吳恩達又給AI社區送福音了。

今日，吳恩達在推特上宣布三門新的生成式AI課程上線。

這三門課包括——

1. 使用OpenAI的ChatGPT API構建系統：通過這門課，可以超越單個提示，學習構建使用多個API調用LLM的復雜應用。同時，你會學習到如何評估LLM的輸出，以確保安全性和準確性，并驅動迭代改進。 

2. LangChain用于LLM應用開發：通過學習這個強大的開源工具，你可以構建使用LLM的應用，包括聊天機器人的記憶，文檔上的問題回答，以及可以決定下一步采取什么行動的LLM代理。 

3. 擴散模型如何工作：這門課讓你能夠學習擴散模型的技術細節，這些模型支持Midjourney，DALL·E 2和Stable Diffusion。你還可以生成自己的視頻游戲精靈的Jupyter工作代碼。

注意，這些課程都是限時免費的，每個課程時長在1-1.5小時。

使用ChatGPT API構建系統

這門課中，你可以學習如何通過連續調用大語言模型，來讓復雜的工作流程自動化。

內容包括：

· 構建與先前提示交互的提示鏈。

· 構建Python代碼，以便與現有的和新的提示交互的系統。

· 構建使用課程中的技術的客服聊天機器人。

這些技能可以應用于實際方案，包括將用戶查詢分類為聊天代理的響應、評估用戶查詢的安全性，以及處理任務以進行思維鏈、多步驟推理。

其中，動手示例使概念易于理解，而內置的Jupyter Notebook可以讓你無縫試驗課程中介紹的代碼和實驗室。

本課程適用于初學者，對Python有基本了解即可。也適用于想要學習LLM尖端快速工程技能的中高級機器學習工程師。

LangChain用于LLM應用開發

在這門課中，可以學到使用LangChain框架擴展應用程序開發中語言模型的用例和功能的基本技能。

具體包括：

· 模型、提示和解析器：調用LLM、提供提示和解析響應

· LLM的記憶：用于存儲對話和管理有限上下文空間的記憶

· Chains：創建操作序列

· 文檔問答：將LLM應用于您的專有數據和用例要求

· 智能體：探索LLM作為推理代理的強大發展

在課程結束時，你可以擁有一個模型，作為你自己探索應用擴散模型的起點。

這個課程將極大地幫你擴展利用強大語言模型的可能性，在幾個小時內，你就可以創建不可思議的應用程序。

本課適合初學者，掌握基本的Python知識即可。

擴散模型如何工作

在這部門課中，你可以深入了解擴散過程和執行擴散過程的模型。

這門課不僅僅是簡單地引入預構建的模型或使用 API，還會教你從頭開始構建擴散模型。

具體包括：

· 探索基于擴散的生成AI的前沿世界，并從頭開始創建自己的擴散模型。

· 深入了解擴散過程和驅動過程的模型，超越預構建的模型和API。

· 通過實驗室進行采樣、訓練擴散模型、構建用于噪聲預測的神經網絡以及為個性化圖像生成添加上下文，獲得實用的編碼技能。

課程結束時，你將擁有一個模型，作為你自己探索應用擴散模型的起點。

其中，動手示例使概念易于理解，而內置的Jupyter Notebook可以讓你無縫試驗課程中介紹的代碼和實驗室。

這是一門中級課程，需要Python，Tensorflow或Pytorch的知識。