Overview
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้รู้จักกับพื้นฐานของการสร้างการโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพ คุณจะได้รับความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพการโต้ตอบสำหรับกรณีใช้งานที่หลากหลาย นอกจากนี้ คุณยังจะได้สำรวจเทคนิคต่าง ๆ เช่น การใช้การโต้ตอบแบบ Zero-Shot, Few-Shot และ Chain-of-Thought สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้การระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นเกี่ยวกับวิศวกรรมการโต้ตอบ
- ระดับหลักสูตร: พื้นฐาน
- ระยะเวลา: 60 นาที
หมายเหตุ: หลักสูตรนี้มีการแปลถอดเสียง/คำบรรยาย บทบรรยายเป็นภาษาอังกฤษ หากต้องการแสดงคำบรรยาย ให้คลิกที่ปุ่ม CC ที่มุมล่างขวาของเครื่องเล่น
กิจกรรมหลักสูตรนี้ประกอบด้วยองค์ประกอบเชิงโต้ตอบ วิดีโอ ข้อความคำชี้แจง และภาพประกอบ
วัตถุประสงค์ของหลักสูตรในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการทำสิ่งต่อไปนี้
- กำหนดองค์ประกอบพื้นฐานของการโต้ตอบ
- กำหนดการใช้การโต้ตอบเชิงลบ
- อธิบายผลกระทบของพารามิเตอร์การอนุมานต่อเอาต์พุตของโมเดล
- ระบุแนวปฏิบัติที่ดีสำหรับการออกแบบการโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพ
- อธิบายเทคนิควิศวกรรมการโต้ตอบระดับพื้นฐาน ซึ่งรวมทั้งการใช้การโต้ตอบแบบ Zero-Shot, Few-Shot และ Chain-of-Thought
- ระบุการใช้ในทางที่ผิดและความเสี่ยงที่พบบ่อยของการโต้ตอบ
หลักสูตรนี้จัดทำขึ้นสำหรับบุคคลต่อไปนี้
- บุคคลที่สนใจแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ โดยไม่ขึ้นกับบทบาทงานใดโดยเฉพาะ
- บุคคลที่ตั้งใจจะเข้าร่วมการสอบการรับรอง AI Practitioner ที่ได้รับการรับรองจาก AWS
สิ่งจำเป็นด้านวิศวกรรมการโต้ตอบ เป็นส่วนหนึ่งของชุดสอนการสร้างรากฐานเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และ AI ช่วยสร้าง หากคุณยังไม่ได้ทำ เราขอแนะนำให้คุณเรียนรู้ทั้งสองหลักสูตรนี้ให้เสร็จสิ้น
- Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence
- Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications
หัวข้อที่ 1: บทนำ
- วิธีใช้งานหลักสูตรนี้
- บทนำ
- วิดีโอต้อนรับ
หัวข้อที่ 2: ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับการโต้ตอบ
- การทำความเข้าใจการโต้ตอบ
- องค์ประกอบของการโต้ตอบ
- การแก้ไขการโต้ตอบ
- พารามิเตอร์การอนุมาน
- แนวปฏิบัติที่ดีสำหรับการใช้การโต้ตอบ
- เทคนิควิศวกรรมการโต้ตอบ
- การโต้ตอบแบบ Zero-Shot
- การโต้ตอบแบบ Few
Syllabus
Taught by
Tags
