Cara kerja kecerdasan buatan generatif
Kursus oleh Víctor MolláPengembang AI
Kursus oleh Víctor Mollá, Pengembang AI
Cara kerja kecerdasan buatan generatif
Víctor Mollá mengundang Anda untuk mendalami dunia kecerdasan buatan generatif yang menarik. Anda akan mempelajari cara kerja model bahasa, apa itu tokenisasi, cara memanfaatkan jendela konteks, dan cara merancang prompt yang menangkap informasi yang Anda butuhkan secara tepat. Pengalaman pelatihan ini dirancang untuk membantu Anda menguasai fondasi teknis dan strategis ChatGPT dan menerapkannya dengan percaya diri dalam proyek Anda.
Apa yang akan Anda pelajari dalam kursus daring ini?
1 pelajaran & 1 download
Cara kerja LLM
1 menit, 1 detik
Representasi numerik bahasa
1 menit, 1 detik
Menghitung respons
1 menit, 1 detik
Pembuatan teks
1 menit, 1 detik
Penyetelan Halus
1 menit, 1 detik
Pengoperasian model penalaran
1 menit, 1 detik
Apa yang termasuk dalam kursus ini?
Dalam pelatihan teknis dan praktis ini, Anda akan mendapatkan pemahaman mendalam tentang cara kerja model bahasa dan keunikan sistem seperti ChatGPT. Anda akan mengeksplorasi konsep-konsep penting seperti pelatihan dan inferensi, pentingnya token dan konteks, serta cara mengontrol kreativitas dan akurasi respons. Anda juga akan mempelajari cara mendeteksi dan mengurangi bias, mengelola batasan model, dan menerapkan strategi prompting tingkat lanjut untuk mencapai hasil yang konsisten dan bermanfaat dalam pekerjaan sehari-hari Anda.
Apa proyek kursus ini?
Tujuan utama kursus ini adalah membuat panduan prompt yang dipersonalisasi untuk pekerjaan atau proyek Anda. Anda akan mengidentifikasi kasus penggunaan yang paling relevan, merancang prompt yang efektif, dan mendokumentasikan interaksi ChatGPT terbaik Anda, yang akan memberi Anda fondasi yang kokoh untuk mengoptimalkan alur kerja Anda dengan kecerdasan buatan.
Proyek oleh mahasiswa kursus
Untuk siapa kursus daring ini?
Kursus ini dirancang untuk para profesional kreatif, pendidik, jurnalis, pengembang, wirausahawan, dan siapa pun yang ingin memanfaatkan ChatGPT untuk mengoptimalkan tugas, menghasilkan ide, atau meningkatkan produktivitas. Tidak diperlukan pengetahuan pemrograman sebelumnya: Anda hanya perlu bekerja dengan teks, ide, atau informasi dan ingin menjelajahi cara-cara baru untuk meningkatkan pekerjaan Anda dengan kecerdasan buatan.
Persyaratan dan bahan
Yang Anda butuhkan hanyalah perangkat dengan koneksi internet dan akun ChatGPT. Bawalah contoh tugas, tantangan, atau proyek Anda, dan selama kursus, Anda akan belajar cara mengubahnya menjadi peluang bagi AI untuk bekerja dengan Anda dan untuk Anda.
Ulasan
- 2 bulan yang lalu
The content is incredible; he explains things very well.
- 5 bulan yang lalu
Excelente pues te da unas herramientas y un panorama general de las ias
- 6 bulan yang lalu
Confirmo que son ciertas las intenciones que tiene el profesor con estas frases que menciona en las clases.
"Un poco de teoría necesaria para saber como sacarle provecho a la IA".
"Este curso no se trate de aprende 5 cosas y después juegate la vida, este curso se trata de que enrealidad puedas construir con lo que aprendas dentro del curso."
Puede que no sea una transcripción exacta de lo que dice el profesor pero estoy seguro que se mantiene la escencia de sus frases.
- dearribamPLUS7 bulan yang lalu
Lo recomiendo para quien no tenga siquiera nociones de uso de los agentes IA, en mi caso buscaba algo de mayor profundidad.
- 8 bulan yang lalu
Muy claro lo que explica, una base fundamental para entender las iA's emergentes
Ia...
Isi
Cara kerja kecerdasan buatan generatif
- Cara kerja LLM
- Studi Kasus
- Representasi numerik bahasa
- Menghitung respons
- Pembuatan teks
- Penyetelan Halus
- Pengoperasian model penalaran
- Fungsi sistem agen
- Cara Kerja Alat
- Pengoperasian MCP
- Proyek akhir
Apa yang diharapkan dari kursus Domestika
Belajar dengan kecepatan Anda sendiri
Nikmati belajar dari rumah tanpa jadwal tetap dan dengan metode yang mudah diikuti. Anda bisa mengatur kecepatan belajar Anda sendiri.
Belajar dari para profesional terbaik
Pelajari metode dan teknik berharga yang dijelaskan oleh para ahli terkemuka di sektor kreatif.
Bertemu dengan guru ahli
Setiap pakar mengajarkan apa yang paling mereka kuasai, dengan pedoman yang jelas, semangat yang membara, dan wawasan profesional dalam setiap pelajaran.
Sertifikat
PLUSJika Anda anggota Plus, dapatkan sertifikat khusus yang ditandatangani oleh pengajar Anda untuk setiap kursus. Bagikan di portofolio, media sosial, atau di mana pun Anda suka.
Dapatkan kursi baris depan
Video berkualitas tinggi, jadi Anda tidak akan melewatkan satu detail pun. Dengan akses tak terbatas, Anda dapat menontonnya sesering yang Anda butuhkan untuk menyempurnakan teknik Anda.
Berbagi pengetahuan dan ide
Ajukan pertanyaan, minta masukan, atau tawarkan solusi. Bagikan pengalaman belajar Anda dengan siswa lain di komunitas yang sama bersemangatnya dengan Anda dalam hal kreativitas.
Terhubung dengan komunitas kreatif global
Komunitas ini merupakan rumah bagi jutaan orang dari seluruh dunia yang ingin tahu dan bersemangat untuk mengeksplorasi dan mengekspresikan kreativitas mereka.
Tonton kursus yang diproduksi secara profesional
Domestika menyusun daftar guru dan memproduksi setiap kursus secara internal untuk memastikan pengalaman belajar daring berkualitas tinggi.
Tanya Jawab Umum
Tokenization is the process of breaking text into the smallest units called tokens. It’s essential for language models like LLMs to efficiently process, analyze, and generate coherent text.
Yes, the course is designed for people with intermediate knowledge, ideal if you already have a basic background in artificial intelligence or natural language processing.
It’s recommended to have a basic understanding of artificial intelligence, programming, and natural language processing fundamentals to get the most out of the course content.
You’ll learn how LLMs process and generate text by predicting tokens, the role of temperature, how to use and compare tokenizers, how to craft effective prompts, and how to handle data securely in business settings.
GPT’s tokenization uses a specific method that breaks text into subwords and characters to optimize understanding and generation, unlike other models that may use whole words or different segmentation algorithms.
Temperature is a parameter that controls randomness in the model’s responses. A low temperature produces more predictable answers, while a higher temperature encourages creativity and variety.
By organizing information clearly, defining roles, limiting context, and asking specific questions, you can get more relevant and accurate responses from language models.