吴恩达公布了三门新的AI短课程，限时免费中

吴恩达公布了三门新的AI短课程，限时免费中 - 使用 ChatGPT API 构建系统 - 使用 Langchain 构建应用 - 扩散模型的工作原理 特别是 langchain 的课程和资料，应用开发者都应该看看。 学习地址

吴恩达公布了三门新的AI课程

吴恩达公布了三门新的AI课程 - 使用 ChatGPT API 构建系统 - 使用 Langchain 构建应用 - 扩散模型的工作原理 特别是 langchain 的课程和资料，应用开发者都应该看看。 Andrew Ng: 1/Thrilled to announce: 3 new Generative AI courses! * Building Systems with the ChatGPT API, with OpenAI’s @isafulf * LangChain for LLM Application Development, with LangChain’s @hwchase17 * How Diffusion Models Work, by @realSharonZhou Check them out:

吴恩达和OpenAI合作的新的“使用ChatGPT API构建系统”的课程的全部课程《大语言模型、ChatGPT API格式和T

吴恩达和OpenAI合作的新的“使用ChatGPT API构建系统”的课程的全部课程《大语言模型、ChatGPT API格式和Token介绍》（中英文字幕） 1-11课全部都翻译好了，搞了好几个小时 链接:提取码: 22b7

面向开发者的 LLM 入门课程 | 这个库存放吴恩达大模型系列课程中文版，包括《Prompt Engineering》、《Bui

面向开发者的 LLM 入门课程 | 这个库存放吴恩达大模型系列课程中文版，包括《Prompt Engineering》、《Building System》和《LangChain》 。 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》、《Building Systems with the ChatGPT API》、《LangChain for LLM Application Development》等教程 作为由吴恩达与 OpenAI 联合推出的官方教程，在可预见的未来会成为 LLM 的重要入门教程，但是目前还只支持英文版且国内访问受限，打造中文版且国内流畅访问的教程具有重要意义；同时，GPT 对中文、英文具有不同的理解能力。本教程在多次对比、实验之后确定了效果大致相当的中文 Prompt，支持学习者研究如何提升 ChatGPT 在中文语境下的理解与生成能力。

关于 AI 的顶尖课程（权威且免费，来自吴恩达，coursera，哈佛，斯坦福，谷歌等：

关于 AI 的顶尖课程（权威且免费，来自吴恩达，coursera，哈佛，斯坦福，谷歌等： ChatGPT 开发者提示工程 由 DeepLearning AI 和 OpenAI 为开发者提供的关于 ChatGPT Prompt工程的免费课程。来自@AndrewYNg 在这短短的 1.5 小时课程中，他和@isafulf 会教您如何使用大型语言模型 (LLM) 快速构建应用程序，以及这样做的最佳实践。 吴恩达的0基础人工智能入门经典课程 面向所有人的 AI 入门课程，包括非技术人员。 还是由吴老师@AndrewYNg和DeepLearningAI 在2019年推出，是一个4周的，0基础的系统课程，94万人报名。 哈佛CS50 使用 Python 学习 AI 机器学习的基础知识。 为期7周，66万人报名 斯坦福 CS 224N 介绍自然语言处理 (NLP) 及其工作原理。2022年推出 ，部分课程由克里斯托弗·曼宁老师讲授，斯坦福大学教授、斯坦福自然语言处理组负责人。 学习Prompting 包含 60 多个内容模块的提示工程综合课程。 带你从初级到高级。 机器学习简介 Google 的免费机器学习入门课程 学习 AI，通过微软的GitHub Copilot 4月25日推出 时效性很强 为ML新手，使用python语言的工程师准备的 LangChain 101：Prompts课程 您将学习如何： - 构建 LLM Prompts - 构建聊天Prompts - 使用Prompts选择器 - 使用解析器格式化输出

吴恩达课程出的和母猪下仔一样，新课《深入了解量化》发布。

吴恩达课程出的和母猪下仔一样，新课《深入了解量化》发布。 将从零开始学习实现线性量化的不同形式，包括非对称和对称模式。 课程还将指导如何在不同的维度（如单个张量、单个通道、单个组）上进行量化，以确保性能不受影响。 学习构建量化器，将任何开源深度学习模型的密集层压缩至8位精度。 通过将四个2位的权重打包进一个8位的整数中，实践如何将权重量化至2位。 课程地址：