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一个月前，DeepLearning.ai 创始人吴恩达与 OpenAI 开发者 Iza Fulford 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下较火的 AI 技术。
每个教程时长 1 小时，会拆分为多个章节，让你能更妥善的安排自己时间进行学习。
下面我们来看下这几个教程都包含哪些内容。
一、使用 ChatGPT API 构建系统
自 GPT-4 API 发布以后，很多人都开始使用它来构建各种 AI 应用。包括各种智能助理、聊天机器人、英语私教等等。
互联网上关于如何开发一个完整的 AI 应用，教程相对较少。
因此，本次吴恩达老师，将再次联手 OpenAI 的开发者 Iza Fulford，推出《使用 ChatGPT API 构建系统》教程。
在该教程中，你将学会如何通过链式调用的方式，自动化处理各种复杂的工作流程。
教程核心内容如下：
与上文的提示词交互，搭建完整提示链；
用 Python 编写一个提示词交互系统；
开发一个智能客服 AI 机器人。
你可以将此教程看做是《面向开发者的提示工程》的进阶教程，两个教程结合起来学习，效果会好很多。
除此之外，作者还会教授一些实际场景应用，比如：将用户查询归类为聊天代理的响应、评估用户查询信息的安全性，以及通过思维连、多步推理来处理各种任务。
二、结合 LangChain 开发 LLM 应用
LangChain 是 GitHub 上一个知名的大语言模型开发框架，让你可以组合各种功能，来使用 LLM 开发功能更为丰富的 LLM 应用。
今年 ChatGPT 爆火，间接带动了这一框架的增长，自去年 10 月份开源以来，LangChain 已累积 4.3 万 Star，增长颇为迅猛。
为了让大家都能结合 LangChain，打造出更为强大的 AI 应用，吴恩达老师联合 LangChain CEO Harrison Chase，推出了《结合 LangChain 开发 LLM 应用》教程。
你可以在该教程中，学习使用 LangChain 框架的基本应用和开发技巧：
模型、提示和解析器：调用 LLM、提供提示和解析响应内容；
LLM 内存：存储对话和管理上下文空间内存；
链：创建操作序列；
文档智能问答：将 LLM 应用于专有数据和指定用例；
代理：探索 LLM 作为推理代理的发展与应用。
在你完成这整个教程的学习之后，将收获一个专属的模型，你可以将其当做探索各种 AI 应用的新起点。
开发者可以通过结合 LangChain，为大语言模型扩展更多功能，打破联网查询、数据更新等各种限制，进而开发出更为强大的 AI 应用。
三、Diffusion 模型工作原理
上述两个教程，都不需要了解过多的 AI 技术知识，便能快速上手学习。但是这门教程对 AI 专业知识要求会稍微高点。
该教程将由吴恩达与其高徒 Sharon Zhou 联合教授。Sharon Zhou 是 Lamini 的 CEO。
Lamini 是不久前在 GitHub 上开源的一个项目，主要功能是让开发者可通过少量代码，借助平台数据，快速调教出一个属于自己的大语言模型。
Lamini 主打的就是一个简便、轻快，所有人均可通过微调 Prompt 的方式，造出一个定制化大模型。
在这个教程中，作者将向你介绍扩散模型的一些基础原理，并教会你从头构建一个扩散模型。
你可以从中学到：
探索基于扩散的 AIGC 前沿技术，从零创建一个扩散模型；
深入了解扩散过程和驱动模型，而不仅仅是预建模型和 API；
实验采样、扩散模型训练、构建神经网络（噪声预测），生成个性化图像。
用一个小时的时间，便能快速了解扩散模型的构建、训练以及优化流程，可以说性价比极高。
目前上述教程已经在 DeepLearning.ai 正式上线，官网上线提供了可交互式的 Notebook，让你可以一边学习，一边跟着编写代码实践。
地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/
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