这是机器学习的入门课程，首先通过一个生活中的例子去理解数据挖掘和机器学习的概念，然后介绍了数据挖掘解决常见问题，常用的机器学习算法，以及经典应用案例。同时还介绍了机器学习的方法论和流程，为后续学习打下基础。

这是机器学习的基础课程，主要讲述了机器学习必备的一些数理统计的基础概述、名词，术语，包括但不限于：均值，中位数，众数，方差，标准差、概率的基本概念、描述性统计分析、分类变量的分析方法、连续变量的分析方法、相关性分析等，为后续的机器学习的深入学习打下基础

这是机器学习的基础课程，主要讲述了机器学习必备的一些数学知识、名词，术语，公式、基础推导等 ，包括但不限于：极限，导数，极分，无究级数，向量，矩阵与线性变换，凸分析等 ，为后续的人工智能的深入学习打下基础

1-什么是GPT
2-GPT的前世今生
3-GPT为什么这么火
4-GPT的国外的发展与应用及未来趋势
5-GPT国内的发展与应用及未来趋势
6-GPT 究竟替代了哪些人的工作？
7-GPT给普通人带来的 "危" 与 "机"
8-GPT给技术人带来的"危”与"机"
9-通用人工智能时代，普通人应该做什么？如何转“危”为“机"？
10-通用人工智能时代，技术人应该做什么？如何转”危“为”机”
11-为什么说：未来人人都应该懂人工智能
12-淘汰你的不是AI，而是会用AI工具的人

有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征对数据挖掘和机器学习效果的重要性意味着特征工程的重要性，然而一般的特征工程也有其局限性，这时候特征提取可能更符合我们的需要。本课程详细介绍各种数据准备和特征工程的方法，主要包括对数据记录级处理，特征构造，特征转换，特征降维和特征选择，一个好的特征工程能大幅提高数据挖掘的性能。

如何解决分类问题和回归是机器学习其中两个主要任务,分类就是将实例数据划分到合适的分类中,回归主要用于预测数值型数据。分类和回归属于监督学习[x1] ，这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息，本门课程主要介绍了常用的五种分类算法：K近邻，决策树，朴素贝叶斯，逻辑回归，支持向量机（SVM） ，并结合具体的经典实战案例演示监督学习的具体应用

非监督学习是机器学习中除了监督学习外的另外一大类任务，常见的非监督学习方法有聚类分析和关联规则，本门课程就是重点介绍这两种方法。聚类分析中会介绍各种不同的距离的度量，以及Kmeans算法的基本原理；关联规则会介绍关联规则的基本概念以及发现频繁项集的常用算法Apriori。

关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。
协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的东西组织成一个排序的目录推荐给你。
协同过滤算法的出现标志着推荐系统的产生，本课程主要介绍了协同过滤的两个核心算法算法：基于用户和基于物品的协同过滤算法。

对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，也不需要开发者拥有太多的数学统计学的知识即可以解决大部分问题，本课程系scikit-learn的入门篇，主要包括：Sk-learn框架的安装、基本功能、常见使用技巧等

集成学习是机器学习中一个非常重要且热门的分支，是用多个弱分类器构成一个强分类器，其哲学思想是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。一般的弱分类器可以由决策树，神经网络，贝叶斯分类器，K-近邻等构成。已经有学者理论上证明了集成学习的思想是可以提高分类器的性能的，比如说统计上的原因，计算上的原因以及表示上的原因。

文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。图像数据挖掘是用来挖掘大规模图像数据中隐含的知识、图像内或图像间的各种关系以及其他隐藏在图像数据中的各种模式的一种技术。涉及图像获取、图像存储、图像压缩、多媒体数据库，涉及图像处理与分析、模式识别、计算机视觉、图像检索、机器学习、人工智能、知识表现。本门课程将主要讲解常见的文本挖掘、图像挖掘算法原理及具体实现

教学项目-1：Kaggle大赛之：泰坦尼克号获救预测（回归算法）
学员考核练习项目-1：从疝气病症预测病马的死亡率
教学项目-2：购物车协同过滤推荐系统
学员考核练习项目-2：餐馆菜肴推荐系统
教学项目-3：基于聚类(Kmeans)算法实现的客户价值分析系统
教学项目-4：基于LVD、贝叶斯模型算法实现的电商行业商品评论与情感分析案例实战
学员考核练习项目-3：学员练习考核项目：预测房价系统
教学项目-5：基于OpenCV、随机森林算法实现的图像分类识别系统

1. GPT提示词是什么
定义GPT提示词
GPT提示词的用途
2. 如何编写好的GPT提示词
确定目标受众
使用合适的语言风格
遵循文本生成的最佳实践
小心使用敏感话题和表述
考虑多样性和包容性
对提示词进行精细修改

1、训练GPT成为你的AI学习助手
查找资料，解释代码，提供解题思路与方法......不懂就问，有问必答，24小时不知疲惫，贴心陪伴
2、训练GPT成为你的学习陪练
利用GPT自练、自测。它出题你来答，你出题它来答。你回答它评判，科学评估，让你随时了解自己的学习状况与学习效果
3、训练GPT成为你的学习顾问+AI学习教练
私人定制学习计划，科学指导 训练、纠错、评估与总结

1、分享GPT在机器学习中的应用案例，并介绍如何使用GPT进行模型训练和优化
2、探讨使用GPT进行数据增强和样本生成的方法，并分析其优势和不足
3、讲解如何使用GPT进行数据预处理和数据清洗，以及如何利用GPT进行模型评估和调优
4、分享GPT在实际项目中的应用案例，如基于聊天记录的情感分析、基于对话历史的推荐系统等
5、分析GPT在这些应用场景中的优势和不足，并提出相应的解决方案

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。本课程主要涉及深度学习、神经网络原理与实战应用

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用 .

项目简介：
自2019年7月1日起，随着《上海市生活垃圾管理条例》正式实施，垃圾分类工作在全国由点到面逐步推开。垃圾分类可以最大限度的实现垃圾资源利用，减少垃圾处置量，改善生存环境质量，降低垃圾对于地下水的污染。由于垃圾分类条例刚开始实施，很多居民还没有足够强的垃圾分类意识，生活中垃圾分类并没能得到很好的落实。因此垃圾收集站依然有很强的垃圾自动分类需求。本次项目主要使用垃圾分类数据集，通过pytorch框架来完成数据集分割、图像数据集构建、卷积神经网络模型搭建、模型训练、模型推理预测等任务。
项目目标：
通过本次实验，希望学员能够掌握如何通过Pytorch训练图像分类模型，内容包括但不限于：
① 使用文件处理方式分割数据集（train、valid、test）
② 构造Dataset
③ 使用pytorch搭建卷积神经网络模型
④ 编写代码实现模型训练过程
⑤ 编写代码实现模型推理过程

项目简介：
在线下消费时,大家已经习惯了在美团、口碑、携程等网站上查看该商户的评价，以确定自己是否在这家店进行消费。每一家商户在这些APP上都有大量的评论信息，有的是正面的评论信息，有的是负面的评论信息。一款智能的APP能自动的对用户的评价进行分类。本项目使用携程app酒店评论数据，搭建BiLSTM模型训练情感分析模型，并使用flask框架部署微服务。
项目目标：
通过本次项目实训，希望学员能够掌握如何通过pytorch训练情感分析模型，内容包括但不限于：
① 文本预处理方法
② torchtext文本数据集构造方法
③ 使用pytorch搭建BiLstm情感分析模型
④ 完成模型训练、验证和评估
⑤ 使用flask进行模型微服务部署

项目简介：
本项目将带领同学们使用一份小规模的英汉平行语料，使用基于注意力机制的seq2seq模型搭建一个机器翻译模型并完成训练和预测。由于机器翻译模型极度依赖于规模大、高质量的平行预料以及大规模计算力，因此，本次实验得到的机器翻译模型仅能够证明机器翻译的可行性，翻译效果并不能达到理想水平。
项目目标：
通过本次实验，希望学员能够掌握基于attention机制的seq2seq模型在机器翻译中的应用，内容包括但不限于：
①基于rnn搭建encoder编码器
②搭建concat形式的注意力机制模块Attn
③基于rnn搭建decoder解码器
④搭建基于注意力机制的seq2seq模型结构
⑤seq2seq模型的训练和评估

TensorFlow 表达了高层次的机器学习计算，大幅简化了第一代系统，并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。
本课程从TensorFlow的背景介绍，安装基本环境开始讲起，到TensorFlow常见API、方法的使用。TensorFlow中常用的各模块，结合实例详解，TensorFlow高级使用介绍，如过拟合(Overfitting)，归档与提取，迁移学习等，并结合实例详解.

项目简介：
当今处在互联网高度发展时期,各种信息以狂轰乱炸的形式扑面而来,而信息的载体大部分是文字的形式,如何从海量文本中获取有用的信息成为现代科技工作者研究的一个大的方向,也是自然语言处理领域研究的关键问题,本次项目使用THUCNews数据集，通过tensorflow框架搭建文本分类模型，完成新闻分类任务。
项目目标：
通过本次项目实训，希望学员能够掌握如何通过tensorflow训练文本分类模型，内容包括但不限于：
① 文本预处理方法
② 文本数据集构造方法
③ 使用tensoflow搭建TextCNN、Lstm等文本分类模型
④ 完成模型训练和验证
⑤ 使用tensorboard监控模型训练
⑥ 加载模型实现推理预测

半监督学习(Semi-Supervised Learning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性，因此，半监督学习正越来越受到人们的重视。

一、Copilot简介
1.1 Copilot是什么?
1.2 Copilot 是如何工作的?
1.3 为什么我们需要Copilot?
1.4 copilot初体验
二、进入Copilot的世界
2.1 硬件与网络需求
2.2 Github账号注册
2.3 Copilot 注册流程

一、Copilot的不同触发方式
二、如何使Copilot变成GPT
三、Copilot助力解析文件、爬虫、抓API
四、Copilot助力写SQL、正则、CornJob
五、Copilot助力代码重构与单元测试

1、学习如何借助GPT的文本生成功能帮助你自动生成笔记和文章，以供参考和复习。
2、学习如何利用GPT进行文本分类和摘要，帮助你更好地理解人工智能深度学习知识点。
3、掌握如何利用GPT进行问答，帮助你检测自己对于人工智能深度学习相关知识的掌握程度，同时也可以帮助你找到解决问题的思路和方法。
4、如何通过GPT帮你生成模型结构和训练方法，帮助你更好地理解深度学习算法原理，提高学习效率。
5、如何通过输入特定的代码段和学习资料，让GPT辅助你理解深度学习算法的具体实现过程。

主要介绍数字图像处理的基本概念和方法，图像处理的基础知识，基于OpenCV的图像预处理方法，图像剪裁、图像增强，高级图像预处理，图像识别的算法等内容

计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要任务是让计算机理解图片或者视频中的内容，就像人类和许多其他生物每天所做的那样。根据对计算机视觉目标任务的分解，可将其分为三大经典任务：图像分类、目标检测、图像分割。本课程即主要围绕着此三大问题涉及的算法原理与代码实现展开。

项目简介：
​ 在计算机视觉领域中,人脸相关研究一直被广大研究人员关注.人脸相关课题包括人脸检测,人脸识别,人脸姿态估计,特征点提取等等.其中,人脸检测是其他人脸相关研究的前提。本项目使用Wider Face数据集数据集，通过搭建YOLOv3算法模型实现人脸检测。
项目目标：
通过本次实验，希望学员能够掌握yolov3目标检测算法在人脸检测领域的应用，内容包括但不限于：
① 掌握目标检测任务的数据预处理方式
② 掌握目标检测网络yolov3的搭建
③ 掌握目标检测模型的训练和评估
④ 掌握目标检测结果的后处理方式

项目简介：
Kaiming He 以及其团队于 2018 在 FAIR 开发了的 Mask R-CNN ，是当下主流的实例分割算法。而且 Mask R-CNN 在许多实际商业项目中也有着出色的表现。本项目将带领大家使用tensorflow2.X搭建maskrcnn主干网络并训练自己的数据。
项目目标：
通过本次实验，希望学员能够掌握MaskRcnn模型在实力分割中的应用，内容包括但不限于：
① Resnet网络搭建
② FPN特征金字塔
③ RPN网络
④ Maskrcnn损失计算

一、计算机视觉基础知识回顾​
计算机视觉的定义和背景 图像处理基本概念(如灰度化，二值化等) 图像特征提取方法的讲解 典型的图像处理算法介绍(如边缘检测，图像分割等)​
二、GPT+CV项目实战​
GPT的模型结构和训练方法简单介绍 计算机视觉的经典任务介绍（如图像分类/识别，物体探测，目标跟踪等） 利用GPT进行文本生成，为CV任务提供有用信息的方法 使用GPT-CV混合架构实现目标检测、图像生成等应用案例 利用GPT+Cv实现数据增强技巧来提升模型性能​
三、如何调试和评估GPT+CV混合架构​
如何利用交叉验证方法来评估模型性能 如何通过混淆矩阵和ROC曲线来评估模型性能 利用TensorBoard进行模型可视化

NLP 作为 AI 技术领域中重要的分支，随着其技术应用范围不断扩大，在数据处理领域占有越来越重要的地位，本课程按照中文语料处理的过程，在获取到语料之后开始分词，分词之后可以进行一些统计和关键字提取，并通过数据可视化手段熟悉和了解你的数据着手，紧接着通过词袋或者词向量，把文本数据转换成计算机可以计算的矩阵向量。后续从机器学习简单的有监督分类和无监督聚类入手，到深度学习中神经网络的应用，以及简易聊天机器人和知识图谱的构建。带你直观深入、高效地了解 NLP 开发的流程，全方位提升你的技术实力与思维方式。

项目背景：
随着信息化的快速发展，电网各企业积累的数据越来越多。在电力操作规则，运维记录，调度运行记录，营销档案，客服，故障检修等存在着大量文本类数据[由于中文文本类数据的复杂性，无法直接运用机器学习对文本数据进行智能化分析，因此基于电力文本的文本挖掘技术研究显得十分重要。研究电力文本特征提取，电网本体建模。构建调控、检修和营销等知识图谱。支持电力调度机器人，电网设备智能运维和智能客服等，最终形成新一代电力智能搜索和问答解决方案。
项目简介：
本项目使用某省95588工单投诉数据集，通过构建2种模型对国家电网投诉做分类，这2种模型分别是word2vec+lr(逻辑回归)模型和TextRCNN模型。
项目目标：
通过本次实验，希望学员能够掌握Word2vec词向量及其在文本分类中的应用，内容包括但不限于：
① 掌握word2vec+lr(逻辑回归)模型的应用
② 掌握文本预处理方法
③ 掌握使用pytorch深度学习框架搭建TextRCNN模型进行文本分类
④ 掌握文本分类模型的评估

项目简介：
本次项目旨在通过糖尿病相关的教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘并构建糖尿病知识图谱，我们需要使用已经标注的医学语料，同构搭建BiLstm+Crf进行训练，最终实现使用算法来提取医疗领域的各种实体，从而为进一步提取实体关系构建知识图谱打好基础。
项目目标：
通过本次实验，希望学员能够掌握基于BiLstm+Crf模型在命名实体识别中的应用，内容包括但不限于：
① 掌握序列标注任务的文本预处理方法
② 了解命名实体识别中的IOB标注
③ 掌握BiLstm+Crf模型的搭建方法
④ 掌握BiLstm+Crf模型的训练和评估
⑤ 使用训练的模型进行命名实体识别预测

一、自然语言处理基础知识回顾
自然语言处理的定义和背景 语言模型的概念和应用 文本预处理技术介绍 典型的NLP任务介绍(如文本分类，情感分析，命名实体识别等)
二、GPT+NLP项目实战
GPT的模型结构和训练方法简单介绍 如何利用GPT进行文本生成，为NLP任务提供有用信息的方法 利用GPT进行文本分类/情感分析等应用案例 使用GPT+NLP混合架构实现自动问答、机器翻译等应用案例
三、如何调试和评估GPT+NLP混合架构
如何利用交叉验证的方法来评估模型性能 如何使用混淆矩阵和ROC曲线来评估模型性能 利用TensorBoard进行模型可视化

知识图谱就是通过不同知识的关联性而形成的网状的知识结构。形成知识图谱的过程实际上就是加工信息、建立认知、理解所应用的领域的过程。人类证实因为有了获取知识、形成知识的能力才可以不断进步；同样，知识是人工智能的基石，知识图谱对于人工智能的价值也正是在于它可以让机器具备认知能力。机器通过人工智能技术与用户的互动，从中获取数据、优化算法，更重要的是构建和完善知识图谱，认知和理解世界，进而服务于这个世界，让人类的生活更加美好。

项目背景：
知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用 可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、 构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。
简单说来，知识图谱就是通过不同知识的关联性形成一个网状的知识结构，而这个知识结构，恰好就是人工智能AI的基石。当前AI领域热门的计算机图像、语音识别甚至是NLP，其实都是AI的`感知`能力，真正AI的`认知`能力，就要靠知识图谱。
项目简介：
本项目将着眼于数据存储环节，着重介绍图数据库neo4j的使用，并且利用一份开源的武器数据构建一个小型武器知识图谱。
项目目标：
通过本次实验，希望学员能够掌握neo4j图数据库在知识图谱领域中的应用，内容包括但不限于：
① 了解本体库构建和解析
② 掌握neo4j图数据库的安装和使用
③ 掌握图数据库查询语言cypher
④ 掌握neo4j图数据库的数据格式和清洗方式
⑤ 掌握neo4j图数据库数据导入

随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域或问题中。这个是迁移学习所要解决的问题

强化学习是一种机器学习类型，能够在电子游戏、机器人、自动驾驶等复杂应用中运用人工智能。强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。本课程主要讲解了如果强化学习的原理、场景及其实战应用

1、优秀简历的标准
2、GPT帮你挖掘经历的价值
3、GPT助您雕刻理想职业简历
4、使用GPT撰写简历: 开始的几个步骤
5、 确定您的需求
6、了解GPT需要什么信息
7、 如何使用GPT生成一份简历?
8、GPT提示关键词 (指令)
9、利用GPT生成简历
10、利用GPT全面优化简历
11、实例演示

本部分内容主要介绍了与语音识别密切相关的深度学习算法，为后继的语音识别案例打下理论基础

本部分内容主要包括两个方面： 1、语音识别应用：语音转文字 2、语音识别应用：聊天机器人

1. 引言
简介GPT技术
解释为什么需要一个专职的AI面试官
2. 面试岗位和技能要求分析
分析当前AI相关岗位企业所需的技能和能力要求
描述如何准备和规划面试过程以满足企业的招聘要求
强调GPT如何协助实现这些目标
3. GPT面试官的设计和实现
介绍如何设计和实现一个能够模拟人类面试官的GPT模型
展示如何训练GPT面试官模型，并调整模型超参数以提高性能
4. GPT面试官的应用
讨论如何使用GPT面试官来测试和评估AI相关岗位的候选人的技能水平
探索如何使用GPT面试官来生成企业面试题
对候选人进行模拟面试，并给出针对性的评价和改进意见

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。本模块将对边缘计算做一个基础的扫盲工作。主要了解一下什么是边缘计算，边缘计算所涉及的概念、技术及行业具体应用等。

近年来，视觉处理和自然语言处理（NLP）技术都取得了不小的进步，更可喜的是这些新技术的落地和应用也带动了相关领域如传统机器学习、推荐 、排序等的快速发展以及新技术向边缘计算等都大幅提升了人工智能的算力。但这些新技术的背后都离不开Embedding（嵌入式）人工智能，Embedding已成为这些技术的基本元素和核心操作。上述这些技术不仅强大，而且实用，已越来越多的被企业所采用。

本门课程主要介绍了人工智能如何与大数据平台结合，在大数据平台利用Python+Spark实现分布式运算与预测分析

TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。本模块主要介绍tensorflow serving部署模型

主要介绍如何在PyTorch工程应用中进行模型选择、模型优化、模型存储、模型部署、分布式训练等问题，帮助大家了解如何将算法模型实际应用于工程项目中，并提供稳定的服务。

在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备、数据理解和模型构建，但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一，最终用途是如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者。

TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。本实验我们通过TensorFlow for Java 在spark中调用训练好的tensorflow模型。利用spark的分布式计算能力，从而可以让训练好的tensorflow模型在成百上千的机器上分布式并行执行模型推断。

一、开篇词
二、GPT如何赋能面试让你成为“面霸”
2.1 GPT在企业面试中能起到的作用和担当的角色
-- 成为你的枪手，帮你做面试题
-- 成为你的教练，指导你做面试题
-- 成为你的助手，帮你分析解题思路
-- 充当企业面试官，给你面试题结果评分
......
2.2 如何给到GPT更好的问题
2.3 如何让GPT给到你更准确的答案
2.4 如何调教GPT（技巧与方法）
三、实战：如何利用GPT帮你顺利搞定人面
3.1 请问你的兴趣爱好是什么？
3.2 请问你为何从上一家辞职？
3.3 请说出你三个优点与三个缺点？
3.4 你能接受加班和出差么？
3.5 你期望的工资是多少？
......

一、普通人利用GPT变现（赚钱）的10+场景与最佳实践
○ GPT 变现场景一：卖号
○ GPT 变现场景二：代问答
○ GPT 变现场景三：知识付费（卖资料）
○ GPT 变现场景四：文字创作
○ GPT 变现场景五：AI绘画
○ GPT 变现场景六：短视频创作
○ GPT 变现场景七：客服
○ GPT 变现场景八：翻译
○ GPT 变现场景九：做社群
○ GPT 变现场景十：做直播