Cours indispensable sur l'IA pour les programmeurs, projet full-stack AIGC en pratique (IA front-end, back-end, tests et opérations)

Contenu du cours :

Partie 1 : Comment ChatGPT peut autonomiser les programmeurs

1. Comprendre les fonctionnalités puissantes et les scénarios d'application offerts par ChatGPT aux programmeurs
2. Explorer le contexte et l'évolution de ChatGPT
3. Application et techniques pratiques de ChatGPT dans les scénarios de code
4. Analyse de cas d'application réels de ChatGPT dans des scénarios professionnels
5. Comment ChatGPT apporte innovation et transformation à différents postes
6. Discussion approfondie sur les méthodes d'utilisation concrètes de ChatGPT dans le cadre professionnel
7. Comment ChatGPT optimise les flux de travail et améliore l'efficacité
8. Cas complets et synthèse de l'autonomisation des programmeurs par ChatGPT, ainsi que le plan d'apprentissage pour la suite

Partie 2 : Projet pratique Java

1. Apprendre à appliquer les techniques et méthodes de ChatGPT dans un projet Java
2. Utiliser ChatGPT pour des dialogues multi-tours et la rédaction de documents
3. Présentation du projet et mise en place de l'environnement, préparation au bon déroulement du projet
4. Conception et implémentation des tables de données, construction du cadre de base du projet
5. Développement de la fonction de connexion, garantissant la sécurité et la stabilité du système
6. Fonction d'interception de connexion, améliorant la sécurité du système
7. Réalisation de la conception de la table des employés, fournissant un support pour la gestion des employés
8. Développement de la fonction d'ajout d'employés, perfectionnant la fonctionnalité du système
9. Utilisation de l'AOP pour le remplissage automatique des champs de temps, améliorant l'efficacité du développement
10. Implémentation de la classe de gestion globale des exceptions, garantissant la stabilité du système
11. Développement de la fonction de recherche d'employés, facilitant la gestion
12. Implémentation de la fonction de panier d'achat, améliorant l'expérience utilisateur
13. Utilisation de bito pour la lecture et la refactorisation du code, optimisant la structure et les performances du projet
14. Mise en œuvre des tests unitaires, garantissant la qualité du code et la stabilité du système

Partie 3 : Pratique de projet front-end

1. Présentation du projet, préparation au bon déroulement du projet front-end
2. Configuration et initialisation du projet, mise en place du cadre de base du projet
3. Implémentation de la fonction d'inscription, offrant un service d'inscription aux utilisateurs
4. Développement de la fonction de connexion, garantissant la sécurité et la stabilité du système
5. Conception de la mise en page de la page d'accueil, offrant une interface conviviale
6. Conception de la mise en page de la page des expériences d'entretien, optimisant le processus d'entretien
7. Mise en œuvre de la fonction de liste des expériences d'entretien, fournissant des ressources d'entretien
8. Développement de la fonction de favoris, facilitant la gestion des ressources d'entretien par les utilisateurs
9. Conception et mise en œuvre de la page Mon compte, offrant des services personnalisés aux utilisateurs

Partie 4 : Pratique de projet Big Data

1. Présentation des objectifs du projet et des objectifs d'apprentissage, préparation du projet
2. Aperçu du projet, compréhension du contexte et de l'objectif du projet
3. Présentation du jeu de données, compréhension approfondie du jeu de données utilisé dans le projet
4. ChatGPT pour la construction de l'entrepôt de données, mise en place de l'entrepôt de données du projet
5. Mise en œuvre de la couche ODS, fournissant un support pour le traitement des données
6. Mise en œuvre de la couche DWD, construction du cœur de l'entrepôt de données
7. Construction de la couche DWM, réalisation de l'analyse et du traitement multidimensionnels des données
8. Construction de la couche APP, fournissant un support pour la visualisation et l'application des données
9. ChatGPT et Sqoop pour l'exportation des données, exportation des données vers le répertoire spécifié
10. FineBI pour la visualisation des données, présentation des résultats de l'analyse des données
11. Bilan du projet, résumé des acquis et de l'expérience du projet
12. Description de l'environnement de développement du projet, compréhension de l'environnement nécessaire au développement du projet

Partie 5 : Pratique de projet d'intelligence artificielle

1. Introduction du projet, présentation du contexte et de l'objectif du projet
2. Présentation du projet, compréhension du contenu et des objectifs du projet
3. Processus global de reconnaissance des modèles de véhicules, organisation du processus global du projet
4. Acquisition du jeu de données, collecte du jeu de données nécessaire au projet
5. Amélioration des images, traitement et amélioration du jeu de données
6. Construction du modèle, conception et mise en place du modèle nécessaire au projet
7. Entraînement du modèle, entraînement du modèle et optimisation des performances
8. Prédiction du modèle, reconnaissance et classification des images
9. Déploiement du modèle, déploiement du modèle entraîné dans le projet
10. Bilan du projet, résumé des acquis et de l'expérience du projet

Partie 6 : Pratique de projet de test

1. Objectifs du cours, clarifier les objectifs d'apprentissage et l'importance du projet
2. Présentation du projet, comprendre le contexte et le contenu du projet
3. Solution de mise en œuvre des tests d'automatisation de l'interface utilisateur, choisir une solution de test d'automatisation appropriée
4. Analyse des cas de test, analyser les cas de test nécessaires au projet
5. ChatGPT génère un script - partie connexion, utiliser ChatGPT pour générer un script de connexion et encapsuler les objets de page
6. ChatGPT génère un script - partie recherche de produits, générer un script de recherche de produits et encapsuler les objets de page
7. ChatGPT génère un script - partie ajout au panier, générer un script d'ajout au panier et encapsuler les objets de page
8. Optimisation du code, optimiser les scripts de test générés automatiquement