ChatGPT是美國OpenAI公司推出的人工智能聊天平臺，其能夠像人類一樣聊天和交流，甚至能完成寫方案、翻譯、寫代碼等任務。本書闡述如何將ChatGPT技術應用于多種場景，特別介紹了通過編程與ChatGPT對接的方法，從而實現各種令人驚嘆的智能應用。本書提供了大量的應用實現方法和實踐經驗，希望能幫助讀者快速構建基于ChatGPT的應用系統。本書共9章，第1章介紹ChatGPT應用模式，接下來的每章都詳細介紹一個特定領域，包括自動編程、文本翻譯、智能寫作、交互機器人、圖像、數據庫、3D、金融分析等熱門應用領域。本書適合作為ChatGPT應用開發人員的參考書。
劉鵬，教授，清華大學博士，南京云創大數據科技股份有限公司總裁，中國大數據應用聯盟人工智能專家委員會主任，中國信息協會教育分會人工智能教育專家委員會主任，教育部全國普通高校畢業生就業創業指導委員會委員，第45屆世界技能大賽中國區云計算選拔賽裁判長/專家指導組組長，2019年全國大學生數據建模比賽命題人，工信部云計算研究中心專家。在云計算、大數據、人工智能領域具有多年的研究積累，是我國該領域的知名專家。主持科研項目40多項，發表論文80余篇，出版專業書籍30多種。曾于2002年獲得全球數據處理比賽PennySort的世界冠軍，于2003年奪得全國挑戰杯比賽總冠軍。提出的反垃圾郵件網格，被IEEE Cluster 2003評為杰出網格項目，為解決困擾全球的垃圾郵件問題做出根本貢獻，該技術成為云安全技術的基礎。曾擔任全軍網格技術研究中心主任，獲“全軍十大學習成才標兵”（排名第一）、南京市“十大杰出青年”、“中國大數據創新百人”、江蘇省“333工程”中青年領軍人才、清華大學“學術新秀”等稱號。
第1章 ChatGPT應用模式 001
1.1 ChatGPT簡介 002
1.2 ChatGPT應用模式 003
1.2.1 自動編程 004
1.2.2 智能客服 004
1.2.3 自然語言處理 005
1.2.4 智能寫作 005
1.2.5 數據分析 006
1.2.6 自動化寫作 007
1.2.7 醫療健康 007
1.2.8 法律服務 008
1.2.9 輿情分析 008
1.3 習題 009
第2章 ChatGPT自動編程 011
2.1 自動編程概述 012
2.1.1 基于規則的自動編程 013
2.1.2 基于機器學習的自動編程 014
2.2 ChatGPT編程工具 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編程插件 032
2.4 習題 042
第3章 ChatGPT文本翻譯應用開發 045
3.1 文本翻譯應用開發現狀和前景 046
3.1.1 基于神經網絡的機器翻譯 046
3.1.2 ChatGPT文本翻譯應用的特點 047
3.2 文本翻譯應用開發 049
3.2.1 界面展示和代碼實現 049
3.2.2 語音交互 055
3.2.3 程序打包 065
3.3 習題 068
第4章 ChatGPT智能寫作 069
4.1 智能寫作應用介紹 070
4.1.1 ChatGPT智能寫作的優勢 070
4.1.2 智能寫作的應用場景 070
4.1.3 VBA編程 071
4.2 ChatGPT智能寫作應用開發 072
4.2.1 導入模塊 072
4.2.2 調用OpenAI API的用戶登錄界面 073
4.2.3 界面的編寫 076
4.2.4 生成文章頁面編寫 081
4.2.5 文章糾錯頁面編寫 084
4.2.6 續寫頁面編寫 085
4.3 ChatGPT Word小插件 087
4.3.1 VBA開發環境的基礎知識 087
4.3.2 ChatGPT Word小插件的編寫 090
4.3.3 ChatGPT Word小插件的使用 092
4.4 習題 094
第5章 ChatGPT交互機器人開發 097
5.1 開發準備 098
5.1.1 本地PyCharm安裝 098
5.1.2 在PyCharm中安裝GitHub Copilot插件 103
5.1.3 樹莓派Ubuntu環境搭建 105
5.1.4 智能車搭建 108
5.2 使用ChatGPT構建代碼 109
5.2.1 機器人運動控制程序設計與部署 109
5.2.2 機器人視覺感知程序設計與部署 112
5.3 ChatGPT語音交互 116
5.3.1 語音與文字轉換 116
5.3.2 與機器人進行語音互動 125
5.4 習題 134
第6章 ChatGPT圖像應用開發 135
6.1 深度學習圖像處理概述 136
6.1.1 深度學習在圖像領域的研究方向 136
6.1.2 圖像處理任務的實現方式 138
6.1.3 開發環境選擇 140
6.2 ChatGPT圖像分類應用 140
6.2.1 作物葉子病蟲害分類模型訓練 141
6.2.2 作物葉子病蟲害分類模型推理 152
6.3 ChatGPT人臉檢測應用 158
6.3.1 基于特征提取的人臉檢測 159
6.3.2 基于MTCNN模型的人臉檢測 161
6.4 ChatGPT場景分割應用 163
6.4.1 街景分割模型訓練 163
6.4.2 街景分割模型推理 169
6.5 ChatGPT圖像生成應用 174
6.5.1 圖像創建 175
6.5.2 圖像編輯 178
6.5.3 圖像變體 181
6.5.4 內容審核 183
6.6 習題 184
第7章 ChatGPT數據庫應用開發 185
7.1 ChatGPT模擬數據庫 186
7.2 自然語言生成SQL語句 191
7.3 ChatGPT在數據庫設計中的應用 199
7.4 習題 203
第8章 ChatGPT和3D開發 205
8.1 開發工具準備 206
8.1.1 3D建模軟件——Blender 206
8.1.2 游戲開發引擎——Unity 208
8.2 ChatGPT的集成方式 211
8.2.1 對話交互協同開發 211
8.2.2 插件集成 216
8.2.3 API調用 225
8.3 利用ChatGPT開發游戲模型 232
8.3.1 利用ChatGPT開發游戲模型的方式 232
8.3.2 簡單的開發案例 233
8.4 習題 251
第9章 ChatGPT金融分析應用開發 253
9.1 股票價格預測應用開發 254
9.1.1 數據的獲取與處理 258
9.1.2 特征工程 259
9.1.3 模型選擇與訓練 260
9.1.4 模型預測與可視化 261
9.2 財務報表信息檢索應用開發 263
9.2.1 數據獲取與處理 265
9.2.2 數據存儲和索引 268
9.2.3 查詢功能的實現 269
9.2.4 可視化展示設計 272
9.3 金融輿情分析應用開發 276
9.3.1 輿情數據獲取 277
9.3.2 情感分析 282
9.3.3 輿情可視化展示 287
9.4 習題 288
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