ソース | Qubit | パブリック アカウント QbitAI
ご家族の皆様、Andrew Ng 氏が教える AI コースが 1 か月ぶりについに更新されました!
今回は、LangChain、普及モデル、ChatGPT APIを使ったシステム構築など、3つのコースが一気にスタートしました。
まだ期間限定で無料ですが、普及モデルでは一定の知識が必要であることを除けば、他の 2 つのコースの初心者も聞くことができます。
一部のネチズンはこれらのコースを完了するために一睡もしませんでした。
授業内容
3つのコースの所要時間は約1時間で、いずれも事例を交えてより深く理解できます。
このうち、ChatGPT API と LangChain については、Wu Enda 氏が開発者の協力を得て説明しました。
彼らは、OpenAI の Isa Fulford と LangChain チームの Harrison Chase です。
普及モデルコースはウー・エンダの生徒であるシャロン・チョウが指導し、ウーは推薦した。
ChatGPT APIを使ったシステム構築
このコースでは、思考の連鎖を使用して LLM を呼び出し、複雑なワークフローを自動化する方法を学びます。
このコースは初心者から上級者まで受講できますが、Python の基本的な知識が必要です。
このコースを受講すると、ヒント チェーンの構築方法を習得し、Python コードがヒント コンテンツと対話するシステムを理解できるようになります。
このコースはまた、現実から始まり、教えられたすべての理論的知識を組み合わせて、独自のカスタマー サービス チャットボットを構築する方法を紹介します。
これらの内容に興味のある方は、ぜひこの講座を受講してみてください！
ポータル:
https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-systems-with-chatgpt/
LLM を使用して LangChain 経由でアプリケーションを開発する
LangChain は、LLM を通じてアプリケーションを構築するためのオープンソース ツールです。
このコースを受講するには、Python の基本的な知識も必要です。
このコースでは、まずモデル、ヒント、パーサーなどの基本的な概念を紹介し、次にモデルを記憶する方法から展開します。
次に、LangChain のコアであるロジック チェーンがあります。
これらの理論的知識を紹介した後、ドキュメントに基づいて質問と回答を生成するプログラムを例に、具体的な開発プロセスを紹介します。
さらに、このコースでは、アプリケーションの評価方法といくつかの組み込み LangChain ツールの使用方法も紹介します。
このコースを受講すると、数時間以内に LangChain を使用して強力なアプリケーションを作成できるようになります。
早速試してみませんか？
ポータル:
https://www.deeplearning.ai/short-courses/langchain-for-llm-application-development/
拡散モデルの仕組み
有名なペイント ツール Midjourney と Stable Diffusion はどちらも拡散モデルによって駆動されます。
このコースでは普及プロセスとモデルについて詳しく説明し、前の 2 つのコースよりも少し難易度が高くなります。
このコースでは、仕組みやトレーニング プロセスに加えて、普及モデルをゼロから構築する方法についても説明します。
このコースでは、具体的な例と組み合わせて、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、および実践的なコーディング スキルについて説明します。
このコースでは、拡散生成 AI に関する最新の知識を学び、既存のモデルや API を超えた独自の拡散モデルを作成できます。
ディフュージョンモデルに興味のある読者はお見逃しなく！
ポータル:
https://www.deeplearning.ai/short-courses/how-diffusion-models-work/
参考リンク：
https ://twitter.com/AndrewYNg/status/1663984377918001153