吳恩達又給 AI 社區(qū)送福音了。

吳恩達在推特上宣布三門新的生成式 AI 課程上線。

這三門課包括 ——

1. 使用 OpenAI 的 ChatGPT API 構(gòu)建系統(tǒng):通過這門課，可以超越單個提示，學(xué)習(xí)構(gòu)建使用多個 API 調(diào)用 LLM 的復(fù)雜應(yīng)用。同時，你會學(xué)習(xí)到如何評估 LLM 的輸出，以確保安全性和準(zhǔn)確性，并驅(qū)動迭代改進。

2. LangChain 用于 LLM 應(yīng)用開發(fā):通過學(xué)習(xí)這個強大的開源工具，你可以構(gòu)建使用 LLM 的應(yīng)用，包括聊天機器人的記憶，文檔上的問題回答，以及可以決定下一步采取什么行動的 LLM 代理。

3. 擴散模型如何工作:這門課讓你能夠?qū)W習(xí)擴散模型的技術(shù)細節(jié)，這些模型支持 Midjourney，DALL?E 2 和 Stable Diffusion。你還可以生成自己的視頻游戲精靈的 Jupyter 工作代碼。

使用 ChatGPT API 構(gòu)建系統(tǒng)

這門課中，你可以學(xué)習(xí)如何通過連續(xù)調(diào)用大語言模型，來讓復(fù)雜的工作流程自動化。

內(nèi)容包括:

?構(gòu)建與先前提示交互的提示鏈。

?構(gòu)建 Python 代碼，以便與現(xiàn)有的和新的提示交互的系統(tǒng)。

?構(gòu)建使用課程中的技術(shù)的客服聊天機器人。

這些技能可以應(yīng)用于實際方案，包括將用戶查詢分類為聊天代理的響應(yīng)、評估用戶查詢的安全性，以及處理任務(wù)以進行思維鏈、多步驟推理。

其中，動手示例使概念易于理解，而內(nèi)置的 Jupyter Notebook 可以讓你無縫試驗課程中介紹的代碼和實驗室。

本課程適用于初學(xué)者，對 Python 有基本了解即可。也適用于想要學(xué)習(xí) LLM 尖端快速工程技能的中高級機器學(xué)習(xí)工程師。

LangChain 用于 LLM 應(yīng)用開發(fā)

在這門課中，可以學(xué)到使用 LangChain 框架擴展應(yīng)用程序開發(fā)中語言模型的用例和功能的基本技能。

具體包括:

?模型、提示和解析器:調(diào)用 LLM、提供提示和解析響應(yīng)

?LLM 的記憶:用于存儲對話和管理有限上下文空間的記憶

?Chains:創(chuàng)建操作序列

?文檔問答:將 LLM 應(yīng)用于您的專有數(shù)據(jù)和用例要求

?智能體:探索 LLM 作為推理代理的強大發(fā)展

在課程結(jié)束時，你可以擁有一個模型，作為你自己探索應(yīng)用擴散模型的起點。

這個課程將極大地幫你擴展利用強大語言模型的可能性，在幾個小時內(nèi)，你就可以創(chuàng)建不可思議的應(yīng)用程序。

本課適合初學(xué)者，掌握基本的 Python 知識即可。

擴散模型如何工作

在這部門課中，你可以深入了解擴散過程和執(zhí)行擴散過程的模型。

這門課不僅僅是簡單地引入預(yù)構(gòu)建的模型或使用 API，還會教你從頭開始構(gòu)建擴散模型。

具體包括:

?探索基于擴散的生成 AI 的前沿世界，并從頭開始創(chuàng)建自己的擴散模型。

?深入了解擴散過程和驅(qū)動過程的模型，超越預(yù)構(gòu)建的模型和 API。

?通過實驗室進行采樣、訓(xùn)練擴散模型、構(gòu)建用于噪聲預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及為個性化圖像生成添加上下文，獲得實用的編碼技能。

課程結(jié)束時，你將擁有一個模型，作為你自己探索應(yīng)用擴散模型的起點。

其中，動手示例使概念易于理解，而內(nèi)置的 Jupyter Notebook 可以讓你無縫試驗課程中介紹的代碼和實驗室。

這是一門中級課程，需要 Python，Tensorflow 或 Pytorch 的知識。

參考資料:

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