Andrew Ng の 3 つの新しいコースが連続してリリースされ、ChatGPT API を使用してアプリケーションを構築する方法を段階的に説明します。

Ng Enda が AI コミュニティに再び良いニュースを送りました。

本日、Andrew Ng は Twitter で、3 つの新しい生成 AI コースがオンラインで提供されることを発表しました。

#これら 3 つのコースには、——

1. OpenAI ChatGPT の使用API 構築システム: このコースでは、単一のプロンプトを超えて、LLM への複数の API 呼び出しを使用する複雑なアプリケーションを構築する方法を学びます。同時に、LLM の出力を評価して安全性と精度を確保し、反復的な改善を推進する方法を学びます。

2. LLM アプリケーション開発のための LangChain: この強力なオープンソース ツールを学習することで、LLM を使用するアプリケーションを構築できますアプリケーションには、チャットボットのメモリ、文書の質問応答、次にどのようなアクションを実行するかを決定できる LLM エージェントが含まれます。

3. 拡散モデルの仕組み: このコースでは、拡散モデルがどのように機能するかを学ぶことができます。モデル 技術​​的な詳細、これらのモデルは Midjourney、DALL・E 2、および Stable Diffusion をサポートしています。ビデオ ゲーム スプライト用に独自の動作する Jupyter コードを生成することもできます。

これらのコースは期間限定で無料であり、各コースの期間も限られていることに注意してください。 1～1.5時間です。

ChatGPT API を使用したシステムの構築

このコースでは、大規模な言語モデルを継続的に呼び出すことで複雑なワークフローを自動化する方法を学習できます。

内容:

· 前のプロンプト チェーンと対話するプロンプトの構築。

· 既存および新しいプロンプト システムと対話するための Python コードを構築します。

· コースのテクニックを使用してカスタマー サービス チャットボットを構築します。

これらのスキルは、ユーザー クエリをチャット エージェントの応答に分類すること、ユーザー クエリのセキュリティを評価すること、思考連鎖や複数ステップの推論のためのタスクの処理など、現実のシナリオに適用できます。

その中で、実践的な例により概念が理解しやすくなり、組み込みの Jupyter Notebook を使用して、コースで紹介されたコードやラボをシームレスに試すことができます。

このコースは、Python の基本を理解している初心者に適しています。また、LLM の最先端のラピッド エンジニアリング スキルを学びたい中級および上級の機械学習エンジニアにも適しています。

LLM アプリケーション開発のための LangChain

このコースでは、LangChain フレームワークを使用してアプリケーション内の言語モデルのユースケースと機能を拡張するための基本的なスキルを学ぶことができます発達。 。

# 具体的には次のものが含まれます:

· モデル、プロンプト、パーサー: LLM の呼び出し、プロンプトの提供と応答の解析

· LLM のメモリ: ダイアログを保存し、限られたコンテキスト スペースを管理するためのメモリ

· チェーン: 一連の操作の作成

· ドキュメントQ&A: LLM を独自のデータとユースケース要件に適用する

· エージェント: 推論エージェントとしての LLM の強力な開発の探索

コースの最後には、次の開始点として機能するモデルが得られます。適用された拡散モデルを独自に探索します。

このコースは、強力な言語モデルを活用する可能性を広げるのに大いに役立ち、数時間で素晴らしいアプリケーションを作成できるようになります。

このコースは、Python の基本知識を習得する必要がある初心者に適しています。

拡散モデルの仕組み

このセクションでは、拡散プロセスとそれを実行するモデルについて詳しく理解できます。

このクラスでは、単に事前に構築されたモデルを持ち込んだり、API を使用したりするだけでなく、以下から始めることを学びます。スクラッチ 拡散モデルを構築します。

具体的には:

· 拡散ベースの生成 AI の最先端の世界を探索し、独自の拡散モデルを一から作成します。

· 事前に構築されたモデルや API を超えて、普及プロセスとそれを推進するモデルについての洞察を得ることができます。

· ラボでのサンプリング、拡散モデルのトレーニング、ノイズ予測のためのニューラル ネットワークの構築、パーソナライズされた画像生成へのコンテキストの追加を通じて、実践的なコーディング スキルを習得します。

コースの終わりまでに、拡散モデルの適用を独自に探求するための出発点として機能するモデルが完成します。

その中で、実践的な例により概念が理解しやすくなり、組み込みの Jupyter Notebook を使用して、コースで紹介されたコードやラボをシームレスに試すことができます。

これは、Python、Tensorflow、または Pytorch の知識が必要な中級レベルのコースです。

以上がAndrew Ng の 3 つの新しいコースが連続してリリースされ、ChatGPT API を使用してアプリケーションを構築する方法を段階的に説明します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。