【ai精翻】人工智能——快速工程技术

您将学到什么

• 了解快速工程的基础知识
• 实施零样本和少样本学习技术
• 通过思维链 (CoT) 提示掌握多步骤推理
• 应用情境学习方法
• 使用 Python 和 LangChain 设计自定义工作流程
• 评估和优化不同用例的提示
• 利用高级提示技巧

要求

• 无需编程经验
• 愿意学习更多…

描述

您准备好彻底改变与 AI 互动的方式了吗？

本课程《使用 Python 进行提示工程》是您的终极指南，可帮助您掌握制作有效提示的艺术和科学，从而最大限度地发挥 OpenAI 的 GPT 模型的潜力。无论您是解决复杂问题、构建 AI 驱动的应用程序还是增强工作流程，本课程都包含可操作的技术和真实示例，可将您的技能提升到新的水平！

从零样本学习到高级的思路链 (CoT) 推理，本课程深入探讨了即时工程的细微差别。您将使用 Python 和 LangChain 库等尖端工具探索小样本学习、情境学习和多步推理。通过实践项目和最佳实践，您将有信心将这些技术应用于实际场景。

您将在本实践课程中学习以下内容及更多内容


1. 快速工程简介

• 什么是即时工程？它为什么重要？
• 制定有效提示的原则。
• OpenAI 的 GPT 模型及其功能介绍。

2.零样本学习和小样本学习

• 零样本和少样本学习技术概述。
• 使用真实世界的例子在 Python 中进行实际实现。
• 少数样本学习中的选择的最佳实践。

3. 情境学习

• 了解情境学习及其应用。
• 设计带有上下文示例的提示以改进模型响应。
• 用于情境学习的真实场景。

4. 思维链（CoT）提示

• 使用 CoT 推理分解复杂问题。
• 将 CoT 性能与标准提示进行比较。
• 用于多步骤解决问题的高级 CoT 技术。

5. Python 与 LangChain 集成

• 介绍用于快速工程工作流程的 LangChain 库。
• 使用 LangChain 和 OpenAI 模型构建交互式应用程序。
• 使用 Python 自动执行并扩展基于提示的任务。

6.评估与优化

• 如何测试和改进提示的准确性和相关性。
• 性能评估：跨用例比较结果。
• 针对特定行业或挑战的优化提示的技巧。

7. 实践项目

• 为现实问题（内容创建、编码助手、客户支持等）设计 AI 工作流程。
• 使用 LangChain 和 Python 构建和部署 AI 驱动的应用程序。

您准备好成为快速工程大师了吗？

这不仅仅是一门课程，更是您构建智能、有影响力的 AI 应用程序的门户。获得实用技能，学习行业领先的技术，并加入日益壮大的 AI 创新者社区。

不要等待——立即报名并开始用人工智能塑造未来！

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本课程适合哪些人？

• 想要掌握“如何与大型语言模型对话”
• 有兴趣了解和利用 AI 和 OpenAI 的 GPT 模型的强大功能的个人。
• 希望通过掌握小样本学习、情境学习和多步骤推理来增强其 AI 工作流程的专业人士。
• 想要利用人工智能以创新方式生成内容、想法或解决方案的创意人员。
• 开发人员希望将提示工程技术集成到他们的 Python 项目和应用程序中。