标签: Large Language Models

  • 全面了解生成式人工智能与AI智能体 —— Udemy课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/iag-llms/

    在人工智能快速发展的时代,了解生成式人工智能(IA Generativa)及其应用变得尤为重要。本文将为大家详细介绍Udemy上一门极具实用价值的课程——《IA Generativa, LLMs e Agentes de IA (AI Agents) na Prática》。这门课程由经验丰富的讲师设计,旨在帮助学员理解生成式AI的基础知识、核心技术以及实际操作方法。课程内容丰富,覆盖了大型语言模型(LLMs)、小型语言模型、AI智能体等前沿话题,结合大量实战演示,让你快速掌握使用AI工具创造文本、图片、视频、语音和音乐的方法。无论你是企业从业者、开发者,还是对AI感兴趣的普通用户,这门课程都能帮你开启AI的新世界,不仅提升工作效率,还能探索未来的无限可能。课程强调简明易懂的讲解和实用操作,适合没有技术背景的学习者。不要错过这个把握未来、提升竞争力的绝佳机会,立即报名,开启你的AI之旅吧!

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  • 深度学习Prompt工程:掌握最新技术的Udemy课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/1-ki-elite-prompt-engineering-20-mit-den-neusten-methoden/

    在人工智能的快速发展中,Prompt工程已成为与AI模型高效互动的关键技能。如果你希望深入了解如何设计高效、精准的Prompts,以优化AI模型的输出,那么Udemy的《1% KI-Elite: Prompt Engineering 2.0 mit den neusten Methoden》课程绝对是你的理想选择。该课程由经验丰富的Sascha老师授课,内容涵盖基础知识、实用技巧、先进方法以及工具应用,适合从入门到高级的学习者。课程特色包括:

    1. 全面系统的Prompt工程理论,从基本概念到复杂策略,帮助你建立坚实的基础。
    2. 多模型分析,比较GPT、Claude、Gemini等不同AI平台的特点和应用场景。
    3. 实践操作,学习如何利用变量、参数调控输出,以及多轮Prompt技术。
    4. 高级技巧,如Prompt链、检索增强生成(RAG)、长存记忆等,为你的AI应用增值。
    5. 工具实战,涵盖ChatGPT、Midjourney、AutoGPT等主流工具的使用技巧。
    6. 多行业应用,包括内容创作、SEO优化、科研、代码生成、客户服务等,提供丰富的案例和模板。
    7. 探索未来趋势,了解Prompt工程的发展方向和职业前景。

    总结而言,这门课程不仅适合对AI感兴趣的初学者,也为希望提升技术能力的专业人士提供了宝贵的资源。通过系统学习,你将能够自主设计高效Prompt,极大提升AI模型的表现和应用效率。无论你是AI开发者、内容创作者、研究人员,还是企业管理者,都可以从中获益良多。现在就加入这场Prompt工程的学习之旅,开启你的AI新篇章!

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  • 深入浅出:Udemy《大型语言模型Transformer、Attention、DeepSeek PyTorch》课程评测与推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/concept-coding-llm-transformerattention-deepseek-pytorch/

    近年来,随着人工智能的快速发展,大型语言模型(LLMs)如ChatGPT和DeepSeek成为行业焦点。为了更好地理解这些模型的底层原理,我参加了Udemy上的《Introduction to LLMs Transformer, Attention, DeepSeek PyTorch》课程。课程内容全面系统,从attention机制的基本原理讲起,逐步引导学习者理解transformer架构的核心思想。特别是对自注意力、多头注意力、位置编码等关键技术进行了深入解析,帮助我掌握了构建高效自然语言处理模型的核心技术。此外,课程还详细介绍了DeepSeek这一前沿模型,展示了其在优化注意力机制方面的创新。通过实战演练和代码示例,我不仅理解了模型的训练流程,还学会了如何进行微调,提升模型的实用性。对AI初学者和开发者来说,这门课程内容丰富、逻辑清晰,是打牢基础和迈向高级应用的绝佳选择。强烈推荐给所有对AI、自然语言处理有兴趣的朋友!

    课程链接: https://www.udemy.com/course/concept-coding-llm-transformerattention-deepseek-pytorch/