AIGC人工智能零基础到进阶，GPT+MJ+SD商业技术落地，从0基础到进阶深度学习资源简介：
课程目录
1_训练营任务1 .mp4
2_训练营任务2 .mp4
3_训练营任务3 .mp4
4_训练营任务4 .mp4
5_训练营任务5 .mp4
6_训练营任务6 .mp4
7_训练营任务7 .mp4
8_训练营任务8 .mp4
9_训练营任务9 .mp4
10_训练营任务10 .mp4
11_训练营任务11 .mp4
12_训练营任务12 .mp4
13_训练营任务13 .mp4
14_训练营任务14.mp4
15_训练营任务15 .mp4
1_ChatGPT先导课.mp4
2_注册与基础使用.mp4
3_ChatGPT的基本规矩.mp4
4_如何与GPT进行有效沟通.mp4
5_创建你的第一个GPTs.mp4
6_测试优化你的GPTs.mp4
7_Office的使用配合（Excle）.mp4
8_Office的使用配合（PPT）.mp4
9_用GPT做思维导图.mp4
10_用GPT撰写邮件.mp4
11_麦肯锡行业分析法.mp4
12_用GPT做创业研报.mp4
13_批量高效背单词.mp4
14_GPT爆款标题神龙.mp4
15_用GPT写XHS爆款笔记.mp4
16_用GPT做XY闲置副业.mp4
17_用GPT编写中视频脚本.mp4
18_论文、面试、求职：GPT全方位助力.mp4
19_GPT本地客户端部署.mp4
20_GPT网页插件云部署.mp4
21_GPT绿泡泡聊天机器人部署.mp4
22_注册订阅与基础使用.mp4
23_基础控图与后缀参数 (上).mp4
24_基础控图与后缀参数 (下).mp4
25_后缀参数全面深入解析.mp4
26_万能关键词公式.mp4
27_高级关键词技巧.mp4
28_融图技巧的三重奏.mp4
29_运营海报设计.mp4
30_写实宠物摄影.mp4
31_产品海报渲染.mp4
32_卡通IP人物图.mp4
33_游戏概念场景.mp4
34_室内场景延展.mp4
35_商业素材生成.mp4
36_电商产品主图.mp4
37_GPT与MJ完美搭档高效编写提示词.mp4
38_SD 和MJ工作原理的差异及快速上手操作.mp4
39_SD工具的配合逻辑.mp4
40_SD Win电脑本地部署.mp4
41_SD云端部署.mp4
42_模型，滤镜，插件，embedding概念讲解.mp4
43_模型，lora，vae，embedding的安装部署.mp4
44_插件的安装部署.mp4
45_SD文生图与界面介绍.mp4
46_提示词公式与技巧.mp4
47_提示词反推方法和提示词插件.mp4
48_LORA适用场景和使用范围.mp4
49_脚本xyz图标应用.mp4
50_SD图生图与真人漫改.mp4
51_图生图的多种使用方式.mp4
52_图生图-涂鸦.mp4
53_图生图局部重绘.mp4
54_图生图-涂鸦重绘.mp4
55_图生图-上传重绘蒙版+openpose.mp4
56_controlnet概念和界面参数.mp4
57_controlnet边缘轮廓.mp4
58_controlnet图像控制.mp4
59_controlnet人物控制.mp4
60_controlnet成像效果.mp4
61_controlnet优化生成.mp4
62_controlnet多应用模式.mp4
63_SD摄影.mp4
64_SD游戏海报+场景.mp4
65_SD电商场景.mp4
66_SD创意二维码.mp4
67_SD服装店.mp4
68_SD建筑室内.mp4
69_SD插画设计.mp4
70_SD食品生鲜.mp4
71_SD丝滑动画.mp4
72_SD盲盒.mp4
73_商业设计实操攻略总结.mp4
74_Stable Diffusion艺术LOGO教程.mp4
75_老照片修复和上色.mp4
76_EasyPhoto 打造逼真写真.mp4
77_模型科普：SDXL1.0全方位解析.mp4
78_赛博丹炉Lora.mp4
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标题：掌握AIGC人工智能：从零基础到进阶，GPT、MJ与SD技术的商业应用
在数字化浪潮中，人工智能（AI）已经成为推动创新和业务增长的关键技术之一。AIGC（Artificial Intelligence Global Certification）作为认证体系，为想要深入了解和掌握人工智能的个人提供了一条清晰的道路。本文将引导读者从零开始，逐步深入探讨GPT（生成式预训练变换器）、MJ（模块化杰克逊结构）及SD（结构化数据）等商业技术的应用，并分享如何将这些技术落地实践，实现深度学习的进阶。
### 基础篇：了解人工智能与AIGC
人工智能是一门研究、设计和应用智能机器的科学。它旨在通过模拟、延伸和扩展人类智能，使机器能够执行诸如学习、推理、规划、感知、语言理解等复杂任务。AIGC作为人工智能领域的全球认证，为学习者提供了标准化的知识体系和技能认证，帮助他们在全球市场中增强竞争力。
### 进阶篇：探索GPT、MJ与SD技术
#### GPT（生成式预训练变换器）
GPT是一种基于大规模数据集训练的语言模型，它能够生成连贯且相关的文本输出。GPT的核心优势在于其预训练机制，这使得模型可以在没有特定领域数据的情况下，也能理解和生成具有一定逻辑性和相关性的文本。在商业上，GPT可以用于自动内容生成、客户服务自动化以及提升搜索引擎优化（SEO）。
#### MJ（模块化杰克逊结构）
MJ结构是指一种模块化的程序设计方法，它将复杂的系统分解成更小、更易管理的部分。这种方法提高了代码的可读性、可维护性和可重用性。在商业领域，采用MJ结构的系统可以更快地适应市场变化，减少开发和维护成本。
#### SD（结构化数据）
结构化数据指的是以预先定义的方式组织的数据，便于机器读取和处理。这种格式的数据通常用于数据库，能够提高数据的查询效率和准确性。在商业应用中，结构化数据对于数据分析、机器学习模型训练和决策支持系统的构建至关重要。
### 实践篇：GPT+MJ+SD技术的商业落地
#### GPT在内容创作中的应用
企业可以利用GPT模型来生成高质量的博客文章、产品描述或市场营销文案，这不仅节省了编写内容的时间，还可能因为内容的原创性和吸引力而提高网站的访问量和用户参与度。
#### MJ在软件开发中的运用
通过采用MJ结构，软件开发团队能够构建出更加灵活和可扩展的应用程序。这种模块化的方法使得添加新功能或修改现有功能变得更加容易，从而加快产品上市时间并降低长期的运营成本。
#### SD在数据处理中的角色
利用SD，企业可以有效地管理和分析大量数据。例如，零售商可以使用结构化数据来跟踪库存水平，预测销售趋势，并据此调整采购策略。在金融行业，结构化数据则可以用来监控交易活动，识别欺诈行为。
总结而言，从零基础到进阶的深度学习之旅需要对人工智能的基本概念有充分的理解，同时掌握GPT、MJ与SD等先进技术。将这些技术应用于商业实践中，不仅可以提升企业的运营效率，还能开辟新的增长点。随着人工智能技术的不断进步，持续学习和适应这些变化将是每一个希望在AI时代成功的专业人士的必要条件。
