Die drei neuen Kurse von Andrew Ng werden nacheinander veröffentlicht und zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie Anwendungen mithilfe der ChatGPT-API erstellen

Andrew Ng hat der KI-Community wieder gute Nachrichten geschickt.

Heute gab Andrew Ng auf Twitter bekannt, dass drei neue Kurse für generative KI online sind.

Diese drei Kurse umfassen -

1. Aufbau eines Systems mit der ChatGPT-API von OpenAI: Mit diesem Kurs gehen Sie über eine einzelne Eingabeaufforderung hinaus und lernen die Feinheiten des Aufbaus einer LLM-Anwendung mit mehreren API-Aufrufen kennen . Gleichzeitig erfahren Sie, wie Sie die Ergebnisse von LLM bewerten, um Sicherheit und Genauigkeit zu gewährleisten und iterative Verbesserungen voranzutreiben.

2. LangChain für die LLM-Anwendungsentwicklung: Durch das Erlernen dieses leistungsstarken Open-Source-Tools können Sie Anwendungen erstellen, die LLM verwenden, einschließlich Chatbot-Speicher, Fragenbeantwortung zu Dokumenten und Entscheidungsfindung, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen für einen LLM-Agenten.

3. Funktionsweise von Diffusionsmodellen: In diesem Kurs lernen Sie die technischen Details von Diffusionsmodellen kennen, die Midjourney, DALL·E 2 und Stable Diffusion unterstützen. Sie können auch Ihren eigenen funktionierenden Jupyter-Code für Videospiel-Sprites generieren.

Beachten Sie, dass diese Kurse für eine begrenzte Zeit kostenlos sind und jeder Kurs 1–1,5 Stunden dauert.

Aufbau eines Systems mit der ChatGPT-API

In diesem Kurs können Sie lernen, wie Sie komplexe Arbeitsabläufe automatisieren, indem Sie kontinuierlich große Sprachmodelle aufrufen.

Zu den Inhalten gehören:

· Erstellen Sie Eingabeaufforderungsketten, die mit vorherigen Eingabeaufforderungen interagieren.

· Erstellen Sie Python-Code für die Interaktion mit vorhandenen und neuen Eingabeaufforderungssystemen.

· Erstellen Sie einen Kundenservice-Chatbot mit den Techniken aus dem Kurs.

Diese Fähigkeiten können auf reale Szenarien angewendet werden, einschließlich der Klassifizierung von Benutzeranfragen in Antworten für Chat-Agenten, der Bewertung der Sicherheit von Benutzeranfragen und der Verarbeitung von Aufgaben zur Gedankenverkettung und zum mehrstufigen Denken.

Darunter praktische Beispiele, die die Konzepte leicht verständlich machen, während das integrierte Jupyter-Notebook es Ihnen ermöglicht, nahtlos mit dem im Kurs vorgestellten Code und den Übungen zu experimentieren.

Dieser Kurs ist für Anfänger geeignet, die über Grundkenntnisse in Python verfügen. Es eignet sich auch für fortgeschrittene und fortgeschrittene Machine-Learning-Ingenieure, die die hochmodernen Rapid-Engineering-Fähigkeiten von LLM erlernen möchten.

LangChain für die LLM-Anwendungsentwicklung

In diesem Kurs erlernen Sie die grundlegenden Fähigkeiten zur Verwendung des LangChain-Frameworks, um die Anwendungsfälle und Funktionalität von Sprachmodellen in der Anwendungsentwicklung zu erweitern.

Im Einzelnen umfasst:

· Modelle, Hinweise und Parser: LLM aufrufen, Hinweise bereitstellen und Antworten analysieren

· LLM-Speicher: Speicher zum Speichern von Dialogen und zur Verwaltung begrenzten Kontextraums

· Ketten: Erstellen von Operationssequenzen

· Fragen und Antworten zur Dokumentation: Anwenden von LLM auf Ihre proprietären Daten und Anwendungsfallanforderungen

· Agenten: Erkundung der leistungsstarken Entwicklung von LLM als Inferenzagent

Am Ende des Kurses verfügen Sie über ein Modell, das als Ausgangspunkt für Ihre eigene Erforschung angewandter Diffusionsmodelle dienen kann.

Dieser Kurs wird Ihnen erheblich dabei helfen, die Möglichkeiten der Nutzung leistungsstarker Sprachmodelle zu erweitern, und in wenigen Stunden können Sie unglaubliche Anwendungen erstellen.

Dieser Kurs ist für Anfänger geeignet, die nur grundlegende Python-Kenntnisse beherrschen müssen.

Wie Diffusionsmodelle funktionieren

In dieser Abteilungslektion können Sie ein tiefgreifendes Verständnis des Diffusionsprozesses und der Modelle, die ihn durchführen, erlangen.

Dieser Kurs geht über das einfache Einbringen eines vorgefertigten Modells oder die Verwendung der API hinaus. Er lehrt Sie, ein Diffusionsmodell von Grund auf zu erstellen.

Im Einzelnen beinhaltet:

· Entdecken Sie die hochmoderne Welt der diffusionsbasierten generativen KI und erstellen Sie Ihr eigenes Diffusionsmodell von Grund auf.

· Gewinnen Sie Einblicke in Modelle von Diffusionsprozessen und Antriebsprozessen, die über vorgefertigte Modelle und APIs hinausgehen.

· Erwerben Sie praktische Programmierfähigkeiten durch Probenentnahme im Labor, Training von Diffusionsmodellen, Aufbau neuronaler Netze für die Rauschvorhersage und das Hinzufügen von Kontext für die personalisierte Bildgenerierung.

Am Ende des Kurses verfügen Sie über ein Modell, das als Ausgangspunkt für Ihre eigene Erkundung der Anwendung von Diffusionsmodellen dienen kann.

Darunter praktische Beispiele, die die Konzepte leicht verständlich machen, während das integrierte Jupyter-Notebook es Ihnen ermöglicht, nahtlos mit dem im Kurs vorgestellten Code und den Übungen zu experimentieren.

Dies ist ein Kurs für Fortgeschrittene und erfordert Kenntnisse in Python, Tensorflow oder Pytorch.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie drei neuen Kurse von Andrew Ng werden nacheinander veröffentlicht und zeigen Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie Anwendungen mithilfe der ChatGPT-API erstellen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!