本书展示了如何使用AI工具构建应用程序和机器学习模型，以及如何自动化重复性任务。第1章~7章主要聚焦于编程，用AI工具完成从用户界面构建到后端开发的过程。你将通过提示词使用HTML设计应用程序外观、用CSS设计样式、借助JavaScript添加交互行为，并实现同时管理多个视口。之后，你将使用Python和Flask创建WebAPl，并重构代码提高可读性。最后，介绍如何利用GitHub Copilot提升现有代码的可维护性和性能。第8章~19章提供了一套数据科学提示工具包，内容涵盖从数据检查（查看数据、创建分布图和相关矩阵）到构建与优化神经网络。针对各类机器学习模型和应用场景，你将学习在数据预处理、特征工程、模型选择、训练、超参数优化和模型评估等环节使用不同的提示策略。第20、21章介绍了与GitHub Copilot和软件智能体相关的高级技术，包含代码生成、代码调试和故障排除的技巧。你将了解简单智能体和AI驱动智能体的工作原理，并探索工具调用方法。读完本书后，你将能够通过提示词创建编程项目，并大大加快开发流程。通过学习本书，你将能够：借助GitHub Copilot和ChatGPT加快编码与机器学习工作流。在整个开发生命周期中使用AI辅助方法。在数据科学生命周期中应用提示工程技术。在AI辅助下开发Web应用程序的前端和后端。利用GitHub Copilot和ChatGPT构建机器学习模型。重构代码并修复缺陷，提升效率与可读性。通过丰富的文档和优化的工作流改进代码库。