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大语言模型（LLMs）与提示工程入门
Introduction to Large Language Models (LLMs) and Prompt Engineering
视频描述
学习如何使用和启动大型语言模型（LLMs）如 GPT、Llama、Claude T5 和 BERT，并设计提示以优化 AI 工作负载。
大型语言模型（LLMs）和提示工程入门将指导您规模化启动 GPT、Llama、Claude、T5 和 BERT 等 LLMs。它提供了一种逐步的方法来构建和部署 LLMs，并通过实际案例研究来说明这些概念。它还涵盖了如何通过在模型中放置最佳指令和进行提示工程来开始您的 LLMs 之旅。该视频旨在使用 LLMs 构建一个检索增强生成（RAG）系统。它填补了市场上的空白，提供了一份使用 LLMs 的指南，并将成为任何希望在项目中使用 LLMs 的人的宝贵资源。
本课程的配套 GitHub 仓库位于 https://github.com/sinanuozdemir/quick-start-guide-to-llms
讲师介绍
Sinan Ozdemir 是 LoopGenius 的创始人和首席技术官，他利用最先进的 AI 技术帮助人们创建和运营自己的企业。他在约翰霍普金斯大学讲授数据科学，并撰写了多本书籍、视频以及关于数据科学、机器学习和生成式 AI 的众多在线课程。他还创立了最近被收购的 Kylie.ai，这是一个具有 RPA 功能的商业级对话式 AI 平台。Sinan 最近出版了 《大型语言模型快速指南》 第二版，并推出了一档播客音频系列《AI Unveiled》。Ozdemir 拥有约翰霍普金斯大学纯数学硕士学位。
学习如何：
- 应用大型语言模型（LLMs）并使用它们进行语义搜索
- 运用提示工程原理，使用 OpenAI 和 GPT-4 构建代理和检索增强生成（RAG）机器人
- 了解 AI 代理的构建和操作方式
谁适合参加这门课程：
- 有机器学习经验的机器学习工程师，并希望了解更多关于 LLMs 的内容
- 开发者、数据科学家和工程师，他们希望将 LLMs 用于自己的项目
- 那些希望从生成式 LLMs 和嵌入模型中获得最佳输出的人
技能水平 :
- 初学者到中级
课程要求：
- 熟练掌握 Python 3，并有一定在交互式 Python 环境中工作的经验，包括 Notebooks（Jupyter/Google Colab/Kaggle Kernels）
关于 Pearson 视频培训
Pearson 出版由专家指导的视频教程，涵盖广泛的技术主题，旨在教授您成功所需的技能。这些专业和个人技术视频由您信赖的技术品牌 Addison-Wesley、Cisco Press、Pearson IT Certification、Sams 和 Que 的世界顶尖作者授课。主题包括 IT 认证、网络安全、Cisco 技术、编程、Web 开发、移动开发等。了解更多关于 Pearson 视频培训的信息，请访问 http://www.informit.com/video。
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