文章目录PromptEngineeringforDevelopers1简介2.提示原则Guidelines将自己的API-KEY导入系统环境变量导入第三方库读取系统中的环境变量设置API_KEY一个封装OpenAI接口的函数，参数为Prompt，返回对应结果中文版见下一个cell需要总结的文本内容指令内容，使用```来分隔指令和待总结的内容有步骤的文本无步骤的文本example1example13.迭代优化导入第三方库读取系统中的环境变量
关键字语音识别在本周的视频中，你学习了如何将深度学习应用于语音识别。在此作业中，你将构建语音数据集并实现用于关键词检测（有时也称为唤醒词或触发词检测）的算法。关键词识别是一项技术，可让诸如AmazonAlexa，GoogleHome，AppleSiri和BaiduDuerOS之类的设备在听到某个特定单词时回应。对于本练习，我们的触发词将是"Activate."。每次听到你说“激活”时，它都会发出“蜂鸣声”。作业完成后，你将可以录制自己的讲话片段，并在算法检测到你说"Activate"时触发提示音。完成此任务后，也许你还可以将其扩展为在笔记本电脑上运行，以便每次你说“Activate”时，它就会
文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化11.绘制预测曲线12.试试sklearn库二、多变量线性回归1.导入库2.读取数据3.划分数据4.定义假设函数5.定义损失函数6.定义梯度下降函数7.训练模型8.运用sklearn绘图总结前言线性回归：是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。一、单变量线性回归1.导入必要的库导入pandas、n
文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1梯度下降函数7.2最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化11.绘制预测曲线12.试试sklearn库二、多变量线性回归1.导入库2.读取数据3.划分数据4.定义假设函数5.定义损失函数6.定义梯度下降函数7.训练模型8.运用sklearn绘图总结前言线性回归：是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。一、单变量线性回归1.导入必要的库导入pandas、n
随着ChatGPT、GPT-4等大模型的陆续发布，人工智能技术的进展与应用成为人们关注的焦点，越来越多的人开始重视AI技术和基础的编程能力。最近，著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达和KiraLearning的联合创始人兼CEOAndreaPasinetti联合发表了一篇文章，旨在呼吁学校向每个孩子教授人工智能知识。以下是文章的主要内容：长期以来，读写能力和数学计算一直是K-12教育（美国基础教育）的核心内容。但世界不会停滞不前，我们相信美国基础教育的核心内容将逐渐转变为计算机科学和人工智能编程。几个月来，AI技术时常成为头条新闻。从去年秋天图像生成模型StableDiffusi
一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案1.2.2例1：预测房价（回归问题）回归问题目的：预测连续的数值输出1.用直线拟合2.用二次函数或二阶多项式拟合（效果更佳）1.2.3例2：预测肿瘤是良性或恶性（分类问题）分类问题目的：预测离散值输出。就本问题而言，结果只有0和1的输出。1.只有一个特征时2.有两个特征时3.算法最终的目的是解
一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案1.2.2例1：预测房价（回归问题）回归问题目的：预测连续的数值输出1.用直线拟合2.用二次函数或二阶多项式拟合（效果更佳）1.2.3例2：预测肿瘤是良性或恶性（分类问题）分类问题目的：预测离散值输出。就本问题而言，结果只有0和1的输出。1.只有一个特征时2.有两个特征时3.算法最终的目的是解
公众号关注 “GitHubDaily”设为“星标”，每天带你逛GitHub！一个月前，DeepLearning.ai创始人吴恩达与OpenAI开发者IzaFulford联手推出了一门面向开发者的技术教程：《ChatGPT提示工程》。该教程总共分为9个章节，总一个多小时，里面主要涵盖：提示词最佳实践、评论情感分类、文本总结、邮件撰写、文本翻译、快速搭建一个聊天机器人等等。你除了能在这个教程里面学到如何使用Prompt，你还能学到GPT接口调用开发知识。一个月时间过去了，因课程质量之高，受到了不少开发者赞誉。于是，DeepLearning.ai今天又重磅推出了3大教程，以便帮助开发者们更好的掌握当
目录一、提示指南写提示词的2大原则：模型的限制二、迭代三、总结四、推断五、转换六、扩展七、对话机器人吴恩达和openai团队共同开发了一款免费的课程，课程是教大家如何更有效地使用prompt来调用chatgpt，整个课程时长1个半小时，也提供了对应的环境和代码，大家可以去学习。课程链接：ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers-DeepLearning.AI（小伙伴也可以在B站自行搜索，有搬运的视频）推荐重点看下一、二和代码的demo，其他的是一些case，对我来说价值没那么大一、提示指南写提示词的2大原则：原则1：书写清晰具体的指令 使用分隔符
文章目录第一课Introduction第二课GuidelinesforPrompting一、两个原则1、编写明确和具体的指令2、给模型足够的时间来思考二、一个局限性第三课lterativePromptDevelopment第四课Summarizing