限时免费，吴恩达新课三连发，手把手教你用 ChatGPT API 构建应用

吴恩达又给 AI 社区送福音了。

吴恩达在推特上宣布三门新的生成式 AI 课程上线。

这三门课包括 ——

1. 使用 OpenAI 的 ChatGPT API 构建系统：通过这门课，可以超越单个提示，学习构建使用多个 API 调用 LLM 的复杂应用。同时，你会学习到如何评估 LLM 的输出，以确保安全性和准确性，并驱动迭代改进。

2. LangChain 用于 LLM 应用开发：通过学习这个强大的开源工具，你可以构建使用 LLM 的应用，包括聊天机器人的记忆，文档上的问题回答，以及可以决定下一步采取什么行动的 LLM 代理。

3. 扩散模型如何工作：这门课让你能够学习扩散模型的技术细节，这些模型支持 Midjourney，DALL・E 2 和 Stable Diffusion。你还可以生成自己的视频游戏精灵的 Jupyter 工作代码。

注意，这些课程都是限时免费的，每个课程时长在 1-1.5 小时。

使用 ChatGPT API 构建系统

这门课中，你可以学习如何通过连续调用大语言模型，来让复杂的工作流程自动化。

内容包括：

・构建与先前提示交互的提示链。

・构建 Python 代码，以便与现有的和新的提示交互的系统。

・构建使用课程中的技术的客服聊天机器人。

这些技能可以应用于实际方案，包括将用户查询分类为聊天代理的响应、评估用户查询的安全性，以及处理任务以进行思维链、多步骤推理。

其中，动手示例使概念易于理解，而内置的 Jupyter Notebook 可以让你无缝试验课程中介绍的代码和实验室。

本课程适用于初学者，对 Python 有基本了解即可。也适用于想要学习 LLM 尖端快速工程技能的中高级机器学习工程师。

LangChain 用于 LLM 应用开发

在这门课中，可以学到使用 LangChain 框架扩展应用程序开发中语言模型的用例和功能的基本技能。

具体包括：

・模型、提示和解析器：调用 LLM、提供提示和解析响应

・LLM 的记忆：用于存储对话和管理有限上下文空间的记忆

・Chains：创建操作序列

・文档问答：将 LLM 应用于您的专有数据和用例要求

・智能体：探索 LLM 作为推理代理的强大发展

在课程结束时，你可以拥有一个模型，作为你自己探索应用扩散模型的起点。

这个课程将极大地帮你扩展利用强大语言模型的可能性，在几个小时内，你就可以创建不可思议的应用程序。

本课适合初学者，掌握基本的 Python 知识即可。

扩散模型如何工作

在这部门课中，你可以深入了解扩散过程和执行扩散过程的模型。

这门课不仅仅是简单地引入预构建的模型或使用 API，还会教你从头开始构建扩散模型。

具体包括：

・探索基于扩散的生成 AI 的前沿世界，并从头开始创建自己的扩散模型。

・深入了解扩散过程和驱动过程的模型，超越预构建的模型和 API。

・通过实验室进行采样、训练扩散模型、构建用于噪声预测的神经网络以及为个性化图像生成添加上下文，获得实用的编码技能。

课程结束时，你将拥有一个模型，作为你自己探索应用扩散模型的起点。

其中，动手示例使概念易于理解，而内置的 Jupyter Notebook 可以让你无缝试验课程中介绍的代码和实验室。

这是一门中级课程，需要 Python，Tensorflow 或 Pytorch 的知识。

参考资料：

• https://www.deeplearning.ai/short-courses/

本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era）

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