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吴恩达在Twitter上宣布了与OpenAI合作的最新免费教程:ChatGPT Prompt Engineering for Developers》

《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers:BuildPowerfulAppswithLLMs》

我们可以通过下面的链接,直达官网网站:

在深度学习领域中,聊天机器人技术已经取得了显著的进展。为了帮助开发者更好地理解和应用这一技术,我们推出了一门名为“聊天机器人提示工程”的短期课程。本课程将带领开发者深入探讨如何利用先进的自然语言处理算法,构建高效且富有智能的聊天机器人。通过本课程,开发者将学到:1. 了解聊天机器人和人工智能的基本概念,明确其在实际应用中的价值。2. 掌握常见的自然语言处理技术,如分词、词性标注、命名实体识别等。3. 学会使用流行的自然语言处理框架,如spaCy、NLTK和Gensim。4. 理解聊天机器人的核心组件,包括对话管理、情感分析、知识库等。5. 学习如何根据用户需求和场景,定制聊天机器人的功能和性能。6. 熟悉常用的聊天机器人开发工具和平台,提高开发效率。7. 探讨聊天机器人在不同行业和领域的应用案例,激发创新思维。我们的课程适合具有基本编程经验的开发者,以及对聊天机器人技术感兴趣的人士。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都可以从这门课程中获益良多。加入我们的短期课程,让我们一起探索聊天机器人提示工程的无限可能!

《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers:BuildPowerfulAppswithLLMs》

课程内容

在《ChatGPT Prompt Engineering》这部针对开发人员的教程中,我们将一起探讨如何运用大型语言模型(LLM)的的力量,迅速且有效地打造功能卓越的应用程序。

在本课程中,我们将深入探讨LLM的工作原理,为您呈现一套高效易学的实践案例。此外,我们还将向您展示如何运用LLM API在应用程序中实现各类功能,让您轻松掌握这一强大的技术工具。

总结(例如,为简明起见,总结用户评论)推理(例如,情感分类、主题提取)转换文本(例如,翻译、拼写和语法更正)扩展(例如,自动写电子邮件)

此外,您还将学习:

编写Prompts的两个关键原则如何系统地设计Prompts如何构建自定义聊天机器人

在该课程中所有提到的概念都会用大量的例子来进行说明。

好了,不多说了,我先开始学了,回头再分享和一起交流该内容吧。感兴趣的可以关注DD,一起学习,一起进步 《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers:BuildPowerfulAppswithLLMs》

《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers:BuildPowerfulAppswithLLMs》

最后插播下:这些赠书还在进行中,感兴趣的可以来社区(http://spring4all.com)领取

《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers:BuildPowerfulAppswithLLMs》

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