IA générative : API d'OpenAI, DeepSeek et ChatGPT en Python

Aperçu

Renforcez votre entreprise avec GenAI, Intelligence Artificielle, GPT-4o, o1, o3, DeepSeek, et plus encore ! Ce que vous apprendrez :

Comment configurer et utiliser l'API OpenAI avec ChatGPT Comment utiliser efficacement l'ingénierie de prompt RAG (génération augmentée par récupération) avec l'API OpenAI Embeddings FAISS (Facebook AI Similarity Search) Comment affiner ChatGPT Bienvenue à l'avant-garde de l'intelligence artificielle avec notre cours révolutionnaire sur l'intelligence artificielle générative (GenAI), l'API OpenAI, DeepSeek et ChatGPT.

Avec ChatGPT et DeepSeek, vous apprendrez à construire avec les modèles de langage à grande échelle (LLMs) les plus avancés au monde. Ce cours est indispensable si vous voulez savoir comment utiliser cette technologie de pointe pour vos projets professionnels et commerciaux.

Ce cours contient 5 sections principales :

Utilisation de base de l'API :

Tous les fondamentaux :

s'inscrire pour un compte, obtenir votre clé API, définir des variables d'environnement sur Windows / Linux / Mac, utiliser l'API en Python, configurer la facturation, comprendre le modèle de tarification, et les politiques d'utilisation d'OpenAI. À noter, le tutoriel de chatbot qui explique comment incorporer l'historique des conversations dans le modèle afin que ChatGPT "se souvienne" de ce qu'il vous a dit auparavant.

Un chatbot de service client servira d'exemple tout au long de ce cours. Ingénierie de Prompt :

Ingénierie de Prompt ChatGPT pour Développeurs - Tout sur la façon de faire en sorte que ChatGPT fasse ce que vous voulez qu'il fasse.

Nous explorerons divers cas d'utilisation, comme obtenir que ChatGPT produise des données structurées (JSON, tableaux), analyse de sentiments, traduction linguistique, écriture créative, résumé de texte, et questions-réponses. Nous explorerons des techniques comme le prompt chaîne-de-pensée (CoT), et nous verrons même comment utiliser ChatGPT pour construire un système de trading d'actions !

Génération Augmentée par Récupération (RAG) :

Apprenez à incorporer des données externes dans les LLMs. Cette technique puissante aide à atténuer un problème commun appelé "hallucination".

C'est crucial si vous avez des données propriétaires (comme des infos produit pour votre entreprise) que votre LLM ne connaît pas. Vous apprendrez comment fonctionne la recherche sémantique / recherche par similarité, et comment l'implémenter en utilisant FAISS (Facebook AI Similarity Search library).

Apprenez comment cela vous permettra de "discuter avec vos données". Affinage :

Apprenez à "entraîner" un LLM sur votre propre ensemble de données afin qu'il se comporte comme vous le souhaitez.

Parfois, l'ingénierie de prompt et le RAG ne suffisent pas. GPT-4 avec Vision :

Tout ce qui peut être fait dans ce cours l'est avec GPT-4, mais ce qui rend GPT-4 (et GPT-4 Turbo) spécial, ce sont ses capacités de vision.

C'est-à-dire qu'il peut comprendre les images. Dans cette section, nous explorerons de nombreuses applications étonnantes de la compréhension texte-image combinée, certaines d'entre elles incluent la notation automatisée des devoirs, l'explication des mèmes et de l'humour, la transcription de l'écriture manuscrite, le développement web, le développement de jeux, et la rédaction de descriptions de produits basées sur des images (propriétaires d'entreprise - vous savez déjà comment cela fera exploser votre productivité).

Tout au long de ce cours, vous participerez à des exercices pratiques, des applications réelles et un soutien d'expert pour consolider votre compréhension et maîtrise des concepts d'intelligence artificielle générative. Que vous soyez un développeur expérimenté, un passionné d'IA en devenir, ou un professionnel de l'industrie, ce cours offre une expérience transformative qui vous permettra de maîtriser le véritable potentiel de l'IA.

Êtes-vous prêt à embarquer pour ce voyage exaltant vers l'avenir de l'IA ? Rejoignez-nous et débloquez les possibilités infinies de l'intelligence artificielle générative aujourd'hui !

Prérequis suggérés :

Programmation en Python

Programme

• Introduction au Cours
Aperçu et objectifs du cours
Prérequis et exigences
• Utilisation de base de l'API
Configuration d'un compte OpenAI et obtention d'une clé API
Configuration des variables d'environnement (Windows/Linux/Mac)
Utilisation de l'API OpenAI en Python
Configuration de la facturation et compréhension du modèle de tarification
Aperçu des politiques d'utilisation d'OpenAI
Création d'un chatbot de service client avec historique de chat
• Ingénierie de Prompts
Notions de base des prompts et meilleures pratiques
Cas d'utilisation : sortie en JSON, tableaux, analyse de sentiments
Traduction de langues et écriture créative
Résumé de texte et questions-réponses
Chaîne de pensée (CoT) et prompts
Développement d'un système de trading d'actions avec ChatGPT
• Génération Augmentée par Récupération (RAG)
Introduction à RAG et incorporation de données
Atténuation des hallucinations dans les modèles d'IA
Concepts de recherche sémantique et de recherche de similarité
Mise en œuvre de RAG avec FAISS (Facebook AI Similarity Search)
Applications : "Discuter avec vos données"
• Affinage
Vue d'ensemble et avantages de l'affinage
Entraînement d'un LLM sur des ensembles de données personnalisés
Limitations et quand utiliser l'affinage plutôt que l'ingénierie de prompts
• GPT-4 avec Vision
Introduction aux capacités de vision de GPT-4
Applications de compréhension texte-image
Correction automatisée de devoirs et explication de mèmes
Transcription d'écriture manuscrite
Développement web et de jeux
Création de descriptions de produits à partir d'images
• Exercices pratiques et applications réelles
Projets pratiques et exercices
Exemples réels et études de cas
• Conclusion et prochaines étapes
Récapitulatif des apprentissages clés
Ressources pour un apprentissage et une exploration ultérieurs
Retour et clôture du cours

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Enseigné par

Lazy Programmer Inc. and Lazy Programmer Team

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Sujets

Informatique