de datos, construyendo el almacén de datos del proyecto
5. Implementación de la capa ODS, proporcionando soporte para el procesamiento de datos
6. Implementación de la capa DWD, construyendo la parte central del almacén de datos
7. Construcción de la capa DWM, implementando análisis y procesamiento multidimensional de datos
8. Construcción de la capa APP, proporcionando soporte para la visualización y aplicación de datos
9. ChatGPT y Sqoop implementan la exportación de datos, exportando datos a un directorio especificado
10. FineBI implementa la visualización de datos, presentando resultados de análisis de datos
11. Resumen del proyecto, resumiendo los aprendizajes y experiencias del proyecto
12. Descripción del entorno de desarrollo del proyecto, comprendiendo el entorno necesario para el desarrollo del proyecto

Parte cinco: Práctica de proyectos de inteligencia artificial

1. Introducción al proyecto, presentando el contexto y propósito del proyecto
2. Presentación del proyecto, comprendiendo el contenido y objetivos del proyecto
3. Proceso general de reconocimiento de modelos de vehículos, organizando el flujo completo del proyecto
4. Obtención del conjunto de datos, recopilando el conjunto de datos necesario para el proyecto
5. Mejora de imágenes, procesando y mejorando el conjunto de datos
6. Construcción del modelo, diseñando y construyendo el modelo necesario para el proyecto
7. Entrenamiento del modelo, entrenando el modelo y optimizando el rendimiento
8. Predicción del modelo, reconociendo y clasificando imágenes
9. Despliegue del modelo, desplegando el modelo entrenado en el proyecto
10. Resumen del proyecto, resumiendo los aprendizajes y experiencias del proyecto

Parte seis: Práctica de proyectos de prueba

1. Objetivos del curso, definir los objetivos de aprendizaje y el significado del proyecto
2. Introducción al proyecto, comprender los antecedentes y el contenido del proyecto
3. Solución de implementación de pruebas de automatización de UI, elegir una solución de prueba de automatización adecuada
4. Análisis de casos de prueba, analizar los casos de prueba necesarios para el proyecto
5. ChatGPT genera script - parte de inicio de sesión, usar ChatGPT para generar el script de inicio de sesión y encapsular el objeto de página
6. ChatGPT genera script - parte de búsqueda de productos, generar el script de búsqueda de productos y encapsular el objeto de página
7. ChatGPT genera script - parte de agregar al carrito de compras, generar el script de agregar al carrito de compras y encapsular el objeto de página
8. Optimización de código, optimizar el script de prueba generado automáticamente