ChatGPT应用开发
第1章 ChatGPT应用模式 001
1.1 ChatGPT简介 002
1.2 ChatGPT应用模式 003
1.2.1 自动编程 004
1.2.2 智能客服 004
1.2.3 自然语言处理 005
1.2.4 智能写作 005
1.2.5 数据分析 006
1.2.6 自动化写作 007
1.2.7 医疗健康 007
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1.1 ChatGPT简介 002
1.2 ChatGPT应用模式 003
1.2.1 自动编程 004
1.2.2 智能客服 004
1.2.3 自然语言处理 005
1.2.4 智能写作 005
1.2.5 数据分析 006
1.2.6 自动化写作 007
1.2.7 医疗健康 007
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刘鹏，教授，清华大学博士，南京云创大数据科技股份有限公司总裁，中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任，中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任，全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员，第45届世界技能大赛中国区云计算选拔赛裁判长/专家指导组组长，2019年全国大学生数据建模比赛命题人，工信部云计算研究中心专家。在云计算、大数据、人工智能领域具有多年的研究积累，是我国该领域的知名专家。主持科研项目40多项，发表论文80余篇，出版专业书籍30多种。曾于2002年获得全球数据处理比赛PennySort的世界冠军，于2003年夺得全国挑战杯比赛总冠军。提出的反垃圾邮件网格，被IEEE Cluster 2003评为杰出网格项目，为解决困扰全球的垃圾邮件问题做出根本贡献，该技术成为云安全技术的基础。曾担任全军网格技术研究中心主任，获“全军十大学习成才标兵”（排名第一）、南京市“十大杰出青年”、“中国大数据创新百人”、江苏省“333工程”中青年领军人才、…
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ChatGPT是美国OpenAI公司推出的人工智能聊天平台，其能够像人类一样聊天和交流，甚至能完成写文案、翻译、写代码等任务。本书阐述如何将ChatGPT技术应用于多种场景，特别介绍了通过编程与ChatGPT对接的方法，从而实现各种令人惊叹的智能应用。本书提供了大量的应用实现方法和实践经验，希望能帮助读者快速构建基于ChatGPT的应用系统。本书共9章，第1章介绍ChatGPT应用模式，接下来的每章都详细介绍一个特定领域，包括自动编程、文本翻译、智能写作、交互机器人、图像、数据库、3D、金融分析等热门应用领域。 本书适合作为ChatGPT应用开发人员的参考书。
第1章 ChatGPT应用模式 001
1.1 ChatGPT简介 002
1.2 ChatGPT应用模式 003
1.2.1 自动编程 004
1.2.2 智能客服 004
1.2.3 自然语言处理 005
1.2.4 智能写作 005
1.2.5 数据分析 006
1.2.6 自动化写作 007
1.2.7 医疗健康 007
1.2.8 法律服务 008
1.2.9 舆情分析 008
1.3 习题 009
第2章 ChatGPT自动编程 011
2.1 自动编程概述 012
2.1.1 基于规则的自动编程 013
2.1.2 基于机器学习的自动编程 014
2.2 ChatGPT编程工具 016
2.2.1 ChatGPT 016
2.2.2 GitHub Copilot 019
2.2.3 Cursor 025
2.2.4 CodeGeeX 029
2.3 ChatGPT编程插件 032
2.4 习题 042
第3章 ChatGPT文本翻译应用开发 045
3.1 文本翻译应用开发现状和前景 046
3.1.1 基于神经网络的机器翻译 046
3.1.2 ChatGPT文本翻译应用的特点 047
3.2 文本翻译应用开发 049
3.2.1 界面展示和代码实现 049
3.2.2 语音交互 055
3.2.3 程序打包 065
3.3 习题 068
第4章 ChatGPT智能写作 069
4.1 智能写作应用介绍 070
4.1.1 ChatGPT智能写作的优势 070
4.1.2 智能写作的应用场景 070
4.1.3 VBA编程 071
4.2 ChatGPT智能写作应用开发 072
4.2.1 导入模块 072
4.2.2 调用OpenAI API的用户登录界面 073
4.2.3 界面的编写 076
4.2.4 生成文章页面编写 081
4.2.5 文章纠错页面编写 084
4.2.6 续写页面编写 085
4.3 ChatGPT Word小插件 087
4.3.1 VBA开发环境的基础知识 087
4.3.2 ChatGPT Word小插件的编写 090
4.3.3 ChatGPT Word小插件的使用 092
4.4 习题 094
第5章 ChatGPT交互机器人开发 097
5.1 开发准备 098
5.1.1 本地PyCharm安装 098
5.1.2 在PyCharm中安装GitHub Copilot插件 103
5.1.3 树莓派Ubuntu环境搭建 105
5.1.4 智能车搭建 108
5.2 使用ChatGPT构建代码 109
5.2.1 机器人运动控制程序设计与部署 109
5.2.2 机器人视觉感知程序设计与部署 112
5.3 ChatGPT语音交互 116
5.3.1 语音与文字转换 116
5.3.2 与机器人进行语音互动 125
5.4 习题 134
第6章 ChatGPT图像应用开发 135
6.1 深度学习图像处理概述 136
6.1.1 深度学习在图像领域的研究方向 136
6.1.2 图像处理任务的实现方式 138
6.1.3 开发环境选择 140
6.2 ChatGPT图像分类应用 140
6.2.1 作物叶子病虫害分类模型训练 141
6.2.2 作物叶子病虫害分类模型推理 152
6.3 ChatGPT人脸检测应用 158
6.3.1 基于特征提取的人脸检测 159
6.3.2 基于MTCNN模型的人脸检测 161
6.4 ChatGPT场景分割应用 163
6.4.1 街景分割模型训练 163
6.4.2 街景分割模型推理 169
6.5 ChatGPT图像生成应用 174
6.5.1 图像创建 175
6.5.2 图像编辑 178
6.5.3 图像变体 181
6.5.4 内容审核 183
6.6 习题 184
第7章 ChatGPT数据库应用开发 185
7.1 ChatGPT模拟数据库 186
7.2 自然语言生成SQL语句 191
7.3 ChatGPT在数据库设计中的应用 199
7.4 习题 203
第8章 ChatGPT和3D开发 205
8.1 开发工具准备 206
8.1.1 3D建模软件——Blender 206
8.1.2 游戏开发引擎——Unity 208
8.2 ChatGPT的集成方式 211
8.2.1 对话交互协同开发 211
8.2.2 插件集成 216
8.2.3 API调用 225
8.3 利用ChatGPT开发游戏模型 232
8.3.1 利用ChatGPT开发游戏模型的方式 232
8.3.2 简单的开发案例 233
8.4 习题 251
第9章 ChatGPT金融分析应用开发 253
9.1 股票价格预测应用开发 254
9.1.1 数据的获取与处理 258
9.1.2 特征工程 259
9.1.3 模型选择与训练 260
9.1.4 模型预测与可视化 261
9.2 财务报表信息检索应用开发 263
9.2.1 数据获取与处理 265
9.2.2 数据存储和索引 268
9.2.3 查询功能的实现 269
9.2.4 可视化展示设计 272
9.3 金融舆情分析应用开发 276
9.3.1 舆情数据获取 277
9.3.2 情感分析 282
9.3.3 舆情可视化展示 287
9.4 习题 288
^ 收 起
1.1 ChatGPT简介 002
1.2 ChatGPT应用模式 003
1.2.1 自动编程 004
1.2.2 智能客服 004
1.2.3 自然语言处理 005
1.2.4 智能写作 005
1.2.5 数据分析 006
1.2.6 自动化写作 007
1.2.7 医疗健康 007
1.2.8 法律服务 008
1.2.9 舆情分析 008
1.3 习题 009
第2章 ChatGPT自动编程 011
2.1 自动编程概述 012
2.1.1 基于规则的自动编程 013
2.1.2 基于机器学习的自动编程 014
2.2 ChatGPT编程工具 016
2.2.1 ChatGPT 016
2.2.2 GitHub Copilot 019
2.2.3 Cursor 025
2.2.4 CodeGeeX 029
2.3 ChatGPT编程插件 032
2.4 习题 042
第3章 ChatGPT文本翻译应用开发 045
3.1 文本翻译应用开发现状和前景 046
3.1.1 基于神经网络的机器翻译 046
3.1.2 ChatGPT文本翻译应用的特点 047
3.2 文本翻译应用开发 049
3.2.1 界面展示和代码实现 049
3.2.2 语音交互 055
3.2.3 程序打包 065
3.3 习题 068
第4章 ChatGPT智能写作 069
4.1 智能写作应用介绍 070
4.1.1 ChatGPT智能写作的优势 070
4.1.2 智能写作的应用场景 070
4.1.3 VBA编程 071
4.2 ChatGPT智能写作应用开发 072
4.2.1 导入模块 072
4.2.2 调用OpenAI API的用户登录界面 073
4.2.3 界面的编写 076
4.2.4 生成文章页面编写 081
4.2.5 文章纠错页面编写 084
4.2.6 续写页面编写 085
4.3 ChatGPT Word小插件 087
4.3.1 VBA开发环境的基础知识 087
4.3.2 ChatGPT Word小插件的编写 090
4.3.3 ChatGPT Word小插件的使用 092
4.4 习题 094
第5章 ChatGPT交互机器人开发 097
5.1 开发准备 098
5.1.1 本地PyCharm安装 098
5.1.2 在PyCharm中安装GitHub Copilot插件 103
5.1.3 树莓派Ubuntu环境搭建 105
5.1.4 智能车搭建 108
5.2 使用ChatGPT构建代码 109
5.2.1 机器人运动控制程序设计与部署 109
5.2.2 机器人视觉感知程序设计与部署 112
5.3 ChatGPT语音交互 116
5.3.1 语音与文字转换 116
5.3.2 与机器人进行语音互动 125
5.4 习题 134
第6章 ChatGPT图像应用开发 135
6.1 深度学习图像处理概述 136
6.1.1 深度学习在图像领域的研究方向 136
6.1.2 图像处理任务的实现方式 138
6.1.3 开发环境选择 140
6.2 ChatGPT图像分类应用 140
6.2.1 作物叶子病虫害分类模型训练 141
6.2.2 作物叶子病虫害分类模型推理 152
6.3 ChatGPT人脸检测应用 158
6.3.1 基于特征提取的人脸检测 159
6.3.2 基于MTCNN模型的人脸检测 161
6.4 ChatGPT场景分割应用 163
6.4.1 街景分割模型训练 163
6.4.2 街景分割模型推理 169
6.5 ChatGPT图像生成应用 174
6.5.1 图像创建 175
6.5.2 图像编辑 178
6.5.3 图像变体 181
6.5.4 内容审核 183
6.6 习题 184
第7章 ChatGPT数据库应用开发 185
7.1 ChatGPT模拟数据库 186
7.2 自然语言生成SQL语句 191
7.3 ChatGPT在数据库设计中的应用 199
7.4 习题 203
第8章 ChatGPT和3D开发 205
8.1 开发工具准备 206
8.1.1 3D建模软件——Blender 206
8.1.2 游戏开发引擎——Unity 208
8.2 ChatGPT的集成方式 211
8.2.1 对话交互协同开发 211
8.2.2 插件集成 216
8.2.3 API调用 225
8.3 利用ChatGPT开发游戏模型 232
8.3.1 利用ChatGPT开发游戏模型的方式 232
8.3.2 简单的开发案例 233
8.4 习题 251
第9章 ChatGPT金融分析应用开发 253
9.1 股票价格预测应用开发 254
9.1.1 数据的获取与处理 258
9.1.2 特征工程 259
9.1.3 模型选择与训练 260
9.1.4 模型预测与可视化 261
9.2 财务报表信息检索应用开发 263
9.2.1 数据获取与处理 265
9.2.2 数据存储和索引 268
9.2.3 查询功能的实现 269
9.2.4 可视化展示设计 272
9.3 金融舆情分析应用开发 276
9.3.1 舆情数据获取 277
9.3.2 情感分析 282
9.3.3 舆情可视化展示 287
9.4 习题 288
^ 收 起
刘鹏，教授，清华大学博士，南京云创大数据科技股份有限公司总裁，中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任，中国信息协会教育分会人工智能教育专家委员会主任，全国普通高校毕业生就业创业指导委员会委员，第45届世界技能大赛中国区云计算选拔赛裁判长/专家指导组组长，2019年全国大学生数据建模比赛命题人，工信部云计算研究中心专家。在云计算、大数据、人工智能领域具有多年的研究积累，是我国该领域的知名专家。主持科研项目40多项，发表论文80余篇，出版专业书籍30多种。曾于2002年获得全球数据处理比赛PennySort的世界冠军，于2003年夺得全国挑战杯比赛总冠军。提出的反垃圾邮件网格，被IEEE Cluster 2003评为杰出网格项目，为解决困扰全球的垃圾邮件问题做出根本贡献，该技术成为云安全技术的基础。曾担任全军网格技术研究中心主任，获“全军十大学习成才标兵”（排名第一）、南京市“十大杰出青年”、“中国大数据创新百人”、江苏省“333工程”中青年领军人才、清华大学“学术新秀”等称号。
^ 收 起
^ 收 起
ChatGPT是美国OpenAI公司推出的人工智能聊天平台，其能够像人类一样聊天和交流，甚至能完成写文案、翻译、写代码等任务。本书阐述如何将ChatGPT技术应用于多种场景，特别介绍了通过编程与ChatGPT对接的方法，从而实现各种令人惊叹的智能应用。本书提供了大量的应用实现方法和实践经验，希望能帮助读者快速构建基于ChatGPT的应用系统。本书共9章，第1章介绍ChatGPT应用模式，接下来的每章都详细介绍一个特定领域，包括自动编程、文本翻译、智能写作、交互机器人、图像、数据库、3D、金融分析等热门应用领域。 本书适合作为ChatGPT应用开发人员的参考书。
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