担任腾讯云大数据、人工智能解决方案架构师及数字化转型专家，我曾在京东集团任职云计算架构师，并拥有超过17年的行业信息化经验。我的工作主要集中在设计和实施能源行业与政府单位的大数据和人工智能方案，同时帮助多家央企进行数字化转型。
在我于京东的职业生涯中，带领私有云团队共同开发了京东云产品。擅长领域包括大数据、系统分析、云计算、人工智能以及数字化转型等，并致力于通过录播课程分享我的知识和经验，以支持信息化工作人员在经济萧条期提升技能，实现职业成长。
结合我丰富的机器学习与大模型实施经历及软件开发能力，这次将带来AI大模型全栈系列课程的第四部分：从编程角度认知AI。这门课程旨在帮助程序员通过实际操作理解如何运用AI，在工作中提高效率并深化对人工智能技术的理解。无论是新手还是资深开发者，都能从中受益，提升编码速度或掌握更多应用场景。
资源目录（21个视频）：
1 课程简介.mp4
1 课程简介_.mp4
2 大模型概念、与传统AI的区别.mp4
3 大模型分类.mp4
4 语言大模型七大能力.mp4
5 怎么发挥AI能力.mp4
6 大模型为什么要在编程应用场景中落地.mp4
7 从编程类推到其它应用场景AI落地.mp4
8 国外代码助手GitHub Copilot介绍及演示.mp4
9 国外代码助手GitHub Copilot Chat介绍及演示.mp4
10 国外代码助手GitHub Copilot基本原理、数据流.mp4
11 国内代码助手功能框架.mp4
12 国内代码助手应用场景之一：辅助写代码.mp4
13 国内代码助手应用场景之一：辅助写SQL.mp4
14 国内代码助手应用场景之一：单元测试.mp4
15 国内代码助手应用场景之一：代码调试和质效平台功能.mp4
16 国内代码助手应用场景之一：代码审核和专属代码助手.mp4
17 AI 编程有效性度量.mp4
18 AI 编程的 Agent 尝试及Agent落地难题.mp4
19 AI 编程效能决定因素及干扰因素.mp4
20 AI编程未来发展趋势.mp4
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