生成式AI（AIGC）的最新进展与应用

• AIGC的基本概念

• 对PGC和UGC的调整

• 大语言模型的基本概念

• LLM和传统AI的区别

• AIGC目前的主要应用领域

• AIGC目前的可能的应用领域

• ChatGPT应用展示

• midjourney应用展示

ChatGPT及其应用领域

• 什么是ChatGPT

• GPT和ChatGPT的关系

• ChatGPT的历史和发展

• ChatGPT在自然语言处理、聊天机器人等领域的应用

• 提示工程（Prompt Engineering）的基本概念

人人可以理解的ChatGPT的工作原理

• ChatGPT的架构和模型

• ChatGPT的训练数据和算法

• ChatGPT的生成过程和输出结果

• ChatGPT的局限性

• ChatGPT的安全性

• ChatGPT的涌现能力

• ChatGPT的思维链

• GPT3，GPT3.5，GPT4和文心一言的能力对比

使用ChatGPT进行文本生成（Prompt的深入应用）

• 使用预训练模型生成文本

• 使用微调模型生成特定领域的文本

• 使用ChatGPT生成对话和聊天内容

• Prompt如何使用

• Prompt使用进阶

• Prompt的最佳实践（FlowGPT）

ChatGPT的未来发展和应用前景

• ChatGPT的未来发展方向

• ChatGPT在各行业中的应用前景

• ChatGPT与其他人工智能技术的关系和比较

• ChatGPT的风险与不确定性应对

• ChatGPT的技术演化方向

• ChatGPT的法律风险

• ChatGPT的哲学思考

ChatGPT在软件研发全生命周期中的应用场景与案例

• 软件研发全流程中LLM擅长的部分

• 软件研发全流程中LLM不擅长的部分

• 需求分析阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 顶层设计阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 详细设计阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 编码阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 代码评审阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 单元测试阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 接口测试阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 安全测试阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 持续集成流水中ChatGPT的应用场景与案例

• 持续发布中ChatGPT的应用场景与案例

• 性能测试阶段ChatGPT的应用场景与案例

• 测试结果分析中ChatGPT的应用场景与案例

• 运维领域ChatGPT的应用场景与案例

• SRE实践中ChatGPT的应用场景与案例

介绍GitHub Copilot及其应用领域

• 什么是GitHub Copilot

• GitHub Copilot的历史和发展

• GitHub Copilot在编程领域的应用

使用GitHub Copilot进行编程

• 在Visual Studio Code中安装和使用GitHub Copilot

• 使用GitHub Copilot生成代码片段和函数

• 使用GitHub Copilot进行代码补全和自动完成

• 使用GitHub Copilot进行代码重构和优化

• 更多GitHub Copilot的进阶应用

• 局部编程实践案例解读

• GitHub Copilot对软件开发的深度思考

实践Copilot X的应用

• 实践Copilot Chat的使用

• 实践Copilot Voice的使用

• 实践Copilot CLI的使用

• 实践Copilot Pull Request的使用

• 实践Copilot Doc的使用 

• 实践Copilot Next的各种探索 

软件研发企业中ChatGPT的应用场景

• GPT和静态代码扫描的结合

• GPT和单元测试的结合

• GPT和代码评审的结合

• GPT和接口测试的结合

• GPT和CI流水的结合

• GPT和测试结果分析的结合

• GPT和性能测试结果分析的结合

各类AIGC场景深度解读

• 文生图能力的使用（大量行业案例）

• 与日程办公的结合（Office Copilot的案例）

• 其他各类可能使用场景解读（国内外最新案例）