ChatGPT在软件研发场景下的应用与实践案例解读

Neo Ru 查看讲师

百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员

曾任思科（中国）研发中心高级QA总监，从事软件开发、QA、项目管理和过程改进等方面工作二十余年, 在软件工程领域有很深的造诣。

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课程简介

ChatGPT横空出世，一场有关AI的浪潮席卷全球。技术研究、工具讲解、社会学探讨、人工智能焦虑等各种结合AI的解读层出不穷。随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT将在文本数据库、编程语言、智能客服以及商业化方面实现更广阔的发展及应用前景。将更多实时的新数据、旧数据进行更新迭代，进一步训练模型。也进一步革新深度学习、自然语言处理、对话生成技术，打造更加智能化、个性化、人性化的应用场景。将会有越来越多的企业和个人将与现有的大型商业平台进行合作，部分企业也可能与平台携手研发，以适应行业需求，实现规模型商业化。同时，也会更加关注并提升在个人信息安全、隐私方面的研究应用。

本课程将对ChatGPT在软件研发场景下的发展及能力作深入解析，并分析本次AI的能力升级对未来行业即将引发的深刻变化。使学员更好的了解并掌握最新的技术知识及发展趋势；

课程收益

1. 掌握ChatGPT的工作原理

2. 熟悉ChatGPT的未来发展和应用前景

3. 掌握软件研发企业中ChatGPT的应用场景

受众人群

软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人，软件架构师，资深研发工程师，运维架构师，资深运维工程师，DevOps工程师，SRE，测试架构师，资深测试工程师，研发管理人员，研发流程工程师

课程周期

2天（12H）

课程大纲

标题	授课内容
模块一：生成式AI（AIGC）的最新进展与应用	1. AIGC的基本概念 2. 对PGC和UGC的调整 3. 大语言模型的基本概念 4. LLM和传统AI的区别 5. AIGC目前的主要应用领域 6. AIGC目前的可能的应用领域 7. chatGPT应用展示 8. midjourney应用展示
模块二：ChatGPT及其应用领域	1. 什么是ChatGPT 2. GPT和chatGPT的关系 3. ChatGPT的历史和发展 4. ChatGPT在自然语言处理、聊天机器人等领域的应用 5. 提示工程（Prompt Engineering）的基本概念
模块三：人人可以理解的ChatGPT的工作原理	1. ChatGPT的架构和模型 2. ChatGPT的训练数据和算法 3. ChatGPT的生成过程和输出结果 4. ChatGPT的局限性 5. ChatGPT的安全性 6. ChatGPT的涌现能力 7. ChatGPT的思维链 8. GPT3，GPT3.5，GPT4和文心一言的能力对比
模块四：使用ChatGPT进行文本生成（Prompt的深入应用）	1. 使用预训练模型生成文本 2. 使用微调模型生成特定领域的文本 3. 使用ChatGPT生成对话和聊天内容 4. Prompt如何使用 5. Prompt使用进阶 6. Prompt的最佳实践（FlowGPT）
模块五：ChatGPT的未来发展和应用前景	1. ChatGPT的未来发展方向 2. ChatGPT在各行业中的应用前景 3. ChatGPT与其他人工智能技术的关系和比较 4. ChatGPT的风险与不确定性应对 5. ChatGPT的技术演化方向 6. ChatGPT的法律风险 7. ChatGPT的哲学思考
模块六：chatGPT在软件研发全生命周期中的应用场景与案例	1. 软件研发全流程中LLM擅长的部分 2. 软件研发全流程中LLM不擅长的部分 3. 需求分析阶段chatGPT的应用场景与案例 4. 顶层设计阶段chatGPT的应用场景与案例 5. 详细设计阶段chatGPT的应用场景与案例 6. 编码阶段chatGPT的应用场景与案例 7. 代码评审阶段chatGPT的应用场景与案例 8. 单元测试阶段chatGPT的应用场景与案例 9. 接口测试阶段chatGPT的应用场景与案例 10. 安全测试阶段chatGPT的应用场景与案例 11. 持续集成流水中chatGPT的应用场景与案例 12. 持续发布中chatGPT的应用场景与案例 13. 性能测试阶段chatGPT的应用场景与案例 14. 测试结果分析中chatGPT的应用场景与案例 15. 运维领域chatGPT的应用场景与案例 16. SRE实践中chatGPT的应用场景与案例
模块七：介绍GitHub Copilot及其应用领域	1. 什么是GitHub Copilot 2. GitHub Copilot的历史和发展 3. GitHub Copilot在编程领域的应用
模块八：使用GitHub Copilot进行编程	1. 在Visual Studio Code中安装和使用GitHub Copilot 2. 使用GitHub Copilot生成代码片段和函数 3. 使用GitHub Copilot进行代码补全和自动完成 4. 使用GitHub Copilot进行代码重构和优化 5. 更多GitHub Copilot的进阶应用 6. 局部编程实践案例解读 7. GitHub Copilot对软件开发的深度思考
模块九：实践Copilot X的应用	1. 实践Copilot Chat的使用 2. 实践Copilot Voice的使用 3. 实践Copilot CLI的使用 4. 实践Copilot Pull Request的使用 5. 实践Copilot Doc的使用 6. 实践Copilot Next的各种探索
模块十：软件研发企业中ChatGPT的应用场景	1. GPT和静态代码扫描的结合 2. GPT和单元测试的结合 3. GPT和代码评审的结合 4. GPT和接口测试的结合 5. GPT和CI流水的结合 6. GPT和测试结果分析的结合 7. GPT和性能测试结果分析的结合
模块十一：各类AIGC场景深度解读	1. 文生图能力的使用（大量行业案例） 2. 与日程办公的结合（Office Copilot的案例） 3. 其他各类可能使用场景解读（国内外最新案例）