吴恩达课程

以下是一些与吴恩达大模型相关的教程和资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版等。 提示工程指南： 地址： 简介：基于对大语言模型的兴趣编写的全新提示工程指南，介绍了相关论文研究等。 LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：由两位 LLM 创业者维护的 Langchain 中文文档。 LLM 九层妖塔： 地址： 简介：包含 ChatGLM 等实战与经验。 目录：吴恩达讲 Prompt https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki Coze 复刻：吴恩达开源的 AI 翻译项目 复刻步骤：包括配置反思优化的提示词、结合反思优化建议再次翻译、选择输出方式等。 大语言模型分为基础 LLM 和指令微调 LLM 两类。基础 LLM 经过训练可根据文本预测下一个词，指令微调 LLM 经过训练能遵循指令，为让系统更有帮助并遵循指令，通常会使用人类反馈强化学习（RLHF）技术优化。提示的关键原则包括尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”，给大模型思考的时间以及足够的时间去完成任务。

以下是关于吴恩达系列课程的相关信息： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版、《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版、《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到刚进入 AI 应用开发的朋友们。 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的 LLM 九层妖塔： 地址： 简介：ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 吴恩达讲 Prompt 相关课程： 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering（提示工程师）课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词，并且最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本：【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 吴恩达和 Open AI 合作的提示工程课程一共 9 集全部已经翻译完成，并且改成了双语字幕，字幕文件也已经上传了。 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本： 2023 年 8 月 24 日历史更新（归档）： 吴恩达最新的《》短课程上线，课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。 《》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents，从记忆检索到决策推理，再到行动顺序的选择，真实展现了 Agent 的智能化进程。 在》，用一张清晰、具有美感的图片展示了 Models、Prompt Templates、Chains、Agent 和 MultiAgent 之间的关系。 《》，周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人，也是前京东集团高级副总裁，他在 GAIR 2023 论坛上发表了自己对未来的看法：AI 未来将融合语言与工具智能，实现人工智能在复杂场景下的应用。

以下是吴恩达相关视频课程的链接： 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出的免费 Prompt Engineering（提示工程师）课程： 原版网址：https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本： 【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本： 推荐直接使用 Jupyter 版本学习，效率更高：https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 视频下载地址：https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程：https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本： 2023 年 11 月 9 日推出的新课程《》，一共 31 集，可在 B 站观看学习。

以下是一些可以看到吴恩达大模型通识课的途径： 1. 中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，地址： 2. 目录：吴恩达讲 Prompt，地址：https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki ； 3. 2023 年 8 月 24 日，吴恩达最新的《》短课程上线。

吴恩达（Andrew Ng）是人工智能领域的知名科学家和教育者。 他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著： 曾在斯坦福大学任副教授，领导过谷歌的大脑项目（Google Brain）。 担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。 以深度学习和大规模机器学习系统的研究闻名，推动了人工智能技术的商业应用和普及，是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者，如 TensorFlow 和 Caffe。 他致力于普及人工智能教育，在斯坦福大学和 Coursera 教授的机器学习课程广受欢迎，吸引全球数百万学生参与。其教学和研究工作对人工智能领域发展影响深远。 在相关研究中，吴恩达逐渐意识到利用大量训练数据与快速计算能力的重要性，其想法在一些论文中得到支持。他参与的分散式代码研发，以及在相关领域的成果，为行业发展带来积极影响。 在机器学习课程方面，完成吴恩达的 Coursera 机器学习课程可能会激发对神经网络和深度学习的兴趣。

以下是一些与吴恩达关于使用 hugging face 、langchain 创建自己应用的相关教程资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain 🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. AIGC Weekly 32 中的精选文章： 地址： 简介：这个短期课程是吴恩达工作室与 Hugging Face 合作的，旨在教授如何快速创建和演示机器学习应用程序。学员将学习构建图像生成、图像字幕和文本摘要应用程序，并与团队成员、测试人员等分享自己的应用程序。课程内容包括使用少量代码创建用户友好的应用程序，使用开源大型语言模型对输入文本进行摘要，并显示摘要。

以下是为新手入门 AI 推荐的系统课程： 1. SD 从入门到大佬： 安装完 SD 后，可参考。 强烈推荐跟着 Nenly 同学的【B站 第一套 Stable Diffusion 系统课程】合集走一遍，大概 4 小时左右可掌握基础技能。此外，还有可选的图片版教程。 2. 新手学习 AI 的综合指南： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，包括主要分支及联系。浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 开始学习之旅：在「」中有为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣模块深入学习：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 实践和尝试：理论学习后要实践巩固，可在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 3. 《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友： 第一阶段：迈出第一步，看书听课进社区。感受是要系统性学习，打好基础。 DAY1 2024.5.22 初步探索：May 认为初期会走弯路，B站 上一些介绍 ChatGPT 原理的分享，消费可看，系统性学习要看高质量内容。 DAY2 2024.5.23 加入 AI 社区：waytoAGI。May 评价这是宝藏社区，可参考，先看新手指引入门。

以下是入门 AI 提示词的建议： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 6. 国内大语言模型工具好用，学习可以从提示词开始。提示词的结构可以参考主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），例如“母亲很疲惫看着孩子”。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是为您提供的 AI 3D 建模课程相关内容： Tripo AI 入门手册： 文生 3D 模型：在「Create」界面底部输入框输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好后点击右侧「Create」生成 3D 模型，每次生成 4 个基础模型，不满意可点击「Retry」重新生成，对满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，精修进度在「My Models」中查看，一般 5 分钟左右完成。 图生 3D 模型：点击输入框右侧图标上传图片生成 3D 模型，一次生成一个基础模型，支持「Retry」重生成和「Refine」精修。 12 月 26 日 AI 资讯汇总： Meta：AI 建模技术 PartGen，一种从各种模态（包括文本、图像、3D 模型）进行组合/零件级 3D 生成和重建的新方法，可实现文本转 3D 零部件拆分、图像转 3D 零部件拆分、3D 模型分解和编辑。地址：https://silentchen.github.io/PartGen/ Threejs ai：由网友@vidythatte 开发的根据文字/图片提示生成极简 3D 场景工具，输入提示文字即可迭代构建场景，可用于制作简单的故事交互应用。地址：https://www.threejs.ai/ 工具汇总：AI 生成 3D 模型工具介绍： 3dfy.ai： 概览：是一家将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司，领导团队由计算成像领域专家组成。 使用场景：数字 3D 互动体验流行但受 3D 内容可用性限制，其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型。 目标用户：数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例：暂未提及。

以下是为您提供的关于如何使用提示词的相关课程信息： 1. “从零开始：AI 视频制作小白的成长之路”：提示词的坑较多，有人花钱学习提示词模板和框架课程但仍上手困难。提示词编写可遵循“主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍）”的格式，例如“母亲很疲惫看着孩子”。 2. “提示词培训课——Part1”：学习过程中接触众多原则和规则，包括角色扮演、提供例子、减少幻觉、任务拆解、递归总结、定期总结、意图识别和分类、分段输出、遵循特定语法格式等。通过实际例子演练加深理解并应用到不同场景。由于盗版事件，获取课件需扫微信。 3. “SD 新手：入门图文教程”：根据想画的内容写提示词，多个提示词用英文半角符号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前，叙述画面内容的其次，描述细节的最后。提示词顺序重要，越靠后权重越低。关键词要有特异性，措辞避免抽象。可使用括号人工修改提示词权重。

以下是为新手个人推荐的一些 AI 应用培训课程： 1. 微软的 AI 初学者课程： 作者/来源：微软 推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步 链接： 发布日期：2023/02/10 必看星标：👍🏻 2. AI for every one（吴恩达教程）： 作者/来源：吴恩达 前 ChatGPT 时代的 AI 综述 链接： 发布日期：2023/03/15 必看星标：👍🏻 3. 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）： 作者/来源：李宏毅 可以说在众多中文深度学习教程中，李宏毅老师讲的应该是最好的，最通俗易懂 链接： 发布日期：2023/05/01 4. 谷歌生成式 AI 课程： 作者/来源：谷歌 注：前 4 节课为入门课 目录： 5. ChatGPT 入门： 作者/来源：OpenAI 注册、登录、简单使用方法等 目录： 新手学习 AI 的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，你可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出你的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎你实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，你可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发你对 AI 潜力的认识。 此外，还有“90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”，其中包括： 1. Code AI 应用背景：智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 2. AI CODING 现状：AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。 3. 证件照应用案例：以证件照为例，说明以前实现成本高，现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。 4. AI 应用学习过程：创建 AI 应用，学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。

以下是为您提供的关于 AI 在线课程的相关信息： 新手学习 AI 的步骤： 1. 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并可能获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可根据兴趣选择特定模块深入学习，同时掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品：与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 推荐的“野菩萨”AI 课程： 1. 预习周课程：包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课：涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费获取课程的机会：参与 video battle，获胜者可获得课程。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。 “通往 AGI 之路知识库”中的课程： 1. 推荐 B 站 up 主 Nally 的课程，免费且每节 15 分钟。 2. 二十四节气相关教程和关键词已开源，可直接复制使用。 3. 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹。 希望以上信息对您有所帮助，祝您在 AI 学习的道路上不断进步！