吴恩达.面向开发人员的 ChatGPT 提示工程师课程

名称：吴恩达.面向开发人员的ChatGPT提示工程师课程描述：该课程旨在为AI开发者们提供一个全面而深入的学习平台,内容涵盖了如何书写高质量的AI提示词，以及如何利用GPT-3的先进技术开发一个高效、智能的AI聊天机器人。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，该课程都将为你提供一种系统而有效的学习方法。链接：https://pan.quark.cn/s/33b4ace5b085大小：N标签：#ChatGPT#教程#吴恩达#quark来自：雷锋频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup投稿：@kejiqubot

面向开发人员的 ChatGPT 提示工程

面向开发人员的ChatGPT提示工程吴恩达和OpenAI携手推出了一门免费的PromptEngineering（提示工程师）课程，旨在为AI开发者们提供一个全面而深入的学习平台。该课程内容涵盖了如何书写高质量的AI提示词，以及如何利用GPT-3的先进技术开发一个高效、智能的AI聊天机器人。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，该课程都将为你提供一种系统而有效的学习方法。#教程

01. 课程介绍（吴恩达 x Open AI ChatGPT 提示工程教程）_哔哩哔哩_bilibili

由@GitHubDaily翻译的吴恩达prompt课程中文字幕版，以下是他的微博原文：今天花了一天时间，将《ChatGPT提示工程》视频教程的所有字幕都翻译完了。该教程由吴恩达老师与OpenAI开发者IzaFulford联手教授。教程总共分为9个章节，时长一个多小时，里面主要涵盖：提示词最佳实践、评论情感分类、文本总结、邮件撰写、文本翻译、快速搭建一个聊天机器人等等。所有当下ChatGPT的流行案例，你都能在这个教程里面找到，十分全面！除了能在这个教程里面学到如何使用Prompt，你还能学到GPT接口调用开发知识。有需要的话，你甚至能在这个教程之上去延伸扩展，搭建出一款令人惊艳的应用。目前该教程已经在DeepLearning.ai正式上线，官网上提供了可交互式的Notebook，让你可以一边学习，一边跟着编写代码实践。不过当下该教程只有英文版，为了让看不懂英文的同学也能第一时间学习并掌握这项技术，我完整翻译了所有英文字幕，并且将所有视频与字幕同步上传到了B站。中文视频：http://t.cn/A6NNS9Be英文视频：http://t.cn/A6NNS2kl该视频的中英文字幕源文件，我也将其开源到了GitHub上。如果你在观看视频的过程中，发现翻译内容有错漏、错别字、病句等情况，欢迎向我们提交PullRequest以改进字幕翻译质量。字幕地址：github.com/GitHubDaily/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers-in-Chinese

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DeepLearningAI和OpenAI为开发者提供的关于ChatGPTPrompt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CS224N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GitHubCopilot4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LangChain101：Prompts课程您将学习如何：-构建LLMPrompts-构建聊天Prompts-使用Prompts选择器-使用解析器格式化输出

谷歌免费发布了一套 15 门课长达 300 小时的机器学习工程师课程。

谷歌免费发布了一套15门课长达300小时的机器学习工程师课程。涵盖了机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。详细的学习内容有：•机器学习基础：涵盖机器学习的基本原理和方法。•特征工程：探讨如何有效地处理和转换数据，以提高模型性能。•生产级机器学习系统：介绍如何将机器学习模型部署到生产环境中。•计算机视觉与自然语言处理：涉及图像和语言数据的分析和应用。•推荐系统：讨论如何构建个性化推荐引擎。•MLOps：聚焦于机器学习操作的实践，包括模型的部署、监控和维护。•TensorFlow、GoogleCloud、VertexAI：介绍这些工具和平台如何支持机器学习项目的开发和部署。课程地址：https://www.cloudskillsboost.google/paths/17

OpenAI官方ChatGPT提示工程 - 最佳实践11篇（大合集）

可以错过之前的任何一篇，但请收藏好这一篇，写了无数个日夜。------今年，在OpenAI开放了ChatGPT不久后，网络上出现了许多关于如何编写Prompt的教程。这些课程和相关的Prompt模版，在一定程度上弥补了这块新鲜领域的空白，使得大家对于如何编写Prompt有了一定的认知。在这不久之后，OpenAI和吴恩达合作开发了一套针对ChatGPT提示工程的最佳实践课程，课程名为《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers》。随后，OpenAI官方又正式的发布了一份"GPT最佳实践"指南，可以说是期盼已久。官方出品，必是精品。本文汇总了这些官方权威教程的所有文章，内容包括：1.OpenAI官方GPT最佳实践的六个策略，共6篇文章2.OpenAI与吴恩达合作开发的ChatGPT提示工程课程，共5篇文章3.扩展内容a.OpenAI关于AGI通用人工智能及未来技术的规划b.比尔·盖茨关于“人工智能的风险是真实存在的”的思考