Zobacz także:

• Jak zhakowa 125,00 zł, (10,00 zł -92%)
• Blockchain i kryptowaluty. Kurs video. Zdecentralizowane finanse od podstaw 118,90 zł, (11,89 zł -90%)
• Web scraping. Kurs video. Zautomatyzowane pozyskiwanie danych z sieci 126,36 zł, (13,90 zł -89%)
• GraphQL. Kurs video. Buduj nowoczesne API w Pythonie 153,64 zł, (16,90 zł -89%)
• Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki 66,67 zł, (8,00 zł -88%)

Spis treści

Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4 -- spis treści

O autorce

O korektorce merytorycznej

Wstęp

Część 1. Podstawy modeli generatywnej sztucznej inteligencji i GPT

• Rozdział 1. Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
  • Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
    • Dziedziny generatywnej sztucznej inteligencji
    • Generowanie tekstu
    • Generowanie obrazów
    • Generowanie muzyki
    • Generowanie wideo
  • Historia i obecny stan badań
  • Podsumowanie
  • Źródła
• Rozdział 2. OpenAI i ChatGPT - co się kryje za rynkowym szumem
  • Wymagania techniczne
  • Czym jest OpenAI?
  • Przegląd rodzin modeli OpenAI
  • Droga do ChatGPT: rozwiązania matematyczne
    • Struktura sieci RNN
    • Główne ograniczenia sieci RNN
    • Usuwanie ograniczeń - wprowadzenie transformerów
    • GPT-3
  • ChatGPT: aktualny stan
  • Podsumowanie
  • Źródła

Część 2. ChatGPT w akcji

• Rozdział 3. Wprowadzenie do ChatGPT
  • Tworzenie konta ChatGPT
  • Interfejs użytkownika
  • Organizowanie czatów
  • Podsumowanie
  • Źródła
• Rozdział 4. Projektowanie promptów
  • Uczenie bez danych, z jedną i z kilkoma informacjami - typowe dla modeli transformerów
  • Zasady odpowiedniego konstruowania promptów w celu uzyskania poprawnych i spójnych wyników
  • Unikanie ryzyka ukrytej stronniczości i uwzględnianie kwestii etycznych w ChatGPT
  • Podsumowanie
  • Źródła
• Rozdział 5. Poprawa produktywności z ChatGPT
  • Wymagania techniczne
  • ChatGPT jako osobisty asystent
  • Generowanie tekstu
  • Tłumaczenie i poprawa umiejętności pisania
  • Szybkie pozyskiwanie informacji i wywiad konkurencyjny
  • Podsumowanie
• Rozdział 6. Przyszłość z ChatGPT
  • Po co deweloperom ChatGPT?
  • Generowanie, optymalizowanie i debugowanie kodu
  • Generowanie dokumentacji i wyjaśnianie kodu
  • Interpretowanie działania modeli ML
  • Tłumaczenie kodu na inne języki programowania
  • Podsumowanie
• Rozdział 7. Marketing z ChatGPT
  • Wymagania techniczne
  • Dlaczego marketingowcy potrzebują ChatGPT?
  • Tworzenie nowych produktów i strategii wejścia na rynek
  • Testy A/B dla porównania działań marketingowych
  • Wzmocnienie optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO)
  • Analiza wydźwięku wypowiedzi w celu poprawy jakości i zwiększenia zadowolenia klienta
  • Podsumowanie
• Rozdział 8. Badania z ChatGPT
  • Dlaczego naukowcy potrzebują ChatGPT?
  • Wybór literatury przedmiotu
  • Pomoc przy projektowaniu eksperymentu
  • Generowanie i formatowanie bibliografii
  • Generowanie prezentacji na temat badania
  • Podsumowanie
  • Źródła

Część 3. OpenAI dla przedsiębiorstw

• Rozdział 9. OpenAI i ChatGPT dla przedsiębiorstw - wprowadzenie do Azure OpenAI
  • Wymagania techniczne
  • OpenAI i Microsoft, czyli sztuczna inteligencja dla przedsiębiorstw - wprowadzenie do Azure OpenAI
    • Starsze rozwiązania Microsoftu w zakresie AI
    • Usługi Azure OpenAI Service
    • Odkrywanie usługi Playground
  • Po co wprowadzać publiczną chmurę?
  • Czym jest odpowiedzialna AI?
    • Droga Microsoftu w kierunku odpowiedzialnej AI
    • Azure OpenAI a odpowiedzialna AI
  • Podsumowanie
  • Źródła
• Rozdział 10. Ważne przypadki użycia dla korporacji
  • Wymagania techniczne
  • Jak Azure OpenAI jest wykorzystywany w przedsiębiorstwach?
  • Analizator i generator umów
    • Identyfikacja kluczowych postanowień
    • Analiza języka
    • Zaznaczanie potencjalnych problemów
    • Tworzenie szablonów umów
    • Frontend ze Streamlitem
  • Analiza działania call center
    • Wyodrębnianie parametrów
    • Analiza wydźwięku rozmowy
    • Klasyfikacja żądań klientów
    • Implementacja frontendu za pomocą Streamlita
  • Wyszukiwanie semantyczne
    • Osadzanie dokumentów za pomocą modułów LangChain
    • Tworzenie frontendu w Streamlicie
  • Podsumowanie
  • Źródła
• Rozdział 11. Epilog i ostatnie przemyślenia
  • Podsumowanie zagadnień omówionych w poprzednich rozdziałach
  • To dopiero początek
    • Powstanie multimodalnych dużych modeli językowych
    • Bing i Copilot
  • Wpływ technologii generatywnych na przemysł
  • Obawy związane z generatywną AI
    • Elon Musk wzywa do zatrzymania rozwoju
    • ChatGPT został zakazany we Włoszech przez Garante della Privacy
  • Etyczne implikacje generatywnej AI i dlaczego potrzebujemy odpowiedzialnej AI
  • Czego można się spodziewać w najbliższej przyszłości?
  • Podsumowanie
  • Źródła