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，甚至能完成写方案、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。

刘鹏，教授，清华大学博士毕业，现任南京云创大数据科技股份有限公司总经理，兼任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、教育部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。

第1章 ChatGPT应用模式
1.1 ChatGPT简介
1.2 应用模式
1.2.1 自动编程
1.2.2 智能客服
1.2.3 自然语言处理
1.2.4 智能写作
1.2.5 数据分析
1.2.6 自动化写作
1.2.7 医疗健康
1.2.8 法律服务
1.2.9 舆情分析
1.3 习题
第2章 ChatGPT自动编程
2.1 自动编程概述
2.1.1 基于规则的自动编程
2.1.2 基于机器学习的自动编程
2.2 ChatGPT编程工具
2.2.1 ChatGPT
2.2.2 GitHub Copilot
2.2.3 Cursor
2.2.4 CodeGeeX
2.3 ChatGPT编程插件
2.4 习题
第3章 ChatGPT文本翻译应用开发
3.1 文本翻译应用开发现状和前景
3.1.1 基于神经网络的机器翻译
3.1.2 ChatGPT文本翻译应用的特点
3.2 文本翻译应用开发
3.2.1 界面展示和代码实现
3.2.2 语音交互
3.2.3 程序打包
3.3 习题
第4章 ChatGPT智能写作
4.1 智能写作应用介绍
4.1.1 ChatGPT智能写作的优势
4.1.2 智能写作的应用场景
4.1.3 VBA编程
4.2 ChatGPT智能写作应用开发
4.2.1 导入模块
4.2.2 调用OpenAI API的用户登录界面
4.2.3 界面的编写
4.2.4 生成文章页面编写
4.2.5 文章纠错页面编写
4.2.6 续写页面编写
4.3 ChatGPT Word小插件
4.3.1 VBA开发环境的基础知识
4.3.2 ChatGPT Word小插件的编写
4.3.3 ChatGPT Word小插件的使用
4.4 习题
第5章 ChatGPT交互机器人开发
5.1 开发准备
5.1.1 本地PyCharm安装
5.1.2 在PyCharm中安装GitHub Copilot插件
5.1.3 树莓派Ubuntu环境搭建
5.1.4 智能车搭建
5.2 使用ChatGPT构建代码
5.2.1 机器人运动控制程序设计与部署
5.2.2 机器人视觉感知程序设计与部署
5.3 ChatGPT语音交互
5.3.1 语音与文字转换
5.3.2 与机器人进行语音互动
5.4 习题
第6章 ChatGPT图像应用开发
6.1 深度学习图像处理概述
6.1.1 深度学习在图像领域的研究方向
6.1.2 图像处理任务的实现方式
6.1.3 开发环境选择
6.2 ChatGPT图像分类应用
6.2.1 作物叶子病虫害分类模型训练
6.2.2 作物叶子病虫害分类模型推理
6.3 ChatGPT人脸检测应用
6.3.1 基于特征提取的人脸检测
6.3.2 基于MTCNN模型的人脸检测
6.4 ChatGPT场景分割应用
6.4.1 街景分割模型训练
6.4.2 街景分割模型推理
6.5 ChatGPT图像生成应用
6.5.1 图像创建
6.5.2 图像编辑
6.5.3 图像变体
6.5.4 内容审核
6.6 习题
第7章 ChatGPT数据库应用开发
7.1 ChatGPT模拟数据库
7.2 自然语言生成SQL语句
7.3 ChatGPT在数据库设计中的应用
7.4 习题
第8章 ChatGPT和3D开发
8.1 开发工具准备
8.1.1 3D建模软件——Blender
8.1.2 游戏开发引擎——Unity
8.2 ChatGPT的集成方式
8.2.1 对话交互协同开发
8.2.2 插件集成
8.2.3 API调用
8.3 利用ChatGPT开发游戏模型
8.3.1 利用ChatGPT开发游戏模型的方式
8.3.2 简单的开发案例
8.4 习题
第9章 ChatGPT金融分析应用开发
9.1 股票价格预测应用开发
9.1.1 数据的获取与处理
9.1.2 特征工程
9.1.3 模型选择与训练
9.1.4 模型预测与可视化
9.2 财务报表信息检索应用开发
9.2.1 数据获取与处理
9.2.2 数据存储和索引
9.2.3 查询功能的实现
9.2.4 可视化展示设计
9.3 金融舆情分析应用开发
9.3.1 舆情数据获取
9.3.2 情感分析
9.3.3 舆情可视化展示
9.4 习题