Apprentissage Automatique et Réseaux Neuronaux - page 44

[MetaQuotes]

Comment implémenter K-Means à partir de zéro avec Python

Code : https://github.com/AssemblyAI-Examples/Machine-Learning-From-Scratch/tree/main/10%20KMeans

Comment implémenter K-Means à partir de zéro avec Python

Cette vidéo montre comment implémenter l'algorithme de clustering K-Means à partir de zéro avec Python. K-Means est un algorithme d'apprentissage non supervisé permettant de regrouper des données non étiquetées en k clusters différents en mettant à jour les moyennes ou les centroïdes de manière itérative jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de changement. La vidéo couvre l'initialisation des clusters vides et la définition des paramètres pour le nombre de clusters et d'itérations, la mise à jour des étiquettes de cluster et des centroïdes, et l'arrêt de la boucle d'optimisation une fois qu'il n'y a aucun changement. L'orateur explique également l'importance de mesurer la distance euclidienne pour calculer les centroïdes les plus proches et fournit une fonction de traçage pré-écrite de Matplotlib pour visualiser le processus de regroupement.

• 00: 00: 00 Dans cette section, l'orateur explique la méthode d'apprentissage non supervisé k-means, qui consiste à regrouper un ensemble de données en k clusters différents et à mettre à jour les moyennes ou centroïdes au cours d'un processus d'optimisation itératif jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de changement. Le processus de mise à jour des étiquettes et des centres de cluster est répété et la formule des centroïdes les plus proches est utilisée pour calculer la distance euclidienne entre deux vecteurs de caractéristiques. L'orateur montre ensuite un exemple de recherche de trois clusters dans des données non étiquetées et montre comment implémenter k-means à partir de zéro en Python, y compris l'initialisation de clusters vides et la définition de paramètres pour le nombre de clusters et d'itérations. La vidéo se termine par un résumé de l'algorithme k-means et de son implémentation en Python.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur discute de l'implémentation de K-Means à partir de zéro en utilisant Python. Ils commencent par initialiser les variables nécessaires, telles que des listes vides pour chaque cluster et centroïde, puis définissent une fonction de prédiction plutôt qu'une méthode d'ajustement. Ils expliquent que K-Means est une technique d'apprentissage non supervisée pour les données non étiquetées. La boucle d'optimisation consiste à affecter des échantillons aux centroïdes avant de calculer de nouveaux centroïdes à partir des clusters. L'orateur note que les fonctions d'assistance sont nécessaires pour créer et obtenir des centroïdes et des clusters. Ils terminent en mentionnant qu'arrêter la boucle plus tôt que le maximum d'itérations est possible s'il n'y a plus de changement.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique la mise en œuvre de fonctions d'assistance pour mettre à jour les étiquettes de cluster et attribuer des échantillons aux centroïdes les plus proches. La fonction de mise à jour des étiquettes de cluster parcourt chaque cluster et affecte l'index de cluster à l'étiquette de chaque index d'échantillon. L'orateur montre également l'initialisation de listes vides pour chaque cluster pour attribuer les indices, puis parcourt chaque échantillon pour l'attribuer au centroïde le plus proche. Enfin, le discours décrit les étapes pour tracer les centroïdes et les clusters et vérifie si le code doit fournir les étapes à tracer.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment implémenter l'algorithme de clustering K-Means à partir de zéro avec Python. L'algorithme prend un ensemble de données et un nombre spécifié de clusters en entrée, puis attribue chaque point à son centroïde le plus proche. L'orateur présente des fonctions d'assistance pour trouver le centroïde le plus proche et calculer la distance euclidienne entre deux points. Une autre fonction d'assistance est utilisée pour calculer la moyenne de chaque cluster, qui est ensuite affectée au centroïde. Enfin, l'algorithme vérifie si la distance entre l'ancien et le nouveau centre de gravité de chaque cluster est nulle pour déterminer si l'algorithme a convergé.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur explique comment implémenter le clustering K-Means à partir de zéro en utilisant Python et numpy. Ils discutent de l'importance de mesurer la distance euclidienne et de la façon de calculer les nouveaux centres de gravité et les étiquettes de cluster. Ils fournissent également une fonction de traçage pré-écrite qui utilise la bibliothèque matplotlib pour visualiser étape par étape le processus de clustering. Enfin, ils démontrent l'implémentation sur un exemple d'ensemble de données à l'aide de la fonction make_blobs de sklearn pour créer trois clusters, montrant comment l'algorithme K-Means regroupe avec succès les points de données dans des clusters séparés. L'orateur encourage les téléspectateurs à consulter le code complet sur Github et à regarder le reste du cours pour des explications plus approfondies sur les concepts d'apprentissage automatique.

[MetaQuotes]

Premiers pas avec l'API OpenAI ChatGPT (GPT-3.5) en Python | Tutoriel pour les débutants

Premiers pas avec l'API OpenAI ChatGPT (GPT-3.5) en Python | Tutoriel pour les débutants

Le didacticiel vidéo explique comment utiliser l'API OpenAI ChatGPT (GPT-3.5) en Python pour les débutants. Le présentateur présente le modèle GPT 3.5 Turbo comme une alternative moins chère à DaVinci, qui est un modèle de composition qui peut générer à la fois du langage naturel et du code et n'a pas de jeton ou de limite totale. Le didacticiel montre ensuite comment créer un compte OpenAI, obtenir une clé API et utiliser la fonction chat_gpt-completion pour conserver un journal des conversations avec les entrées utilisateur et système. La vidéo explique également comment récupérer les réponses, ajouter des questions de suivi et modifier le code pour que la conversation se poursuive sans interruption.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur présente le modèle GPT 3.5 Turbo d'OpenAI, qui est une alternative moins chère au modèle DaVinci. Le modèle GPT 3.5 Turbo est un modèle de composition capable de comprendre et de générer à la fois du langage naturel et du code, et il coûte 0,002 cents par mille jetons. Contrairement aux modèles GPT 3.0, il n'y a pas de limite de jeton pour le modèle GPT 3.5 Turbo, et il n'a pas de limite totale. La vidéo montre ensuite comment commencer à utiliser l'API OpenAI GPT en Python, y compris comment créer un compte OpenAI et obtenir une clé API.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le créateur du didacticiel explique comment utiliser l'API OpenAI ChatGPT (GPT-3.5) en Python. Cette API fonctionne différemment des modèles GPT 3.0 classiques car elle est plus conversationnelle. L'API utilise une fonction appelée chat_gpt-completion qui fait référence à la bibliothèque OpenAI et au modèle de complétion de chat. Le journal de conversation est transmis à cette fonction pour continuer à ajouter des enregistrements de conversation. Les rôles utilisateur et système sont utilisés pour déterminer si l'entrée provient d'un utilisateur ou du système lui-même. L'option de réponse est imprimée et la partie la plus importante de la réponse est la touche Choix.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le didacticiel explique comment utiliser l'API OpenAI ChatGPT (GPT-3.5) en Python. Le didacticiel explique que, contrairement aux modèles GPT 3.0 classiques, le modèle ChatGPT ne peut renvoyer qu'un seul message ou une seule réponse à la fois. Le didacticiel montre ensuite comment récupérer la ligne et le contenu d'une réponse, comment composer une conversation avec l'API ChatGPT et comment récupérer et afficher l'historique de composition. Le didacticiel explique également comment ajouter des questions de suivi à la composition et récupérer des informations supplémentaires à partir de l'API en fonction de la question de suivi.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute d'une modification de code qui peut être apportée pour que la composition ChatGPT continue de fonctionner sans arrêt. Les modifications impliquent de démarrer une session avec la ligne système, d'engager la composition en définissant le contenu sur "comment puis-je vous aider" et d'insérer une boucle while pour maintenir la conversation en cours. L'utilisateur entre des questions ou des invites dans l'instruction d'entrée, qui enregistre la chaîne dans la variable de problème. La clé de contenu est définie comme message et l'utilisateur exécute la fonction de compensation ChatGPT pour envoyer des demandes et ajouter le message à la liste de composition. La conversation peut ensuite être poursuivie avec des questions de suivi, et toutes les conversations sont enregistrées dans une liste qui peut être référencée par l'API ChatGPT.

[MetaQuotes]

Premiers pas avec l'API OpenAI GPT-4 (API officielle ChatGPT) en Python

Premiers pas avec l'API OpenAI GPT-4 (API officielle ChatGPT) en Python

La vidéo explique comment utiliser l'API OpenAI GPT-4 en Python à l'aide de l'API officielle ChatGPT. Après avoir généré une clé API et installé le package python OpenAI, l'utilisateur peut utiliser le modèle GPT-4 en créant une fonction et en appelant le point de terminaison OpenAI avec l'ID du modèle et les journaux de conversation. L'orateur montre comment ajouter des journaux de conversation à l'argument du journal de composition, créer un outil de ligne de commande et utiliser l'API ChatGPT pour générer des réponses. Les spectateurs sont encouragés à essayer l'API et à s'abonner à la chaîne pour les futures vidéos.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment utiliser l'API officielle ChatGPT en Python. L'API est basée sur le modèle GPT-4 et quatre versions différentes sont disponibles. Le modèle GPT-4 standard peut accepter jusqu'à 8192 jetons, tandis que le modèle GPT-4 32k peut accepter jusqu'à 32768 jetons. Pour utiliser l'API, vous devez d'abord générer une clé API en vous inscrivant à un compte sur platform.openai.com. Ensuite, vous devez installer le package python OpenAI et attacher la clé API au module OpenAI. Enfin, vous pouvez utiliser le modèle GPT-4 en Python en créant une fonction et en effectuant un appel d'API au point de terminaison d'OpenAI, en transmettant l'ID du modèle et une liste des journaux de conversation à la méthode.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier montre comment utiliser l'API OpenAI GPT-4 en Python. Ils commencent par créer une liste de conversations et expliquent comment l'API peut accéder à la liste pour fournir des réponses. Pour envoyer une requête à l'API, l'utilisateur doit fournir un ID de ligne pour identifier si la conversation appartient à l'IA ou à l'utilisateur, et le contenu de la conversation. L'orateur partage un exemple de bloc de code qui ajoute une conversation à la liste et montre comment appeler l'API à l'aide de la fonction de conversation GPT. Ils expliquent également le format de réponse, y compris l'horodatage et le coût de l'appel d'API, ainsi que la façon d'accéder à la réponse GPT-4 dans la clé de choix.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment ajouter un journal de conversation à l'argument du journal de composition à l'aide de Python dans une API OpenAI GPT-4. Ils font référence au verrou de composition qui contient les derniers enregistrements et ajoutent l'enregistrement de réponse de la clé de choix à l'argument du journal de composition. La sortie est ensuite testée en exécutant le bloc de code et en imprimant la liste de composition. L'orateur montre également comment créer un outil de ligne de commande pour permettre aux utilisateurs de fournir des entrées, qui peuvent ensuite être ajoutées au journal de composition en fonction de l'objectif de l'utilisateur. Dans l'ensemble, cette section fournit un guide utile aux développeurs qui souhaitent utiliser l'API OpenAI GPT-4 en Python.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, le présentateur montre comment utiliser l'API ChatGPT pour générer des réponses à l'aide de Python. Il code une fonction pour prendre en compte l'entrée de l'utilisateur et l'envoyer à l'API, puis imprime la réponse. Il le démontre en demandant à l'API de lui raconter une blague et affiche la sortie, qui comprend à la fois l'entrée de l'utilisateur et la réponse de l'API. Le présentateur conclut en encourageant les téléspectateurs à essayer l'API ChatGPT et à aimer et s'abonner à sa chaîne.

[MetaQuotes]

Ingénierie d'invite inversée dans ChatGPT

Ingénierie d'invite inversée dans ChatGPT

Dans cette vidéo, le concept d'ingénierie inverse des invites est expliqué, où le chat GPT est utilisé pour créer des invites afin d'obtenir les résultats souhaités. L'exemple de génération d'une description de produit est discuté, où les entités sémantiquement pertinentes du texte sont extraites et utilisées pour demander au chat GPT de générer un contenu pertinent. Le processus peut être appliqué à différents types de contenu et peut être utilisé pour générer des descriptions de produits similaires dans le ton et le style à l'invite d'origine. L'orateur encourage les téléspectateurs à s'abonner à la liste de diffusion SEOPub et à la chaîne YouTube.

• 00: 00: 00 Dans cette section, Mike du SEO Pub explique le concept d'ingénierie inverse des invites et comment cela implique de commencer par l'objectif final à l'esprit et de faire en sorte que le chat GPT crée les invites appropriées pour obtenir le résultat souhaité. Mike présente un exemple d'ingénierie inverse des invites à l'aide d'un texte sur des notes intelligentes. Il demande au chat GPT d'extraire les entités sémantiquement les plus pertinentes du texte et d'utiliser ces entités pour générer du contenu pouvant être utilisé comme sortie de description de produit. Il montre également comment l'ingénierie inverse des invites peut être utilisée non seulement dans le codage, mais également dans la création de contenu pour donner des instructions spécifiques au chat GPT afin de créer un meilleur contenu.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur discute du processus d'ingénierie inverse des invites à l'aide de ChatGPT. Ils montrent comment créer un graphique avec des entités numérotées et leurs scores de saillance, puis utilisent ces entités pour générer une invite pour un nouvel article. L'invite générée comprend toutes les entités et informations spécifiées, et l'orateur note que des instructions supplémentaires pourraient être ajoutées, telles que l'utilisation d'en-têtes pertinents et l'expansion du contenu avec plus de détails, pour affiner davantage la sortie. Le conférencier suggère que ce processus peut être appliqué à divers types de contenu, y compris les descriptions de produits, pour générer un contenu nouveau et pertinent.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment l'ingénierie inverse des invites dans ChatGPT peut être utilisée pour générer des descriptions de produits similaires dans le ton et le style à ce qui a été transmis au système en tant qu'invite. Le processus consiste à saisir une description d'un produit, à le faire analyser par le système, puis à générer des invites similaires pour d'autres produits. L'orateur conclut en encourageant les téléspectateurs à s'abonner à la liste de diffusion SEOPub et à la chaîne YouTube.

[MetaQuotes]

Comment utiliser GitHub Copilot (avec des exemples Python)

Comment utiliser GitHub Copilot (avec des exemples Python)

La vidéo présente les fonctionnalités de GitHub Copilot, un modèle de langage d'IA qui fournit des suggestions de codage intelligentes compatibles avec plusieurs langages et cadres de programmation. La vidéo fournit des exemples Python pour montrer comment GitHub Copilot peut suggérer des fonctions, des variables, des commentaires, des classes et des modèles de données. GitHub Copilot est un outil controversé que certains développeurs critiquent, mais la vidéo suggère qu'il peut être un gain de temps efficace pour les développeurs malgré ses frais mensuels de 10 $. La vidéo présente divers exemples des capacités de GitHub Copilot, notamment la création d'un programme pour résoudre la conversion des chiffres romains, l'extraction des données boursières d'une API publique, la création d'un jeu Tetris, etc. L'orateur suggère que GitHub Copilot peut améliorer l'efficacité du codage et laisser plus de temps pour se concentrer sur d'autres tâches de développement essentielles telles que l'architecture logicielle, la conception et les exigences commerciales.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo présente GitHub Copilot et ses fonctionnalités, qui incluent un modèle de langage d'IA et l'ensemble de données GitHub. Le plugin propose des suggestions de codage intelligentes, compatibles avec divers langages et frameworks de programmation et disponibles sur plusieurs IDE. La vidéo fournit des exemples de codage utilisant Python, démontrant comment GitHub Copilot propose des suggestions intuitives pour les commentaires, les fonctions, les variables et même les modèles de classe ou de données. La vidéo note également que GitHub Copilot est un outil controversé et discute des contre-arguments contre son utilisation. Malgré ses frais mensuels de 10 $, la vidéo suggère que GitHub Copilot peut être un gain de temps efficace pour les développeurs.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo présente des exemples d'utilisation de GitHub Copilot avec des commandes Python de base ainsi que la création d'un programme pour résoudre un problème de conversion de chiffres romains. Bien que Copilot puisse anticiper ce que l'utilisateur veut faire, certains codes qu'il génère peuvent ne pas être faciles à lire ou à utiliser, de sorte que l'utilisateur doit revoir et ajuster si nécessaire. Copilot a également pu prédire que l'utilisateur souhaitait créer une liste de cas de test et a même écrit une boucle pour les exécuter, démontrant sa capacité à gagner du temps et des efforts dans le processus de codage.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la vidéo montre un exemple d'utilisation de GitHub Copilot pour créer un programme Python capable d'extraire des données boursières d'une API publique appelée alpha Vantage et de les afficher dans un tableau à l'aide de la bibliothèque pandas. L'instructeur structure d'abord le programme et ajoute des commentaires pour guider les suggestions du copilote. Copilot propose alors une URL compatible avec alpha Vantage et importe la bibliothèque nécessaire. Copilot montre également sa capacité à comprendre la structure des données récupérées, lui permettant de créer facilement un tableau d'informations sur le cours des actions. L'instructeur démontre ensuite l'intégration de Copilot avec matplotlib pour tracer les données, ne nécessitant que deux lignes de code. La vidéo se termine par un programme réussi qui peut extraire des données boursières d'une API et les tracer sur un graphique ou un tableau, présentant les capacités de GitHub Copilot dans des scénarios plus complexes.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur montre comment utiliser GitHub Copilot pour coder un programme de science des données simple, tracer un graphique du cours des actions et créer un jeu Tetris complet à l'aide de PyGame. L'orateur suggère de définir des contraintes pour l'outil d'IA pour des tâches spécifiques plutôt que de le laisser à l'interprétation pour obtenir de meilleurs résultats. Les suggestions de GitHub Copilot aident l'orateur à créer les formes de bloc et à définir l'état du jeu. Enfin, l'orateur mentionne que l'outil d'intelligence artificielle met efficacement à jour l'état du jeu à chaque fréquence d'images, vérifie si le jeu doit être quitté et remplit l'écran en fonction de la couleur des blocs vides et des blocs fixes en place, garantissant le bon fonctionnement du jeu.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur démontre l'utilisation de GitHub Copilot pour créer un jeu Tetris avec du code Python. Ils reconnaissent que la qualité du code n'est pas parfaite mais il a été capable d'écrire environ 80% du code en seulement 20 minutes. Bien que certains développeurs aient exprimé des inquiétudes quant au fait que Copilot en fasse un pire codeur ou ralentisse leur apprentissage, l'orateur pense que cela ne fera que déplacer leur attention vers un ensemble différent de compétences, telles que la résolution de problèmes à un niveau plus stratégique. L'aspect confidentialité et données est une autre préoccupation puisque GitHub appartient à Microsoft et l'utilisation de Copilot signifie qu'ils ont accès au code des utilisateurs. Bien que cela ne convienne peut-être pas aux entreprises de premier plan ou aux instituts gouvernementaux, cela devrait convenir aux startups et aux projets personnels.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, l'orateur discute de son verdict sur l'utilisation de GitHub Copilot. Ils suggèrent que si la politique de votre entreprise le permet ou si vous l'utilisez pour vos propres projets, vous devriez l'utiliser ou au moins l'essayer pendant quelques semaines. Cela peut vous faire gagner beaucoup de temps de codage et vous libérer du temps pour vous concentrer sur des tâches plus importantes et intéressantes telles que l'architecture logicielle, la conception et les exigences commerciales. L'orateur encourage les téléspectateurs à partager leurs opinions sur GitHub Copilot dans la section des commentaires.

[MetaQuotes]

Comment apprendre à coder FAST en utilisant ChatGPT (ça change sérieusement la donne)

Comment apprendre à coder FAST en utilisant ChatGPT (ça change sérieusement la donne)

La vidéo présente ChatGPT, un outil de traitement du langage naturel développé par Open AI, qui change la donne pour ceux qui cherchent à apprendre à coder plus rapidement et mieux. L'orateur partage un cadre pour créer un plan d'étude personnalisé avec ChatGPT basé sur le style d'apprentissage et le style de vie de l'apprenant, ainsi que l'utilisation de ChatGPT pour générer des idées de projet et servir de tuteur expert pour expliquer les concepts de codage. La vidéo traite également de l'importance de l'apprentissage par projet et recommande la plateforme d'apprentissage par tige Brilliant.org comme ressource supplémentaire pour apprendre à coder. La vidéo se termine en invitant les spectateurs à explorer l'utilisation de ChatGPT dans le cadre de leur flux de travail d'apprentissage.

• 00:00:00 Dans cette section, le conférencier discute des avantages d'utiliser ChatGPT, un outil de traitement du langage naturel développé par Open AI, pour apprendre à coder plus rapidement et mieux. L'oratrice partage son cadre sur la façon de demander à Chat GPT de concevoir un plan d'étude personnalisé basé sur le style d'apprentissage et le style de vie de l'utilisateur, ainsi que sur la façon de proposer des idées de projet et d'utiliser Chat GPT en tant que tuteur expert pour enseigner les concepts de codage étape par étape. marcher. L'orateur donne également des conseils sur la façon de tirer le meilleur parti de Chat GPT en revenant aux bases de l'ingénierie rapide, c'est-à-dire comment formuler des questions pour obtenir de meilleures réponses de l'IA.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur présente un cadre pour créer un meilleur plan d'étude pour le codage à l'aide de ChatGPT. Le cadre est basé sur les cinq W, y compris qui, quoi, quand, où et pourquoi. L'orateur fournit ensuite un exemple de plan d'étude pour apprendre à coder en Python avec un accent sur la science des données, composé de plusieurs sujets d'apprentissage avec des ressources et des délais pertinents. Cependant, le conférencier indique que l'approche de l'apprentissage est tout aussi importante que le plan d'étude lui-même et présente un cadre d'apprentissage Breath First qui solidifie l'apprentissage par le biais d'applications de projet.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section de la transcription, l'orateur souligne l'importance des projets dans le processus d'apprentissage et explique comment ChatGPT peut aider à générer des idées de projets. Ils fournissent un exemple de projet d'analyse de données exploratoire centré sur l'émission animée Naruto et démontrent comment ChatGPT peut même générer du code pour le projet. Bien que le code généré semble légitime, il ne fonctionne finalement pas en raison d'éléments manquants. Dans l'ensemble, le conférencier évalue la capacité de création de projets de ChatGPT à trois sur cinq et invite les téléspectateurs à partager leurs expériences avec les projets générés par ChatGPT dans les commentaires.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, la vidéo explique comment Chachi BT peut agir en tant que tuteur expert pour expliquer des concepts aux utilisateurs, tels que les concepts de programmation orientée objet d'héritage et de polymorphisme. La vidéo souligne que cela est utile pour les utilisateurs qui rencontrent des concepts difficiles lors du codage mais qui ont besoin d'une explication plus détaillée. De plus, la vidéo donne des conseils sur la façon d'inciter efficacement Chachi BT à obtenir de meilleures réponses, telles que l'ajout de questions avec le rôle souhaité que Chachi BT devrait jouer et lui demander de générer un code de démarrage. La vidéo note également certaines limites de Chachi BT pour l'apprentissage, telles que la génération de résultats incorrects et l'impossibilité de remplacer entièrement d'autres ressources d'apprentissage.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur recommande la plate-forme d'apprentissage des tiges, Brilliant.org, comme ressource pour apprendre à coder. Les cours sur Brilliant sont spécialement conçus pour les matières STEM et se concentrent sur un apprentissage interactif et pratique. Le conférencier a personnellement utilisé Brilliant pour approfondir ses compétences et de nouveaux sujets, notamment dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les recruteurs d'entreprises comme Meta recommandent même d'utiliser Brilliant aux candidats. Brilliant offre un essai gratuit de 30 jours et une réduction sur l'abonnement premium annuel pour les 200 premières inscriptions via le lien fourni. L'orateur encourage les téléspectateurs à explorer l'utilisation de ChatGPT pour un apprentissage efficace et à voir son potentiel pour modifier leurs propres flux de travail.

[MetaQuotes]

Comment utiliser l'IA | Cours complet sur 20 cas d'utilisation de ChatGPT [100 min]

Comment utiliser l'IA | Cours complet sur 20 cas d'utilisation de ChatGPT [100 min]

Cette vidéo explique comment utiliser l'IA pour améliorer la productivité dans diverses tâches. Il montre comment utiliser ChatGPT pour aider à rédiger un CV, créer un programme de mathématiques et économiser pour la retraite. Il explique également comment utiliser l'IA pour résoudre un problème en fournissant un guide étape par étape. L'IA peut être utilisée pour créer un rappel par e-mail à l'échelle de l'entreprise pour que les employés mettent à jour leur profil de talents et de compétences, pour générer des lettres de motivation pour les candidatures ou pour créer une série de courts articles de blog.

• 00:00:00 Dans cette vidéo, le présentateur montre comment utiliser l'IA pour générer un CV pour quelqu'un à partir des informations fournies par le chat. Le chat demande d'abord au présentateur de fournir des informations de base sur lui-même, telles que son nom et ses coordonnées. Le chat commence alors à rédiger le CV du présentateur, en décomposant ses expériences et ses compétences en différentes catégories. Le présentateur donne un coup de pouce au chat et dit que le CV était "génial".
  
  
• 00:05:00 Dans cette vidéo, l'IA est utilisée pour aider à rédiger un CV dans ChatGPT. L'IA est capable de comprendre le code américain et de l'expliquer à l'utilisateur de manière simple et directe.
  
  
• 00:10:00 ChatGPT est un programme informatique qui peut être utilisé pour transformer un texte complexe en explications faciles à comprendre. Dans cette vidéo, le créateur montre comment utiliser ChatGPT pour apprendre Python. Tout d'abord, ils demandent à ChatGPT de leur donner le code. Ensuite, ils utilisent le code pour générer des informations qui peuvent être facilement analysées dans Excel ou une trame de données pandas.
  
  
• 00:15:00 ChatGPT est un projet de science des données Python qui peut être utilisé pour obtenir du code à partir d'une session de chat. Ce code peut ensuite être utilisé dans Google Colab pour générer des graphiques et des cartes.
  
  
• 00:20:00 Dans cette vidéo, le présentateur montre comment utiliser le chat-bot IA (chatGPT) pour générer du faux contenu JSON pour des projets de programmation.
  
  
• 00:25:00 Dans cette vidéo YouTube, le présentateur montre comment utiliser ChatGPT pour générer de fausses données pour une variété de projets de programmation. Ils utilisent le chat GT pour générer des ensembles de données pour les visites des clients, les éléments de menu et les informations nutritionnelles pour les restaurants de restauration rapide.
  
  
• 00:30:00 La vidéo montre comment utiliser l'IA pour analyser les données client, identifier des modèles et faire des recommandations.
  
  
• 00:35:00 La vidéo explique comment le Boston Tea Party a affecté les familles coloniales, notamment en diminuant l'emploi et la richesse.
  
  
• 00:40:00 La vidéo montre comment utiliser l'IA pour créer une copie refaite d'un texte présentant du plagiat et des fautes de grammaire et d'orthographe.
  
  
• 00:45:00 Dans cette vidéo, le créateur demande au chat GPT de l'aider à créer un programme de mathématiques de base pour un élève de CM2. chat GPT fournit des ressources, décrit un calendrier et propose un quiz.
  
  
• 00: 50: 00 La vidéo fournit un guide sur la façon d'utiliser l'IA pour aider à des tâches telles que la planification de la retraite, la notation des quiz mathématiques, etc. Il suggère d'utiliser des chatbots pour poser des questions à l'IA et fournit une démonstration vidéo de ce processus.
  
  
• 00:55:00 Cette vidéo montre comment utiliser des chatbots IA pour aider à épargner pour la retraite. Le chatbot peut vous aider à calculer combien vous auriez besoin d'épargner chaque mois pour atteindre votre objectif de retraite.
  
  
• 01:00:00 Dans cette vidéo, le présentateur explique comment utiliser l'IA pour résoudre un problème. Ils décrivent d'abord le problème, puis montrent comment l'IA peut aider en fournissant un guide étape par étape.
  
  
• 01:05:00 Cette vidéo explique comment utiliser le chat GPT pour formater et envoyer un e-mail important à tous les employés.
  
  
• 01:10:00 Cette vidéo explique comment utiliser l'IA pour créer un rappel par e-mail à l'échelle de l'entreprise pour que les employés mettent à jour leur profil de talents et de compétences. Le logiciel, appelé "Jet GPT", générera des modèles d'e-mail que vous pourrez utiliser.
  
  
• 01:15:00 Dans cette vidéo, l'utilisateur de YouTube "ryanstewartmorgan" explique comment l'IA peut être utilisée pour créer une lettre de motivation pour une offre d'emploi. ChatGPT peut être utilisé pour créer une lettre de motivation de CV qui représente avec précision les qualifications du candidat pour le poste, en fonction de la description de l'offre d'emploi.
  
  
• 01:20:00 Cette vidéo explique comment l'IA peut être utilisée pour aider à la rédaction de lettres de motivation pour les candidatures. AI peut générer pour vous des lettres de motivation adaptées au poste spécifique auquel vous postulez.
  
  
• 01:25:00 La vidéo explique comment utiliser AI Chat GPT pour créer une liste hiérarchisée des tâches à accomplir, ainsi qu'un éventuel calendrier.
  
  
• 01:30:00 Cette vidéo montre comment utiliser l'IA pour créer un énoncé de travail de performance pour un travail. L'IA aide à identifier les principales responsabilités et les exigences en matière de formation pour le poste.
  
  
• 01:35:00 Cette vidéo YouTube montre comment utiliser l'IA pour créer des publications sur les réseaux sociaux pour un groupe Facebook appelé "Comment utiliser ChatGPT". La vidéo explique comment empiler une variété de vidéos et de messages texte différents pour créer un message, puis montre comment coller le message dans chatGPT. La vidéo montre comment utiliser l'IA pour améliorer la qualité d'une publication sur les réseaux sociaux.
  
  
• 01:40:00 Cette vidéo YouTube montre comment utiliser l'IA pour créer une série de courts articles de blog en quelques minutes seulement.

[MetaQuotes]

Ingénierie rapide avec le GPT-3 d'OpenAI et d'autres LLM

Ingénierie rapide avec le GPT-3 d'OpenAI et d'autres LLM

Cette vidéo explique comment fonctionne l'algorithme d'apprentissage automatique OpenAI GPT-3 et comment l'utiliser pour générer du texte et des images. Le présentateur couvre certaines des meilleures pratiques pour la conception d'invites et montre comment utiliser l'algorithme pour améliorer la précision des réponses aux questions.

• 00:00:00 L'ingénierie des invites est une discipline dans le monde de l'IA générative qui décrit l'art d'écrire de bonnes invites intentionnelles qui produisent une sortie à partir d'un modèle d'IA générative que nous voulons réellement et dans une certaine mesure, c'est une abstraction de la programmation. Il y a quelques choses à apprendre sur l'ingénierie des invites, dont l'une est que les invites utilisent généralement un ou plusieurs des composants suivants : instructions, informations externes, entrée de l'utilisateur et problèmes principaux avec un indicateur de sortie.
  
  
• 00:05:00 Cette vidéo YouTube explique le fonctionnement du modèle d'intelligence artificielle GPT-3 d'OpenAI et fournit un exemple d'invite. Le modèle est formé pour répondre à des questions basées sur des informations externes (contexte) et des informations vérifiées (la question). Si les informations ne sont pas dans le contexte ou si le modèle ne dispose pas des informations correctes, le modèle répondra par "Je ne sais pas".
  
  
• 00:10:00 La vidéo explique comment le modèle GPT-3 d'OpenAI utilise le caractère aléatoire pour produire des résultats plus intéressants. Le modèle est plus créatif et divertissant lorsque la température est élevée.
  
  
• 00: 15: 00 La vidéo décrit comment utiliser l'algorithme d'apprentissage automatique GPT-3 d'OpenAI pour créer une invite pouvant fournir de meilleures réponses aux questions. La vidéo montre également comment utiliser la connaissance des sources pour améliorer la précision des réponses du GPT-3.
  
  
• 00:20:00 Dans cette vidéo, le modèle d'apprentissage automatique OpenAI GPT-3 est utilisé pour générer du texte et des images. Le modèle GPT-3 est capable de gérer un maximum de 4096 jetons dans une création d'invite et d'achèvement, mais il n'est pas capable de gérer une invite avec une fenêtre de contexte de 4097 jetons. La longueur d'exécution maximale du modèle GPT-3 est fixée à 412 jetons.
  
  
• 00:25:00 Dans cette vidéo, le présentateur explique comment fonctionne l'algorithme GPT-3 et comment configurer une invite pour l'utiliser. Le présentateur aborde également certaines des meilleures pratiques en matière de conception rapide et d'ingénierie de branche.

[MetaQuotes]

Utilisations RÉELLES de ChatGPT en tant que développeur | 12 exemples pratiques

Utilisations RÉELLES de ChatGPT en tant que développeur | 12 exemples pratiques

Travis de Travis.media discute des cas d'utilisation de Chat GPT dans le contexte d'être un développeur. Les développeurs expérimentés doivent utiliser des outils d'IA tels que Chat GPT pour devenir plus efficaces, tandis que les développeurs novices doivent attendre de comprendre la technologie avant de l'utiliser. Il fournit 12 exemples pratiques de la façon dont Chat GPT peut être utilisé par les développeurs. Celles-ci vont de l'écriture de code à la génération de modèles, en passant par la synthèse d'articles ou de fichiers PDF, et même la création de blagues de papa. Chat GPT peut aider les développeurs à suivre le paysage technologique en constante évolution et à atténuer les répercussions négatives telles que l'épuisement professionnel. L'orateur souligne que l'IA est un outil qui améliore l'efficacité, et non un substitut à la nécessité de comprendre les principes fondamentaux du codage. Enfin, l'orateur estime que l'exploitation de la puissance de l'IA peut aider les développeurs à devenir plus efficaces et efficaces et les aider à passer à la prochaine étape de la technologie.

• 00: 00: 00 Dans cette section, Travis de Travis.media discute des cas d'utilisation de Chat GPT dans le contexte d'être un développeur. Il explique que les développeurs expérimentés doivent absolument utiliser des outils d'IA tels que Chat GPT pour devenir plus efficaces, tandis que les développeurs novices doivent attendre de comprendre la technologie avant de l'utiliser. Travis donne 12 exemples pratiques de la façon dont Chat GPT peut être utilisé par les développeurs, en commençant par un exemple non lié au codage de création de tweets d'engagement pour Twitter. Il souligne que Chat GPT peut aider les développeurs à suivre l'évolution rapide du paysage technologique et à atténuer les répercussions négatives telles que l'épuisement professionnel.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo présente plusieurs exemples pratiques d'utilisation de ChatGPT en tant que développeur. L'un des cas d'utilisation les plus populaires consiste à demander à ChatGPT d'écrire du code pour vous au lieu de l'écrire à partir de zéro. Les utilisateurs peuvent donner des informations spécifiques, telles que le langage et le framework, pour générer un code et des modèles précis qu'ils peuvent personnaliser. D'autres cas d'utilisation incluent l'optimisation de l'utilisation des ressources pour Kubernetes, l'écriture de politiques AWS et la refactorisation du code existant. ChatGPT peut également expliquer le code et clarifier toute confusion, ce qui en fait un excellent outil pour apprendre à coder.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la vidéo explique comment ChatGPT peut aider les développeurs à trouver des bogues dans leur code et à le rendre plus efficace. En collant du code avec des erreurs ou des performances lentes, ChatGPT peut suggérer des modifications telles que la refactorisation du code, l'élimination des itérations de boucle inutiles ou le remplacement des opérateurs lents. De plus, les développeurs peuvent utiliser ChatGPT pour générer des modèles pour les manifestes Kubernetes, les modèles Cloud Formation et les fichiers readme GitHub, ce qui peut faire gagner du temps et améliorer l'efficacité. Dans l'ensemble, ChatGPT peut aider les développeurs à écrire un code plus propre, plus efficace et sans erreur.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'orateur fournit 12 exemples pratiques de la façon dont les développeurs peuvent utiliser ChatGPT. Le premier exemple consiste à résumer de longs articles ou des pdf qui peuvent prendre trop de temps à lire. La seconde est de l'utiliser comme tuteur pour aider à l'apprentissage de concepts ou de langages de programmation. L'orateur suggère également d'utiliser ChatGPT pour automatiser les tâches, générer du code ou des requêtes SQL et créer des modèles pour Terraform ou CloudFormation. Ils suggèrent également de l'utiliser pour écrire de courts articles de blog ou même pour rire avec une blague de papa pour votre stand-up quotidien. L'orateur souligne que bien que l'IA soit un outil utile, elle ne doit pas remplacer la nécessité de comprendre les fondamentaux du codage et que c'est l'utilisation de l'IA par les développeurs qui améliorera l'efficacité et ne remplacera pas les emplois.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section de la vidéo, le conférencier souligne la demande croissante de développeurs, de professionnels de l'informatique, d'experts en cybersécurité, d'ingénieurs devops et de SRE en raison de la prolifération des technologies. Le conférencier conseille à toute personne apprenant à coder de rester concentrée et de garder le cap tout en faisant les efforts nécessaires pour décrocher un emploi. En fin de compte, l'orateur pense que l'exploitation de la puissance de l'IA peut aider les développeurs à devenir plus efficaces et efficaces, et à mesure que la technologie progresse, tout le monde passera à la prochaine étape de la technologie.

[MetaQuotes]

Tutoriel ChatGPT : Comment utiliser Chat GPT pour les débutants 2023

Tutoriel ChatGPT : Comment utiliser Chat GPT pour les débutants 2023

Ce didacticiel vidéo fournit une introduction à Chat GPT et explique comment il peut être utilisé à diverses fins. La vidéo couvre diverses invites de commande pour Chat GPT, y compris le jeu de rôle, le tutorat, la demande de nouvelles invites de commande et la recherche de conseils. Le didacticiel souligne également l'importance d'être précis et de fournir des commentaires pour obtenir les meilleurs résultats de Chat GPT, et suggère de considérer Chat GPT comme un mentor et un assistant dans n'importe quel sujet. Dans l'ensemble, la vidéo met l'accent sur la flexibilité et l'utilité d'utiliser Chat GPT pour planifier des tâches personnelles et professionnelles.

• 00:00:00 Dans cette section du didacticiel, l'instructeur présente Chat GPT et explique comment créer un compte gratuit, en indiquant que l'ancienne version ou la version 3.5 est suffisante pour ce didacticiel. Ils expliquent ensuite comment créer de nouvelles discussions et comment chaque conversation est enregistrée pour référence future. L'instructeur met ensuite en évidence certaines limites de Chat GPT, telles que le manque de connaissances sur les événements actuels et certaines inexactitudes, qui nécessitent une vérification des faits. Ils couvrent ensuite les deux premiers types de commandes : demander des faits ou des détails spécifiques et demander des suggestions, respectivement. L'instructeur montre comment donner des invites pour chaque type de commande et propose des conseils sur la façon d'améliorer la précision de l'IA grâce à la rétroaction.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le présentateur vidéo explique comment ChatGPT peut être utilisé pour la traduction et la comparaison linguistique. ChatGPT peut fournir des traductions plus précises que Google Translate car il prend en compte le contexte, les indices sociaux et les situations réelles. Il peut également être utilisé pour la traduction écrite, ce qui en fait un outil polyvalent pour les utilisateurs. ChatGPT est également adepte des comparaisons, car il contient de nombreuses informations et données extraites de diverses sources. Il peut fournir des réponses sur les différences entre les chats et les chiens en tant qu'animaux de compagnie ou sur les différences entre les systèmes d'exploitation iOS et Android. Les utilisateurs peuvent également fournir des commentaires à ChatGPT pour l'aider à fournir des réponses encore meilleures. Enfin, le présentateur vidéo met en évidence la capacité de ChatGPT à faire de l'écriture créative, des modèles d'e-mails et des blogs aux chansons et aux blagues.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section du didacticiel, la vidéo montre comment ChatGPT peut être utilisé pour générer différents types de contenu. Le premier exemple donné est de demander à ChatGPT d'écrire une courte histoire sur une chenille qui tombe d'un arbre, perd sa famille et est réunie d'une manière amusante et agréable. Le narrateur montre comment ChatGPT peut également réécrire l'histoire sous forme de chanson ou de poème. Un autre exemple est de demander à ChatGPT d'écrire un e-mail à un concessionnaire automobile à propos d'un surcoût sur une réparation tout en étant super sympa. De plus, ChatGPT peut réfléchir à des idées, telles que des activités de plein air avec un budget de 50 $ pour une fête d'anniversaire, et fournir des guides étape par étape, comme organiser un pique-nique dans le parc. Le didacticiel montre également comment ChatGPT peut résumer et reformater un texte donné en un résumé ou un plan plus concis.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section de la transcription, l'orateur discute des différentes invites de commande et fonctionnalités de Chat GPT, un outil d'intelligence artificielle qui peut être utilisé à de nombreuses fins. L'outil peut aider les utilisateurs à résumer les informations, à générer des listes, à fournir des avantages et des inconvénients pour différents sujets, à trouver des noms, des citations ou des études sur des sujets donnés et à offrir des commentaires sur le texte écrit. L'orateur note qu'une utilisation particulièrement intéressante de Chat GPT est le jeu de rôle et la conversation, car l'outil peut générer des réponses basées sur des invites données. Dans l'ensemble, l'orateur met l'accent sur la flexibilité et l'utilité de Chat GPT pour une variété de tâches.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, le didacticiel vidéo explique différentes invites de commande pour ChatGPT. Le premier cas d'utilisation est le jeu de rôle, où l'utilisateur attribue une identité à ChatGPT et simule des conversations. Par exemple, poser des questions d'entretien d'embauche ou pratiquer une nouvelle langue à haute voix. Le deuxième cas d'utilisation est que ChatGPT explique différents concepts, ce qui en fait un tuteur gratuit pour l'utilisateur. Le troisième cas d'utilisation consiste à demander à ChatGPT de nouvelles invites de commande pour en savoir plus sur ce qu'il peut faire. Enfin, ChatGPT peut être utilisé comme mentor, fournissant des conseils sur divers sujets, y compris le démarrage d'une entreprise.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, le didacticiel couvre des conseils pour utiliser efficacement Chat GPT. Les utilisateurs doivent considérer Chat GPT comme un mentor et un assistant dans n'importe quel sujet. Le didacticiel explique les 15 types de commandes différents que les utilisateurs peuvent utiliser pour se simplifier la vie. Pour obtenir les meilleures réponses, les utilisateurs doivent être précis et clairs dans leurs invites et fournir des commentaires à Chat GPT pour de meilleurs résultats. La patience est également importante car cela peut prendre du temps pour obtenir la réponse souhaitée. Les utilisateurs doivent se considérer comme des journalistes et poser des questions de suivi pour affiner la conversation. Grâce à ces conseils, les utilisateurs peuvent utiliser Chat GPT pour planifier leur vie personnelle et professionnelle.