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10 门最佳快速工程课程(2024 年 XNUMX 月)
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在不断发展的人工智能领域,快速工程艺术已成为专业人士和爱好者的关键技能。随着人工智能系统,特别是像 GPT 这样的语言模型,变得越来越复杂,与这些模型有效通信的能力变得至关重要。从本质上讲,即时工程是设计输入的技巧,指导这些人工智能系统产生最准确、相关和创造性的输出。
但快速工程到底是什么?为什么它会成为科技界的流行词?
提示工程是精心设计输入(或“提示”)以有效指导生成式 AI 模型并与之交互的艺术和科学,特别是像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM)。它涉及利用人工智能的功能来制定问题或陈述,以产生具体、相关和准确的输出。
该领域位于语言学、计算机科学和创造性思维的交叉点。它需要了解人工智能模型如何处理信息,并具有创造性的触觉来定制与期望结果相一致的提示。目标是最大限度地提高人工智能响应的效率和适用性,无论是生成文本、代码、图像,还是参与复杂的问题解决。
为了认识到这个新兴领域,我们整理了一份最佳即时工程课程清单。无论您是经验丰富的人工智能从业者还是好奇的新手,这些课程都可以为您提供有关即时工程细微差别的宝贵见解。从理解语言模型的基本原理到掌握特定应用的先进技术,这些课程涵盖了广泛的知识和技能。
1. 快速工程专业(范德比尔特大学)
范德比尔特大学提供的“即时工程专业化”是一项特殊的课程,旨在将学习者转变为即时工程领域的专家。这个由三门课程组成的综合系列将带您从基础知识到高级技术,使您能够充分利用生成式人工智能的潜力。专业化以实践、动手学习为中心,确保学生不仅理解理论,而且能够在各种情况下有效地应用它们。
该专业从“ChatGPT 快速工程”课程开始,该课程时长 18 小时,超过 4.8 名参与者给出了令人印象深刻的 2,000 分。在这里,学习者深入研究为 ChatGPT 等大型语言模型制作提示的艺术,学习如何利用其功能来实现一系列应用程序。第二门课程“ChatGPT 高级数据分析”重点介绍使用 ChatGPT 的代码解释器自动执行任务。这门为期 10 小时的课程,评分也高达 4.8,教授学生自动化文档处理和数据提取等技能。最后一门课程“值得信赖的生成式人工智能”是一个为期 8 小时的课程,旨在确保人工智能输出的可靠性和信任度。
主要特性
- 深度学习:从基本概念到即时工程的高级技能。
- 实践项目:用于建立和完善您的即时工程技能的实践练习。
- 各种应用:学习在自动化、数据分析和解决问题等各种环境中应用这些技能。
- 应用学习项目:现实世界的应用程序,从社交媒体帖子到使用人工智能解决复杂的问题。
- 专家指导:向该领域的大学和行业专家学习。
- 证书:获得范德比尔特大学的职业提升证书。
对于希望在专业、学术或个人努力中深入理解并有效应用即时工程的个人来说,本课程是理想的选择。
2. 生成式 AI:快速工程基础知识 (IBM)
IBM 提供的“生成式人工智能:快速工程基础知识”是初学者在快速工程领域打下坚实基础的必修课程。这门 7 小时的课程专为提供灵活的学习体验而量身定制,非常适合渴望探索生成式 AI 世界的专业人士、学生和爱好者。该课程旨在传授对即时工程概念、最佳实践和实用技术的全面理解。
该课程分为三个结构良好的模块,每个模块侧重于即时工程的不同方面。模块 1 介绍了生成人工智能中提示工程的概念,强调编写有效提示的最佳实践。模块 2 更深入地研究特定技术和方法,以提高生成式 AI 模型响应的精度和相关性。最终模块包括分级测验、实践项目以及扩展至图像生成提示和 IBM Prompt Lab 工具使用的可选内容。
主要特性
- 初学者友好:专为广大受众设计,包括没有经验的专业人士和爱好者。
- 灵活学习:按照您自己的节奏学习,课程结构可适应不同的时间表。
- 综合模块:涵盖即时工程的基本概念、技术和实践。
- 多样化的技术:探索零样本、少样本、访谈模式、思维链和思维树技术。
- 行业工具:介绍用于实际提示工程的 IBM Watsonx Prompt Lab、Spellbook 和 Dust 等工具。
- 亲身体验:参与实验室和最终项目,将学到的概念应用到现实场景中。
- 行业专家见解:从实践者那里获得有关有效提示制作和工具利用的见解。
- 职业证书:完成后即可获得可共享的证书,为您的职业档案增值。
对于那些开始快速工程之旅的人来说,本课程是一个绝佳的选择,它提供了该领域的坚实基础,并为学习者提供了有效指导人工智能模型实现预期结果的技能。
3. 利用生成式 AI 进行快速工程 (edureka)
Edureka 的“生成式 AI 即时工程”课程是由领先的行业专业人士精心设计的课程,专为热衷于深入研究人工智能驱动的创造力和即时工程实际应用的个人而设计。这门综合课程旨在帮助学习者掌握有效利用提示生成定制文本、代码等的技能,从而改变问题解决的格局。对于任何立志成为人工智能创新领域先驱的人来说,这是一个理想的平台。
该课程通过五个深入的模块展开,每个模块都侧重于即时工程和生成人工智能的不同方面。它从“生成式人工智能及其行业应用”开始,介绍生成式人工智能的原理、各种生成模型、其应用以及伦理考虑。本旅程继续“NLP 和深度学习”,深入探讨自然语言处理的基础知识、深度学习在 NLP 中的作用以及神经网络的基本概念。第三个模块“自动编码器和 GAN”深入自动编码器和生成对抗网络领域,探索它们的架构、训练和各种应用。
随着课程的进展,“语言模型和基于 Transformer 的生成模型”占据了中心舞台,阐明了不同的语言模型、Transformer 架构以及 GPT 和 BERT 等高级模型。最终模块“提示工程”完全致力于提示工程的原理和实践,包括提示设计策略、提示类型以及制作有效提示的艺术。
主要特性
- 专业策划的内容:由行业领导者开发,确保相关性和实用性。
- 广泛的课程:涵盖从人工智能基础知识到复杂的即时工程技术的一切。
- 注重实际应用:非常强调使用提示来解决各个领域的实际问题。
- 详细的模块化方法:每个模块都提供了对生成人工智能和即时工程特定领域的深入见解。
- 最新行业话题:包括人工智能模型及其应用的最新进展。
- 动手学习:使用各种人工智能工具和模型进行实际应用和实验的机会。
- 职业发展:非常适合寻求将高级人工智能技能融入其技能组合的专业人士。
本课程非常适合那些寻求全面了解生成人工智能及其在即时工程中的实际应用的人,为任何人工智能专业人士或爱好者提供宝贵的知识和技能。
4. ChatGPT 完整课程:初级到高级 (edureka)
“ChatGPT 完整课程:初学者到高级”是一个综合课程,专为那些渴望掌握生成式人工智能(以 ChatGPT 为重点)的人而设计。本课程涵盖即时工程、插件集成和 ChatGPT API 使用,并提供对 GPT-4 和 ChatGPT Plus 等最新开发的见解。它专为那些致力于在不断发展的数字技术领域脱颖而出的学习者量身定制。
该课程分为五个关键模块,每个模块都提供了有关 ChatGPT 及其应用程序的独特视角:
- ChatGPT 揭幕 涵盖生成式人工智能和 ChatGPT 的基础知识,包括其应用程序和人类与人工智能协作的未来。
- 提示工程和 ChatGPT 插件 深入研究即时工程基础知识、其应用,并增强 ChatGPT 响应。
- ChatGPT 提高生产力 展示了 ChatGPT 在数据科学、营销和项目管理等各个领域的使用。
- 面向开发者的 ChatGPT 专注于编程、调试以及与 ChatGPT 的 API 集成。
- GPT 模型和微调 ChatGPT 探索 GPT 模型的架构和微调,包括数据准备和训练过程。
这种课程结构确保了整体的学习体验,将理论知识与实际应用相结合。
主要特性
- 综合课程:涵盖 ChatGPT 从基础到高级应用程序。
- 实际项目:用于实践学习的现实案例研究。
- 强调及时工程:专注于提示工程和 ChatGPT API 集成。
- 最新的人工智能进展:深入了解 GPT-4 和 ChatGPT Plus 等开发。
- 多功能工具集曝光:包括Python、Java、TensorFlow和Keras。
- 职业提升:非常适合希望提高人工智能和数字技术技能的个人。
对于想要深入了解 ChatGPT 及其多样化应用程序的初学者和高级学习者的任何人来说,本课程都是宝贵的资源。
5. ChatGPT 即时工程(范德比尔特大学)
范德比尔特大学的“ChatGPT 快速工程”课程为学习者提供有效使用 ChatGPT 等大型语言模型的专业知识。作为即时工程专业化计划的一部分,它旨在展示即时工程在生活和商业各个方面的变革力量;本课程非常适合任何渴望掌握生成人工智能工具使用的人。
该课程分为六个模块,重点关注 ChatGPT 和类似大型语言模型在一系列应用中的重要性。首先强调了解这些模型如何响应自然语言提示的重要性。课程从基本的提示制作到复杂的技术,旨在解决不同领域的复杂问题。
学习者将探索 ChatGPT 在写作、总结、游戏、规划、模拟和编程等任务中的巨大潜力。该课程旨在培养强大的即时工程技能,使学生能够熟练使用大型语言模型来完成工作、企业和个人生活中的各种任务。
主要特性
- 综合课程:专注于大型语言模型的有效提示工程。
- 实际应用:展示 ChatGPT 在个人和专业环境中的多种用途。
- 技能提升:强调培养强大的即时写作技能以提高生产力。
- 广泛的受众吸引力:适合任何具有基本计算机使用技能的人。
- 解决问题的焦点:使学习者能够使用即时工程解决复杂的问题。
本课程非常适合希望深入研究生成人工智能世界的个人,为精通快速发展的即时工程领域提供了途径。
6. ChatGPT 为开发人员提供提示工程 (DeepLearning.AI/OpenAI)
DeepLearning.AI 提供的课程“ChatGPT Prompt Engineering for Developers”旨在让有抱负的提示工程师沉浸在生成精确且引人入胜的 AI 响应的艺术中。本课程由 OpenAI 的 Isa Fulford 和 DeepLearning.AI 的 Andrew Ng 创建,超越了 Web 界面提示创建的基础知识,重点关注通过 API 调用利用法学硕士来构建生成式 AI 应用程序。
本课程以其实用的方法而著称,结合现实世界的例子来提供对即时工程的透彻理解。它从促进软件开发的最佳实践开始,涵盖了一些重要领域,例如总结复杂信息、从不完整的数据中推断、转换文本样式以及使用先进的机器学习技术将想法扩展为详细的叙述。
此外,该课程还深入探讨了提示库的有效管理,这是提示工程角色的一项关键技能。它迎合了广泛的学习者的需求,从对 Python 有基本了解的初学者到寻求探索即时工程前沿和法学硕士使用的高级机器学习工程师。
主要特性
- 深度学习:为开发人员提供有关即时工程的全面指南。
- 实用方法:强调现实世界的应用和实例。
- 多元化技能发展:涵盖使用人工智能总结、推断、转换和扩展文本。
- 及时的图书馆管理:教授提示库的有效组织和利用。
- 广泛的观众吸引力:适合具有Python基础知识的初学者和高级工程师。
- 专家创作者:由 OpenAI 和 DeepLearning.AI 的知名专业人士开发。
本课程非常适合任何想要掌握即时工程的人,无论是刚刚起步还是希望在该领域取得进步,提供在软件开发中利用人工智能的基本技能。
7. 即时工程入门课程(LearnPrompting)
LearnPrompting 的“即时工程入门课程”提供了进入 AI 即时工程世界的理想切入点。该免费课程专为初学者和高级学习者量身定制,全面概述人工智能概念和复杂的即时工程技术。该课程以其高质量的内容和有效性而闻名,是生成人工智能复杂性的基础指南,在现代计算机科学领域至关重要。
该课程结构严谨,首先介绍人工智能系统及其应用,然后深入研究即时工程的基础知识。它解决了输入提示如何在 ChatGPT 等语言模型中发挥作用。深度学习模块进一步探索神经网络和机器学习技术等主题,使复杂的主题变得容易理解。
本课程的一个突出特点是它的实践方法,为学生提供现实世界的生成式人工智能应用的实践经验。这不仅增强了理论知识,还为学习者提供了适用于即时工程角色或涉及人工智能模型的类似职位的实践技能。
该课程涵盖一系列主题,包括提示、角色提示、小提示、组合技术、形式化提示、聊天机器人基础知识、法学硕士设置以及法学硕士的陷阱。每个概念都配有视觉教具和示例,确保提供引人入胜的情境学习体验。
主要特性
- 全面覆盖:从基本的人工智能概念到先进的即时工程技术。
- 无障碍学习:将复杂的主题分解为易于理解的模块。
- 实践经验:亲身实践现实世界的人工智能应用程序。
- 主题多样:对提示工程的各个方面进行深入探索。
- 参与式教学方法:使用视觉教具和示例来增强理解。
- 免费进入:让每个人都能接受人工智能的优质教育。
LearnPrompting 的这门入门课程非常适合任何想要进入 AI 提示工程世界的人,提供了在该领域取得成功至关重要的坚实基础和实践技能。
8. 使用 ChatGPT API 构建系统 (DeepLearning.AI)
“使用 ChatGPT API 构建系统”是一门专门课程,旨在教授使用大型语言模型高效构建多步骤系统。本课程非常适合希望实现复杂工作流程自动化并解锁新开发功能的学习者。该课程由 OpenAI 的 Isa Fulford 和 DeepLearning.AI 的 Andrew Ng 教授,以他们流行的“ChatGPT Prompt Engineering for Developers”为基础,提供了如何创建与 AI 模型动态交互的复杂系统的见解。
该课程简洁但充满实用知识。它围绕使用多阶段提示将复杂任务拆分为子任务管道的概念,从而提高法学硕士的效率和功能。主要学习点包括:
- 在完成先前提示的基础上开发提示链。
- 创建 Python 代码与 AI 补全和新提示交互的系统。
- 使用课程中涵盖的所有技术构建客户服务聊天机器人。
学习者还将获得对用户查询进行分类、评估查询的安全性以及处理思维链、多步骤推理任务的技能。尽管课程时长一小时,但它提供了对实际应用的全面理解,包括动手示例和用于实验所教授概念的内置 Jupyter 笔记本。
主要特性
- 高效的体系建设:学习使用法学硕士构建多步骤系统。
- 实用的学习方法:易于理解概念的实践示例。
- 专家指导:由行业专家 Isa Fulford 和 Andrew Ng 授课。
- 交互式学习工具:内置 Jupyter 笔记本,用于实际实验。
- 高级技巧:专注于多阶段提示和Python代码交互。
- 实际应用:适用于客户服务聊天机器人和安全评估的技能。
本课程非常适合对人工智能有一定了解并希望提高构建先进的人工智能驱动系统技能的个人。无论您是已完成“ChatGPT 开发人员提示工程”课程还是刚刚开始,本课程都会提供有关 ChatGPT API 实际应用的宝贵见解。
9. 生成式 AI 基础专业化 (IBM)
IBM 的“生成式人工智能基础专业化”是一项综合性计划,旨在让学生深入了解生成式人工智能的基本概念、模型、工具和应用程序。对于那些希望利用生成人工智能的潜力来改善工作场所、职业和整体生活的人来说,该专业是理想的选择。它适合各个领域的专业人士,不需要事先的技术知识或人工智能背景。
该专业由五门短期自定进度课程组成,每门课程大约需要 3-5 小时才能完成。这些课程涵盖一系列主题,包括:
- 生成式人工智能基础模型的基本概念和功能。
- 强大的提示工程技术可以为所需的人工智能结果编写有效的提示。
- 生成式 AI 的构建块和基础模型,例如 GPT、DALL-E 和 IBM Granite。
- 生成人工智能的伦理影响和考虑。
- 生成式人工智能的实际应用可促进职业发展和生产力。
该专业还包括动手实验室和项目,允许学习者练习使用流行的工具和平台,例如 IBM watsonx.ai、OpenAI ChatGPT、Stable Diffusion 和 Hugging Face。这些实验室提供文本、图像和代码生成、提示工程工具和基础模型的实践经验。
主要特性
- 全面了解:深入了解生成式 AI 概念、工具和应用程序。
- 实用即时工程:学习为生成式 AI 模型编写有效的提示。
- 道德意识:讨论生成式人工智能的局限性和伦理考虑。
- 职业提升:认识到生成式人工智能在提高专业技能和工作效率方面的潜力。
- 动手学习:使用流行的人工智能工具和平台参与实验室和项目。
- 无障碍服务:适合没有人工智能背景的学习者,使各领域的专业人士受益。
对于任何热衷于释放生成式人工智能功能并将其应用到专业环境中的人来说,这种专业化都是宝贵的资源。它提供实用的知识和技能,使其成为该领域新手或希望增强对生成人工智能技术的理解的理想学习路径。
10. 适合所有人的生成式人工智能 (DeepLearning.AI)
DeepLearning.AI 的“面向所有人的生成式人工智能”由人工智能先驱吴恩达 (Andrew Ng) 指导,提供了一种独特且易于理解的方法来理解生成式人工智能。本课程专为那些寻求基本了解生成人工智能、它的工作原理、潜力和局限性的人量身定制。它旨在帮助个人和专业人士将生成式人工智能有效地融入到他们的工作中。
该课程分为三个富有洞察力的模块:
- 生成式人工智能简介:本模块介绍生成式人工智能的基础知识,包括其常见用例和技术功能。
- 生成式人工智能项目:在这里,学习者进行动手练习,将生成式人工智能应用到实际场景中,学习有效的提示工程。
- 商业和社会中的生成式人工智能:本模块探讨生成式人工智能对企业和社会的更广泛影响,深入探讨其机遇和风险。
在整个课程中,吴恩达指导学习者了解生成式人工智能的细微差别,提供对现实世界应用和常见用例的见解。该课程强调实践经验,练习旨在将知识应用于日常工作情况并探索人工智能的高级用途。
主要特性
- 基础理解:了解生成人工智能的基础知识、其功能及其局限性。
- 实际项目:在各种情况下应用生成式人工智能的实践练习。
- 专家指导:著名人工智能专家 Andrew Ng 的指导。
- 商业和社会影响:深入了解生成式人工智能对商业和社会的影响。
- 所有人都可以访问:旨在让每个人都能获得人工智能知识,无论以前的经验如何。
- 赋权方法:帮助学习者积极参与人工智能驱动的未来。
对于任何希望在工作和生活中理解和应用生成人工智能的人来说,《面向所有人的生成人工智能》是一门理想的课程。它提供了进入人工智能世界的全面且易于访问的切入点,使其成为初学者和希望扩展该领域知识的人的绝佳选择。
通过快速工程探索人工智能领域
这些顶级人工智能提示工程课程为不断发展的人工智能世界提供了全面的指南,适合从初学者到高级从业者的广泛学习者。这些课程不仅为个人提供即时工程的技术知识,而且为各个领域的创新应用打开了大门。随着人工智能继续塑造我们的数字景观,掌握即时工程变得至关重要,使用户能够有效地与人工智能技术进行沟通和利用。无论是职业发展、个人成长还是学术追求,这些课程都提供了在人工智能动态领域中驾驭并脱颖而出所需的基础技能。
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Alex McFarland 是一位人工智能记者和作家,致力于探索人工智能的最新发展。他与全球众多人工智能初创公司和出版物合作。