アーネスト・ンによる開発者のためのChatGPTチップエンジニアリング無料コース

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ChatGPT Tip Project for Developersとは？

開発者向けChatGPTプロンプトプロジェクトはディープラーニング.AIOpenAI との共同コースは、開発者向けに設計されており、Isa Fulford、Andrew Ng を講師に迎え、大規模言語モデル（LLM）と OpenAI API を使用して強力なアプリケーションを迅速に構築する方法を学びます。このコースでは、カスタムチャットボットの構築方法、要約、推論、テキスト変換、スケーリングなどのタスクを含む、キューエンジニアリングのベストプラクティスをカバーしています。9つのビデオレッスンと7つのコード例を通して、参加者はJupyterノートブック環境で実践される効果的なプロンプト作成の2つの主要原則を学ぶことができます。このコースは、初心者から上級者までの機械学習エンジニアに適しており、基本的なPythonの知識のみを必要とします。

開発者向けChatGPTプロンプトエンジニアリングのコース目標

キュー・エンジニアリングのベストプラクティスをマスターするモデルの出力を最適化するための、質の高いプロンプトの書き方を学びます。
LLMの新たな活用法を探るカスタムチャットボットの構築など、LLMを使ったアプリケーション開発の方法を学ぶことができます。
体験の機会へのアクセス実際のオーサリングと反復プロンプトに基づいて、OpenAI APIを練習します。
LLMの仕組みを理解するLLMの運用メカニズムを深く理解し、その機能をより使いやすくする。
開発効率の向上LLMを使用して、テキスト要約、感情分析、翻訳など、時間と労力のかかる機能を迅速に実装する方法を学びます。

ChatGPT プロンプトエンジニアリング（開発者向け）のシラバス

紹介大規模言語モデル（Large Language Models: LLM）の主な2つのタイプ、ベースLLMと命令微調整LLMについて、モデルの特徴と適用シーンを紹介。
ガイドブック明確で曖昧さのない指示を書くための4つの主要な戦略と、モデルに十分な考える時間を与え、アウトプットの正確さと有用性を向上させる方法を学ぶ。
反復継続的な反復によってプロンプトを最適化する方法をマスターし、より満足のいく結果を出すためにモデルを調整する。
抄録使い方を学ぶチャットGPT 生徒の要約の精度を高めるために、ニーズを洗練させ、キーワードの違いを理解するなど、生徒の要約の成長を支援する。
推論ChatGPTによる感情分析と情報抽出。感情認識や、テキスト推論を強化するためのエンティティやテーマなどの情報抽出を含む。
換算ChatGPTは、翻訳、トーン調整、書式設定、テキストチェックなどのテキスト変換タスクに使用でき、さまざまなテキスト処理ニーズに対応できます。
エクステンションChatGPTを使って、返信メールを自動生成するなど、テキストを拡張する方法を学び、温度パラメータが出力に与える影響を理解します。
チャットボットChatGPTベースのチャットボットを構築し、多ラウンド対話機能のためのコンテキスト情報の処理方法を学びます。
概要コースの核となる知識をマインドマップにまとめ、学習したことを体系的に復習し、定着させる。

開発者のためのChatGPTチップエンジニアリングのコースアドレス

コース住所::ディープラーニング.AI

開発者向けChatGPTプロンプト・プロジェクト

フルスタックデベロッパーフルスタック開発者は、ChatGPTを使用して、チャットボット、インテリジェントな顧客サービス、およびアプリケーションの対話性を向上させるための自然言語処理を統合したその他のプロジェクトを構築します。
バックエンド開発者バックエンド開発者は、ChatGPTのAPIコールロジックを最適化し、システムの効率的で安定した動作を保証し、アプリケーションの強力なバックエンドサポートを提供する責任があります。
フロントエンド開発者フロントエンド開発者は、チャットインターフェイスのようなChatGPTとインタラクションするユーザーインターフェイスを設計し、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、インタラクションをよりスムーズで自然にします。
自然言語処理（NLP）スペシャリスト自然言語処理のエキスパートが、ChatGPTの助けを借りてテキスト生成や感情分析などのタスクを実行し、自然言語処理分野の可能性を引き出し、モデルのパフォーマンスを向上させます。
機械学習エンジニア機械学習エンジニアはChatGPTを他のモデルと組み合わせることで、インテリジェント・レコメンダー・システムなどの複雑なシステムを構築し、AIアプリケーションの境界を広げている。