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通过构建 ChatGPT 克隆、代码错误修复器、测验生成器、翻译应用、自动回复邮件生成器、PowerPoint 生成器等项目提升您的应用开发技能。
关键特性 通过掌握 ChatGPT 概念包括微调和集成转变为 AI 开发专家 通过涵盖广泛 AI 应用的实际项目获得实践经验 通过将 ChatGPT API 与 Stripe 集成实现应用支付系统 购买纸质版或 Kindle 版还可免费获得 PDF 电子书
书籍简介 通过本书您将学习如何利用 ChatGPT 在应用程序中实现 AI 的潜力。本实用指南将带您无缝集成 OpenAI API 到项目中帮助您轻松驾驭复杂的 API 并确保应用程序的流畅运行。
本次新版内容涵盖了 OpenAI Embeddings 等关键主题帮助您理解词汇和短语之间的语义关系。您将通过 10 个 AI 项目了解如何使用 ChatGPT、Whisper 和 DALL-E API使用最新的 OpenAI 模型GPT-3.5 和 GPT-4以及 Visual Studio Code 作为开发环境。项目中将集成 ChatGPT 到 Flask、Django、Microsoft Office API 和 PyQt 等框架和工具中。您将掌握 NLP 任务构建 ChatGPT 克隆创建 AI 代码错误修复 SaaS 应用程序并通过整合 Stripe 支付系统为应用添加支付功能。
通过本书您将能够开发、部署并通过 ChatGPT API 实现您的创新应用。
您将学到的内容 建立使用 OpenAI API 进行 NLP 任务的扎实基础 构建、部署并集成支付功能到各种桌面和 SaaS AI 应用程序中 将 ChatGPT 集成到 Flask、Django 和 Microsoft Office API 等框架中 借助 DALL-E API 在桌面应用中生成令人惊叹的 AI 艺术 体验 Whisper API 的语音识别和文本转语音功能 学习如何针对您的特定使用案例微调 ChatGPT 模型 掌握 AI Embeddings 技术衡量文本字符串之间的关联性
本书适合人群 本书适合各类专业人士包括程序员、企业家和软件爱好者。初学者 Python 开发者、希望探索 ChatGPT 应用的 AI 开发人员、将 AI 技术集成到软件中的开发人员、以及使用 ChatGPT 构建 AI 驱动 Web 应用的 Web 开发人员都将从中受益。对于正在利用 ChatGPT 进行 AI 项目的学者和研究人员也将有所帮助。理解本书的内容需要具备基本的 Python 知识并熟悉 API。
目录 使用 ChatGPT API 开始 NLP 任务 构建 ChatGPT 克隆 使用 Flask 创建并部署代码错误修复应用 将代码错误修复应用与支付服务集成 使用 ChatGPT 和 Django 构建测验生成应用 通过 ChatGPT API 和 Microsoft Word 构建桌面翻译应用 构建 Outlook 邮件回复生成器 使用 PyQt 和 ChatGPT API 构建论文生成工具 集成 ChatGPT 和 DALL-E API构建端到端 PowerPoint 演示文稿生成器 使用 Whisper API 实现语音识别和文本转语音功能 选择合适的 ChatGPT API 模型 微调 ChatGPT创建独特的 API 模型
关于作者 马丁·雅涅夫Martin Yanev是一位成就卓越的软件工程师拥有丰富的跨行业经验包括航空航天和医疗技术领域。凭借超过八年的辉煌职业生涯马丁在空中交通控制和色谱系统等关键领域开发和集成尖端软件解决方案方面形成了独特的专业知识。他在费奇堡州立大学Fitchburg State University担任计算机科学教授教授超过 28 万名全球学生展现了其卓越的教学才能。他在 Flask、Django、pytest 和 TensorFlow 等框架上具有深厚造诣并熟练掌握 OpenAI API 的构建、训练和微调。马丁拥有航空系统和软件工程双硕士学位这一显赫的学术成就体现了他对行业理论和实践的坚持与专注。凭借卓越的成就和多样的技能马丁不断推动创新在软件工程领域取得变革性进展。 如何系统的去学习大模型LLM
大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。
事实上抢你饭碗的不是AI而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后很多中小企业也陆续进场超高年薪挖掘AI大模型人才 如今大厂老板们也更倾向于会AI的人普通程序员还有应对的机会吗
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机
但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份 LLM大模型资料 分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以 扫描下方二维码领取↓↓↓ CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。 二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业) 三、LLM大模型系列视频教程 四、LLM大模型开源教程LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt LLM大模型学习路线 ↓
阶段1AI大模型时代的基础理解 目标了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。 内容 L1.1 人工智能简述与大模型起源L1.2 大模型与通用人工智能L1.3 GPT模型的发展历程L1.4 模型工程L1.4.1 知识大模型L1.4.2 生产大模型L1.4.3 模型工程方法论L1.4.4 模型工程实践L1.5 GPT应用案例
阶段2AI大模型API应用开发工程 目标掌握AI大模型API的使用和开发以及相关的编程技能。 内容 L2.1 API接口L2.1.1 OpenAI API接口L2.1.2 Python接口接入L2.1.3 BOT工具类框架L2.1.4 代码示例L2.2 Prompt框架L2.3 流水线工程L2.4 总结与展望
阶段3AI大模型应用架构实践 目标深入理解AI大模型的应用架构并能够进行私有化部署。 内容 L3.1 Agent模型框架L3.2 MetaGPTL3.3 ChatGLML3.4 LLAMAL3.5 其他大模型介绍
阶段4AI大模型私有化部署 目标掌握多种AI大模型的私有化部署包括多模态和特定领域模型。 内容 L4.1 模型私有化部署概述L4.2 模型私有化部署的关键技术L4.3 模型私有化部署的实施步骤L4.4 模型私有化部署的应用场景
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