使用Python、Gpt和Openai Api进行快速工程设计

学习从LLMs获得更好的答案，测试回复，像专业人士一样使用OpenAI Python APi！这门课程不同于其他所有的工程课程。在这门课程中，你将会学到一些你需要的人工智能技能，如果你是一名软件工程师，数据科学家，数据分析师，或者一名真正的高薪工程师。什么是提示工程？提示工程是一种找到正确提示以从您的LLM中获得正确结果的技能。凭借专家级的快速工程技能，您可以实现商业上有利可图的LLM解决方案。另一方面。由技能一般的人编写的提示可能根本不会产生有效的解决方案。我预测，在12 – 24个月内，即时工程将成为分析行业最需要的技能。随着公司开始采用LLM用例，您需要做出一个重要的选择。你可以今天学习这些新技能，为即将到来的人工智能角色做好准备。或者当其他人进入新创建的人工智能角色时，你可以袖手旁观。和只使用ChatGPT有什么不同？本课程的主要内容是教你使用OpenAI Python API来查询最新的LLM，如GPT 3.5和GPT 4。做这门课需要懂Python吗？不你不知道。因为在课程开始的时候，你会学习提示ChatGPT教你Python。因此，如果你不了解Python，并且你对“一台机器教你如何给一台机器编程”的想法感到满意，那么就去报名参加这个课程吧。Prompt Engineering In Python, With Gpt, And The Openai Api

涵盖哪些内容？在向我们的个性化ChatGPT教练学习之后，我们将开始使用Python API查询GPT。你可以使用GPT 3.5涡轮增压或GPT 4。这是一个改变单一参数的问题。你将学会如何从LLMs得到比你未经训练的竞争对手更好的答案。你还会学到著名的“思维链”提示技巧。接下来，您将学习如何用Python与GPT模型进行多回合对话。该课程还将向您介绍即时黑客技术。你会看到即时黑客攻击的例子。您将学习如何防御即时黑客攻击。你将看到OpenAI如何修补其模型中的安全漏洞。接下来，您将学习如何使用LLM从文本中提取数据。然后，您将学习如何正确测试LLM数据提取的结果。此工作流可以是数据管道中的一个组件。课程结束后，你将踏上成为专业工程师的征程。这门课程还有什么独特之处？互联网上有很多学习的机会。但是当你深入挖掘的时候，你会经常注意到演讲者缺乏商业经验。互联网上充斥着由应届毕业生、本科生、销售和营销团队以及毕生从事学术研究的教授编写的培训材料。然而，最好的教育来自有实际行业经验的人。你需要一个有经验的专业人士在你身边。你需要有人向你展示你从未见过的另类视角。你需要有人教你如何“得到它”。讲师是谁，他有什么资格证书？

嗨！我的名字是Slava Razbash，我从2011年开始从事人工智能和机器学习工作。这些角色多年来被冠以不同的名称。诸如“预测”、“预测性分析”、“规定性分析”，当然还有“数据科学”。大型语言模型是该领域发展的下一步。LLM已经准备好为拥有合适技能的人提供职业机会。随着越来越多的公司开始采用LLM用例，机会的数量将会增加。你可能想看看我在LinkedIn上的资料。你可能想看看我工作过的地方。(也欢迎你和我联系。)我解决了很多数据科学和机器学习的工程问题。我帮助了很多我的朋友和同事。有时候，在我离开公司很久之后，前同事还会向我寻求建议。但是现在我在和你分享我的经验和知识——帮助你成为一名高薪的prompt工程师。现在你也可以向我学习了。这道菜是给我的吗？在职业决策领域，你掌握着自己的命运。你今天所做的选择有可能塑造你多年的未来。就学习专业水平的即时工程技能而言，我看到了四种截然不同的选择。第一选择:什么都不做。看人工智能热潮过去。如果你选择“什么都不做”的选项，那么你将错过人工智能热潮带来的职业发展。我估计人工智能热潮有可能让你的职业生涯增加五年。第二个选择:彻底改变与人工智能无关的行业。也许你一直想成为一名飞行员？第三选择:别处学Prompt工程。来自商业经验少得多(如果有的话)的导师。需要更长的时间。这些课程和书籍不会根据商业使用案例量身定制。您将花费大量时间编写关于计算苹果和其他琐碎应用程序的提示。你必须想出如何把你的新知识转移到公司环境中去。你也不会学到我的秘密技术。第四个选择:参加这个课程，给自己一个职业提升。因为这是在企业数据分析领域掌握LLM的最快途径。你并不局限于单一的道路。选择权在你手里！

该课程适用于希望从事专业提示工程师职业的人，在企业中分析数据的人，希望从事数据分析、数据科学或任何其他数据分析领域职业的人

MP4 |视频:h264，1280×720 |音语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 谷歌机译） |时长:1小时19分钟 含课程文件

你会学到什么
将ChatGPT变成个性化教练
使用OpenAI Python API查询大型语言模型(LLM)
通过OpenAI Python API与LLM进行多轮聊天
反复改进你的提示
意识到即时黑客攻击，并学习如何减轻它
从文本数据中提取数值
测试您的提示，以确保它们是健壮和可靠的

要求
方案一:本课程第一章用ChatGPT教你Python。所以如果你对从ChatGPT学习Python的想法感到舒服的话，你不需要了解Python。
方案二:不妨先试试专门的Python课程。但是，我会首先尝试ChatGPT选项。严格来说，在Jupyter笔记本中使用Python应该会很舒服。但是你可以在Udemy上注册额外的Python课程。

课程概览：
第一部分:导言

第1讲课程概述和主要区别点

第2讲简介

第二部分:作为个人蔻驰的ChatGPT

第3讲把ChatGPT变成个人的蔻驰

第4讲ChatGPT失败的地方

第3部分:笔记本1: Python API提示

第5课设置您的OpenAI API密钥

第6讲Python API提示和迭代提示改进第1部分

第7讲迭代促进改进第2部分

第8讲使用GPT 4和其他模型版本

第9讲可选:为查询OpenAI API实现指数补偿

第10讲诱导和减轻LLMs中的幻觉

第11讲思维链提示-正式介绍

第4部分:Python API聊天机器人

第12讲Python API聊天机器人

第13讲即时黑客

第14讲可选:为多回合对话实现指数补偿

第5节:从文本数据中提取数值

从文本数据中提取数值，并测试提取结果。