機械学習とニューラルネットワーク - ページ 44

[MetaQuotes]

ChatGPT のリバース プロンプト エンジニアリング

ChatGPT のリバース プロンプト エンジニアリング

このビデオでは、チャット GPT を使用して目的の出力を実現するためのプロンプトを作成する、リバース プロンプト エンジニアリングの概念について説明します。製品説明を生成する例について説明します。ここでは、テキストから意味的に関連するエンティティが抽出され、チャット GPT に関連コンテンツを生成するように指示するために使用されます。このプロセスはさまざまな種類のコンテンツに適用でき、元のプロンプトと同様のトーンとスタイルの製品説明を生成するために使用できます。講演者は視聴者に SEOPub メーリング リストと YouTube チャンネルに登録するよう勧めています。

• 00:00:00このセクションでは、SEO Pub の Mike が、リバース プロンプト エンジニアリングの概念と、最終目標を念頭に置いて開始し、チャット GPT で適切なプロンプトを作成して目的の出力を達成する方法について説明します。マイクは、スマート ノート上のテキストを使用したリバース プロンプト エンジニアリングの例を示します。彼はチャット GPT に、テキストから意味的に最も関連性の高いエンティティを抽出し、それらのエンティティを使用して製品説明の出力として使用できるコンテンツを生成するように指示しました。また、リバース プロンプト エンジニアリングをコーディングだけでなくコンテンツの作成にも使用して、GPT チャットに具体的な指示を与えてより良いコンテンツを作成できることも示しています。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、講演者が ChatGPT を使用したリバース プロンプト エンジニアリングのプロセスについて説明します。番号付きエンティティとその顕著性スコアを含むグラフを作成し、それらのエンティティを使用して新しい記事のプロンプトを生成する方法を示します。生成されたプロンプトには、指定されたすべてのエンティティと情報が含まれており、講演者は、出力をさらに調整するために、関連するヘッダーの使用やコンテンツの詳細の拡張など、追加の指示を追加できる可能性があると述べています。講演者は、このプロセスを製品説明などのさまざまなタイプのコンテンツに適用して、関連性の高い新しいコンテンツを生成できることを示唆しています。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、ChatGPT のリバース プロンプト エンジニアリングを使用して、プロンプトとしてシステムに供給されたものと同様のトーンとスタイルの製品説明を生成する方法について講演者が説明します。このプロセスには、製品の説明を入力し、システムにそれを分析させ、他の製品に対して同様のプロンプトを生成することが含まれます。講演者は最後に、視聴者に SEOPub メーリング リストと YouTube チャンネルに登録するよう勧めました。

[MetaQuotes]

GitHub Copilot の使用方法 (Python の例付き)

GitHub Copilot の使用方法 (Python の例付き)

このビデオでは、複数のプログラミング言語およびフレームワークと互換性のあるスマート コーディング提案を提供する AI 言語モデルである GitHub Copilot の機能を紹介します。このビデオでは、GitHub Copilot が関数、変数、コメント、クラス、データ モデルを提案する方法を示す Python の例を示しています。 GitHub Copilot は、一部の開発者が批判する物議を醸すツールですが、月額 10 ドルの料金にもかかわらず、開発者にとって効果的な時間の節約になる可能性があることがビデオで示唆されています。このビデオでは、ローマ数字変換を解決するプログラムの作成、パブリック API からの株式市場データの取得、テトリス ゲームの構築など、GitHub Copilot の機能のさまざまな例が紹介されています。講演者は、GitHub Copilot によってコーディングの効率が向上し、ソフトウェア アーキテクチャ、設計、ビジネス要件などの他の重要な開発タスクにより多くの時間を集中できるようになると示唆しています。

• 00:00:00このセクションでは、ビデオで GitHub Copilot とその機能 (AI 言語モデルと GitHub データセットを含む) を紹介します。このプラグインは、さまざまなプログラミング言語やフレームワークと互換性があり、複数の IDE で利用できるスマートなコーディング提案を提供します。このビデオでは、Python を使用したコーディング例を紹介し、GitHub Copilot がコメント、関数、変数、さらにはクラスやデータ モデルに対して直感的な提案を提供する方法を示しています。このビデオでは、GitHub Copilot が物議を醸しているツールであることにも言及し、その使用に対する反論についても説明しています。月額 10 ドルの料金にもかかわらず、このビデオは、GitHub Copilot が開発者にとって効果的な時間の節約になることを示唆しています。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ビデオでは、基本的な Python コマンドで GitHub Copilot を使用する例と、ローマ数字変換の問題を解決するプログラムを作成する例を紹介します。 Copilot はユーザーがやりたいことを予測できますが、出力される一部のコードは読みにくく、操作しにくい場合があるため、ユーザーは必要に応じて確認して調整する必要があります。また、Copilot は、ユーザーがテスト ケースのリストを作成したいと考えていることを予測し、それらを実行するループを作成することもでき、コーディング プロセスの時間と労力を節約できることを実証しました。
  
  
• 00:10:00このセクションのビデオでは、GitHub Copilot を使用して、alpha Vantage というパブリック API から株式市場データを取得し、pandas ライブラリを使用してテーブルに表示できる Python プログラムを作成する例を示しています。インストラクターはまずプログラムを構成し、Copilot の提案をガイドするコメントを追加します。次に、Copilot は、alpha Vantage と互換性のある URL を提案し、必要なライブラリをインポートします。 Copilot は、取得したデータの構造を理解する機能も示しており、株価情報の表を簡単に作成できます。次に、インストラクターは、Copilot と matplotlib を統合してデータをプロットする方法をデモンストレーションします。必要なコードは 2 行だけです。このビデオは、API から株式市場データを取得してグラフまたは表にプロットできる成功したプログラムで終わり、より複雑なシナリオでの GitHub Copilot の機能を紹介します。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、講演者が GitHub Copilot を使用して簡単なデータ サイエンス プログラムをコーディングし、株価グラフをプロットし、PyGame を使用してテトリス ゲーム全体を構築する方法をデモンストレーションします。講演者は、より良い結果を達成するために、AI ツールを解釈に任せるのではなく、特定のタスクに対して AI ツールに制約を設定することを提案しています。 GitHub Copilot の提案は、スピーカーがブロックの形状を作成し、ゲームの状態を定義するのに役立ちます。最後に講演者は、AI ツールがフレーム レートごとにゲームの状態を効率的に更新し、ゲームを終了するかどうかを確認し、空のブロックの色と所定の位置に固定されたブロックに基づいて画面を埋めることで、ゲームのスムーズな機能を保証すると述べました。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、講演者が GitHub Copilot を使用して Python コードでテトリス ゲームを作成する方法をデモンストレーションします。彼らは、コードの品質が完璧ではないことを認めていますが、わずか 20 分でコードの約 80% を記述することができました。一部の開発者は、Copilot のせいでプログラマが下手になったり、学習が遅くなったりするのではないかと懸念を表明していますが、講演者は、Copilot によって開発者の焦点が、より戦略的なレベルでの問題解決など、別のスキルに移るだけだと考えています。 GitHub は Microsoft が所有しており、Copilot を使用すると、Microsoft がユーザーのコードにアクセスできることになるため、プライバシーとデータの側面も別の懸念事項となります。知名度の高い企業や政府機関には適さないかもしれませんが、スタートアップや個人プロジェクトには問題ないはずです。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、講演者が GitHub Copilot の使用に関する判断について説明します。彼らは、会社のポリシーでそれが許可されている場合、または自分のプロジェクトで使用している場合は、それを使用するか、少なくとも数週間試してみるべきだと提案しています。コーディングにかかる時間を大幅に節約し、ソフトウェア アーキテクチャ、設計、ビジネス要件など、より重要で興味深いタスクに集中できる時間を確保できます。講演者は、視聴者に GitHub Copilot に関する意見をコメント セクションで共有するよう勧めています。

[MetaQuotes]

ChatGPT を使用して FAST コーディングを学ぶ方法 (これは真剣にゲームチェンジャーです)

ChatGPT を使用して FAST コーディングを学ぶ方法 (これは真剣にゲームチェンジャーです)

このビデオでは、Open AI によって開発された自然言語処理ツールである ChatGPT が、コーディングをより速く、より適切に学習したい人にとってのゲームチェンジャーとして紹介されています。講演者は、ChatGPT を使用して学習者の学習スタイルやライフスタイルに基づいてカスタマイズされた学習計画を作成するためのフレームワークを共有するだけでなく、ChatGPT を使用してプロジェクトのアイデアを生成し、コーディングの概念を説明する専門講師の役割も果たします。このビデオでは、プロジェクトベースの学習の重要性についても説明し、コーディングを学習するための追加リソースとしてステム学習プラットフォーム Brilliant.org を推奨しています。このビデオは、学習ワークフローの一部として ChatGPT の使用を検討するよう視聴者に勧めて終わります。

• 00:00:00このセクションでは、講演者が、Open AI によって開発された自然言語処理ツールである ChatGPT を使用して、より速く、より適切なコーディング方法を学ぶ利点について説明します。講演者は、Chat GPT にユーザーの学習スタイルやライフスタイルに基づいたカスタム学習計画の作成を依頼する方法と、プロジェクトのアイデアを思いつき、Chat GPT を専門の家庭教師として使用してコーディングの概念を段階的に教える方法に関するフレームワークを共有します。ステップ。講演者はまた、AI からより良い回答を得るために質問を構成する方法という、プロンプト エンジニアリングの基本に立ち返って Chat GPT を最大限に活用する方法についてのヒントも提供します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ChatGPT を使用してコーディングのより良い学習計画を作成するためのフレームワークを講演者が紹介します。このフレームワークは、誰が、何を、いつ、どこで、なぜという 5 つの W に基づいています。次に、講演者は、データ サイエンスに焦点を当てて Python でコーディングを学習するための学習計画の例を示します。これは、関連するリソースとタイムラインを含むいくつかの学習トピックで構成されます。ただし、講演者は、学習へのアプローチは学習計画自体と同じくらい重要であるとアドバイスし、プロジェクトのアプリケーションを通じて学習を強固にするブレス ファースト ラーニング フレームワークを紹介します。
  
  
• 00:10:00トランスクリプトのこのセクションでは、講演者は学習プロセスにおけるプロジェクトの重要性を強調し、ChatGPT がプロジェクトのアイデアの生成にどのように役立つかを説明します。彼らは、アニメ番組 NARUTO を中心とした探索的データ分析プロジェクトの例を示し、ChatGPT がプロジェクトのコードをどのように生成できるかを示しています。生成されたコードは正当であるように見えますが、要素が欠落しているため、最終的には機能しません。全体として、講演者は ChatGPT のプロジェクト作成能力を 5 段階中 3 と評価し、視聴者に ChatGPT で生成されたプロジェクトの経験をコメントで共有するよう促しています。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、Chachi BT が継承やポリモーフィズムなどのオブジェクト指向プログラミングの概念などの概念をユーザーに説明する専門家教師として機能する方法について説明します。このビデオは、コーディング中に難しい概念に遭遇したが、より詳細な説明が必要なユーザーにとって、これが役立つことを強調しています。さらに、ビデオでは、Chachi BT が果たすべき役割を伴う質問を追加したり、スターター コードを生成するように要求したりするなど、Chachi BT により良い応答を得るように効果的に促す方法のヒントが示されています。このビデオでは、間違った結果が生成されることや、他の学習リソースを完全に置き換えることができないことなど、学習における Chachi BT のいくつかの制限についても言及しています。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、講演者はコーディングを学習するためのリソースとしてステム学習プラットフォーム Brilliant.org を推奨しています。 Brilliant のコースは STEM 科目向けに特別に設計されており、インタラクティブな実践学習に重点を置いています。講演者は、特に人工知能の分野でスキルや新しいトピックをブラッシュアップするために Brilliant を個人的に使用しました。 Meta のような企業の採用担当者も、候補者に Brilliant の使用を推奨しています。 Brilliant では、提供されたリンクからの最初の 200 件のサインアップに対して、30 日間の無料トライアルと年間プレミアム サブスクリプションの割引を提供しています。講演者は、効率的な学習のために ChatGPT を使用することを検討し、自分のワークフローを変える可能性を確認することを視聴者に勧めます。

[MetaQuotes]

AIの使い方 | 20 ChatGPT ユースケース フルコース [100 分]

AIの使い方 | 20 ChatGPT ユースケース フルコース [100 分]

このビデオでは、AI を使用してさまざまなタスクの生産性を向上させる方法について説明します。 ChatGPT を使用して、履歴書の作成、数学のカリキュラムの作成、退職後の貯蓄を支援する方法を示します。また、段階的なガイドを提供することで、AI を使用して問題を解決する方法についても説明します。 AI を使用すると、従業員が自分の才能やスキルのプロフィールを更新するための全社的な電子メール リマインダーを作成したり、求人応募のカバー レターを作成したり、一連の短いブログ投稿を作成したりすることができます。

• 00:00:00このビデオでは、プレゼンターが AI を使用してチャットから提供される情報に基づいて誰かの履歴書を生成する方法を示しています。チャットでは、まず発表者に、名前や連絡先情報など、自分自身に関する基本情報の提供を求めます。次に、チャットは発表者の経験やスキルをさまざまなカテゴリに分類して履歴書を書き始めます。プレゼンターはチャットに高く評価し、履歴書は「素晴らしかった」と言いました。
  
  
• 00:05:00このビデオでは、ChatGPT での履歴書の作成を支援するために AI が使用されています。 AI は米国のコードを理解し、シンプルかつ率直な方法でユーザーに説明することができます。
  
  
• 00:10:00 ChatGPT は、複雑なテキストをわかりやすい説明に抽出するために使用できるコンピューター プログラムです。このビデオでは、作成者が ChatGPT を使用して Python を学習する方法を示しています。まず、ChatGPT にコードを提供するよう依頼します。次に、そのコードを使用して、Excel または pandas データ フレームで簡単に分析できる情報を生成します。
  
  
• 00:15:00 ChatGPT は、チャット セッションからコードを取得するために使用できる Python データ サイエンス プロジェクトです。このコードを Google Colab で使用して、グラフや地図を生成できます。
  
  
• 00:20:00このビデオでは、プレゼンターが AI チャットボット (chatGPT) を使用して、プログラミング プロジェクト用の偽の JSON コンテンツを生成する方法を示しています。
  
  
• 00:25:00この YouTube ビデオでは、プレゼンターが ChatGPT を使用してさまざまなプログラミング プロジェクト用の偽のデータを生成する方法を示しています。彼らはチャット GT を使用して、ファーストフード レストランの顧客訪問、メニュー項目、栄養情報に関するデータ セットを生成します。
  
  
• 00:30:00このビデオでは、AI を使用して顧客データを分析し、パターンを特定し、推奨事項を作成する方法を示しています。
  
  
• 00:35:00このビデオでは、ボストン茶会事件が特に雇用と富の減少によって植民地時代の家族にどのような影響を与えたかについて説明しています。
  
  
• 00:40:00このビデオでは、AI を使用して、盗作、文法およびスペルの誤りが判明したテキストのリメイク コピーを作成する方法を示しています。
  
  
• 00:45:00このビデオでは、作成者がチャット GPT に 5 年生向けの基本的な数学カリキュラムの作成を手伝ってほしいと依頼しています。チャット GPT は、リソースを提供し、スケジュールの概要を示し、クイズを提供します。
  
  
• 00:50:00このビデオでは、退職後の計画や数学クイズの採点などのタスクを支援するために AI を使用する方法についてのガイドが提供されています。チャット ボットを使用して AI に質問することを提案し、このプロセスのビデオ デモンストレーションを提供しています。
  
  
• 00:55:00このビデオでは、AI チャット ボットを使用して退職後の貯蓄を支援する方法を示します。チャットボットは、退職後の目標を達成するために毎月いくら貯蓄する必要があるかを計算するのに役立ちます。
  
  
• 01:00:00このビデオでは、プレゼンターが AI を使用して問題を解決する方法を説明します。まず問題を説明し、次に段階的なガイドを提供することで AI がどのように役立つかを示します。
  
  
• 01:05:00このビデオでは、チャット GPT を使用して重要な電子メールをフォーマットし、すべての従業員に送信する方法を説明します。
  
  
• 01:10:00このビデオでは、AI を使用して、従業員が自分の才能とスキルのプロフィールを更新するための全社的な電子メール リマインダーを作成する方法を説明します。 「Jet GPT」と呼ばれるソフトウェアは、使用できる電子メール テンプレートを生成します。
  
  
• 01:15:00このビデオでは、YouTube ユーザー「ryanstewartmorgan」が、AI を使用して求人広告のカバーレターを作成する方法について説明しています。 ChatGPT を使用すると、求人広告の説明に基づいて、そのポジションに対する応募者の資格を正確に表す履歴書のカバー レターを作成できます。
  
  
• 01:20:00このビデオでは、求人応募のカバーレターを書くタスクを支援するために AI をどのように使用できるかを説明します。 AI は、あなたが応募する特定の仕事に合わせたカバーレターを作成します。
  
  
• 01:25:00このビデオでは、AI Chat GPT を使用して、完了すべきタスクの優先順位付きリストと可能なスケジュールを作成する方法を説明しています。
  
  
• 01:30:00このビデオでは、AI を使用して仕事のパフォーマンス作業明細書を作成する方法を示します。 AI は、その仕事に必要な主要な責任と教育要件を特定するのに役立ちます。
  
  
• 01:35:00この YouTube ビデオは、AI を使用して Facebook グループのソーシャル メディア投稿を作成する方法を示しており、「How to Use ChatGPT」と呼ばれています。このビデオでは、さまざまなビデオやテキスト投稿を積み重ねて投稿を作成する方法を説明し、その投稿を chatGPT に貼り付ける方法を示します。このビデオでは、AI を使用してソーシャル メディア投稿の品質を向上させる方法を示しています。
  
  
• 01:40:00この YouTube ビデオでは、AI を使用して一連の短いブログ投稿をわずか数分で作成する方法を示しています。

[MetaQuotes]

OpenAI の GPT-3 およびその他の LLM による迅速なエンジニアリング

OpenAI の GPT-3 およびその他の LLM による迅速なエンジニアリング

このビデオでは、OpenAI GPT-3 機械学習アルゴリズムの仕組みと、それを使用してテキストや画像を生成する方法について説明します。プレゼンターは、プロンプト設計のベスト プラクティスをいくつか取り上げ、アルゴリズムを使用して質問に対する回答の精度を向上させる方法を示します。

• 00:00:00プロンプト エンジニアリングは、生成 AI の世界の分野の 1 つで、実際に必要な生成 AI モデルから出力を生成する、優れた意図的なプロンプトを作成する技術を記述しており、ある程度、プログラミングを抽象化したものです。プロンプト エンジニアリングについて学ぶべきことがいくつかあります。その 1 つは、プロンプトでは通常、指示、外部情報、ユーザー入力、および出力インジケーターを伴う主な問題の 1 つ以上のコンポーネントが使用されるということです。
  
  
• 00:05:00この YouTube ビデオでは、OpenAI の GPT-3 人工知能モデルがどのように機能するかを説明し、プロンプトの例を示しています。モデルは、外部情報 (コンテキスト) と検証済みの情報 (質問) に基づいて質問に答えるようにトレーニングされます。情報がコンテキスト内にない場合、またはモデルが正しい情報を持っていない場合、モデルは「わかりません」と答えます。
  
  
• 00:10:00このビデオでは、OpenAI の GPT-3 モデルがランダム性を使用して、より興味深い出力を生成する方法を説明しています。温度が上がると、モデルはより創造的で面白くなります。
  
  
• 00:15:00このビデオでは、OpenAI の GPT-3 機械学習アルゴリズムを使用して、質問に対してより適切な回答を提供できるプロンプトを作成する方法について説明します。このビデオでは、ソースの知識を使用して GPT-3 の回答の精度を向上させる方法も示しています。
  
  
• 00:20:00このビデオでは、OpenAI GPT-3 機械学習モデルを使用してテキストと画像を生成します。 GPT-3 モデルは、プロンプトおよび完了の作成内で最大 4096 個のトークンを処理できますが、4097 個のトークンのコンテキスト ウィンドウを持つプロンプトを処理することはできません。 GPT-3 モデルの最大完了長は 412 トークンに設定されています。
  
  
• 00:25:00このビデオでは、プレゼンターが GPT-3 アルゴリズムの仕組みと、それを使用するためのプロンプトの設定方法を説明します。プレゼンターは、プロンプト設計とブランチ エンジニアリングのベスト プラクティスについても説明します。

[MetaQuotes]

開発者としての ChatGPT の実際の使用法 | 12 実践例

開発者としての ChatGPT の実際の使用法 | 12 実践例

Travis.media の Travis が、開発者の立場で Chat GPT の使用例について説明します。経験豊富な開発者は効率を高めるために Chat GPT などの AI ツールを利用する必要がありますが、初心者の開発者はテクノロジーを理解するまで待ってから利用する必要があります。彼は、開発者が Chat GPT をどのように使用できるかを示す 12 の実践例を提供しています。コードの作成からテンプレートの生成、記事や PDF の要約、さらにはパパジョークの作成まで、その範囲は多岐にわたります。 Chat GPT は、開発者が絶えず変化するテクノロジーの状況に追いつき、燃え尽き症候群などの悪影響を軽減するのに役立ちます。講演者は、AI は効率を高めるツールであり、コーディングの基礎を理解する必要性に代わるものではないことを強調しました。最後に、講演者は、AI の力を活用することで開発者がより効率的かつ効果的になり、テクノロジーの次の段階に進むのに役立つと信じています。

• 00:00:00このセクションでは、Travis.media の Travis が、開発者としての観点から Chat GPT の使用例について説明します。同氏は、経験豊富な開発者は効率を高めるために Chat GPT などの AI ツールを絶対に活用する必要があり、初心者の開発者はテクノロジを理解するまで待ってから使用する必要があると説明しています。 Travis は、開発者が Chat GPT をどのように使用できるかを示す 12 の実践例を示しています。まず、Twitter のエンゲージメント ツイートを思いつくというコーディング以外の例から始めます。 Chat GPT は開発者が急速に進化するテクノロジーの状況に追いつき、燃え尽き症候群などの悪影響を軽減するのに役立つと彼は強調します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ビデオで、開発者として ChatGPT を使用する方法のいくつかの実践的な例について説明します。最も一般的な使用例の 1 つは、最初からコードを作成するのではなく、ChatGPT にコードを作成させることです。ユーザーは、言語やフレームワークなどの特定の情報を指定して、カスタマイズできる正確なコードやテンプレートを生成できます。その他のユースケースには、Kubernetes のリソース使用の最適化、AWS ポリシーの作成、既存のコードのリファクタリングなどがあります。 ChatGPT はコードを説明し、混乱を明確にすることもできるため、コードを学習するための優れたツールになります。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、開発者がコード内のバグを見つけて効率を高めるために ChatGPT がどのように役立つかをビデオで説明します。エラーやパフォーマンスの低下のあるコードを貼り付けることで、ChatGPT はコードのリファクタリング、不必要なループ反復の排除、低速演算子の置き換えなどの変更を提案できます。さらに、開発者は ChatGPT を使用して、Kubernetes マニフェスト、Cloud Formation テンプレート、GitHub Readme ファイルのテンプレートを生成できるため、時間を節約し、効率を向上させることができます。全体として、ChatGPT は、開発者がよりクリーンで効率的でエラーのないコードを作成するのに役立ちます。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、開発者が ChatGPT を使用する方法について、講演者が 12 の実践例を提供します。最初の例は、読むのに時間がかかりそうな長い記事や PDF を要約することです。 2 つ目は、概念やプログラミング言語の学習を支援する家庭教師として使用することです。講演者はまた、ChatGPT を使用してタスクを自動化し、コードまたは SQL クエリを生成し、Terraform または CloudFormation 用のテンプレートを作成することも提案しています。彼らはまた、短いブログ投稿を書くためにそれを使用したり、毎日のスタンドアップでお父さんのジョークで笑いを取ることさえも提案しています。講演者は、AI は有用なツールではあるが、コーディングの基礎を理解する必要性を代替するものではないこと、効率を高めるのは開発者による AI の使用であって仕事を代替するものではないことを強調しました。
  
  
• 00:20:00ビデオのこのセクションでは、講演者は、テクノロジーの普及により、開発者、IT 専門家、サイバー セキュリティ専門家、Devops エンジニア、および SRE に対する需要が増大していることを強調しています。講演者は、コーディングを学習している人には、仕事を見つけるために必要な努力をしながらも集中力を維持し、コースを続けるようにアドバイスします。最終的に講演者は、AI の力を活用することで開発者の効率と効果が向上し、テクノロジーが進歩するにつれて誰もがテクノロジーの次の段階に取り組むようになるだろうと信じています。

[MetaQuotes]

ChatGPT チュートリアル: 初心者のための Chat GPT の使用方法 2023

ChatGPT チュートリアル: 初心者のための Chat GPT の使用方法 2023

このビデオ チュートリアルでは、Chat GPT の概要を説明し、Chat GPT を幅広い目的に使用する方法を説明します。このビデオでは、ロールプレイング、個別指導、新しいコマンド プロンプトの質問、アドバイスの求めなど、Chat GPT のさまざまなコマンド プロンプトについて説明しています。このチュートリアルでは、Chat GPT から最良の結果を得るために具体的でフィードバックを提供することの重要性も強調し、Chat GPT をあらゆるトピックのメンターおよびアシスタントとして考えることを提案しています。全体として、このビデオでは、個人的および専門的なタスクを計画するために Chat GPT を使用することの柔軟性と有用性を強調しています。

• 00:00:00チュートリアルのこのセクションでは、インストラクターが Chat GPT を紹介し、無料アカウントにサインアップする方法を説明し、このチュートリアルにはレガシー バージョンまたは 3.5 バージョンで十分であることを示しています。さらに、新しいチャットを作成する方法と、将来の参照のために各会話を保存する方法について説明します。次に、インストラクターは、現在のイベントに関する知識の欠如や一部の不正確さなど、事実確認が必要なチャット GPT のいくつかの制限を強調します。続いて、最初の 2 つのコマンド タイプ、つまり特定の事実または詳細を尋ねるコマンドと、提案を求めるコマンドについて説明します。インストラクターは、コマンドの種類ごとにプロンプトを表示する方法を実演し、フィードバックを通じて AI の精度を向上させる方法についてのヒントを提供します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ビデオ プレゼンターが ChatGPT を言語の翻訳と比較に使用する方法を説明します。 ChatGPT は、文脈、社会的手がかり、現実の状況を考慮に入れるため、Google 翻訳よりも正確な翻訳を提供できます。書面による翻訳にも使用できるため、ユーザーにとって多用途なツールになります。 ChatGPT は、さまざまなソースから収集した多くの情報とデータを備えているため、比較にも優れています。ペットとしての猫と犬の違い、または iOS と Android オペレーティング システムの違いについての答えを提供できます。ユーザーは、ChatGPT がより良い応答を提供できるようにフィードバックを提供することもできます。最後に、ビデオ プレゼンターは、メール テンプレートやブログから歌やジョークに至るまで、創造的な文章を作成できる ChatGPT の能力を強調します。
  
  
• 00:10:00チュートリアルのこのセクションでは、ビデオで ChatGPT を使用してさまざまな種類のコンテンツを生成する方法を示します。最初の例は、ChatGPT に、木から落ちて家族を失ったイモムシについての短編小説を書くように依頼するものです。そして、面白くて心地よい方法で再会します。ナレーターは、ChatGPT がどのようにストーリーを歌や詩として書き換えることができるかを実演します。別の例として、ChatGPT に、修理の超過請求について自動車ディーラーに非常に親切なメールを書くように依頼することがあります。さらに、ChatGPT は、誕生日パーティーの予算 50 ドル以内の屋外アクティビティなどのアイデアをブレインストーミングしたり、公園でのピクニックを企画するなどの段階的なガイドを提供したりできます。このチュートリアルでは、ChatGPT が特定のテキストを要約し、より簡潔な要約またはアウトラインに再フォーマットする方法も示します。
  
  
• 00:15:00トランスクリプトのこのセクションでは、講演者が、さまざまなコマンド プロンプトと、幅広い目的に使用できる人工知能ツールである Chat GPT の機能について説明します。このツールは、ユーザーが情報を要約し、リストを生成し、さまざまなトピックの長所と短所を提供し、特定のトピックに関する名前、引用、または研究を検索し、書かれたテキストについてフィードバックを提供するのに役立ちます。講演者は、Chat GPT の特に興味深い用途の 1 つは、このツールが指定されたプロンプトに基づいて応答を生成できるため、ロールプレイングと会話にあると述べました。全体として、講演者はさまざまなタスクに対する Chat GPT の柔軟性と有用性を強調しました。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、ビデオ チュートリアルで ChatGPT のさまざまなコマンド プロンプトについて説明します。最初の使用例はロールプレイングで、ユーザーが ChatGPT に ID を割り当て、会話をシミュレートします。たとえば、就職面接の練習用の質問をしたり、新しい言語を声に出して練習したりするなどです。 2 番目の使用例は、ChatGPT にさまざまな概念を説明させ、ユーザーの無料の家庭教師にすることです。 3 番目の使用例は、ChatGPT に何ができるかを詳しく知るために新しいコマンド プロンプトを要求することです。最後に、ChatGPT はメンターとして使用でき、起業などのさまざまなトピックについてアドバイスを提供します。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、Chat GPT を効果的に使用するためのヒントについて説明します。ユーザーは、Chat GPT をあらゆるトピックのメンターおよびアシスタントとして考慮する必要があります。このチュートリアルでは、ユーザーが作業を楽にするために使用できる 15 種類のコマンドについて説明します。最良の回答を得るには、ユーザーはプロンプトを具体的かつ明確にし、より良い結果を得るために Chat GPT にフィードバックを提供する必要があります。望ましい答えが得られるまでには時間がかかる場合があるため、忍耐力も重要です。ユーザーは自分自身をジャーナリストであると考え、会話に磨きをかけるためにフォローアップの質問をする必要があります。これらのヒントを参考に、ユーザーは Chat GPT を使用して個人生活やビジネス生活の計画を立てることができます。

[MetaQuotes]

GPT-4 を使用してあらゆるスキルを簡単に学ぶ方法 (学習用の 7 つの ChatGPT プロンプト)

GPT-4 を使用してあらゆるスキルを簡単に学ぶ方法 (学習用の 7 つの ChatGPT プロンプト)

このビデオでは、あらゆるスキルをより効果的かつ効率的に学習するための多目的な個人学習補助ツールとして GPT-4 を使用する方法について説明しています。講演者は、難しいトピックを理解するための実際の例、段階的なガイド、メンタル モデルの使用、言語学習と医学のためのロールプレイ シナリオと臨床ケース スタディの使用など、学習のための 7 つのチャット GPT プロンプトを紹介します。 GPT-4 は、視覚化演習を通じてユーザーをガイドすることで、パフォーマンス コーチとしても機能します。このビデオでは、すべてのプロンプトへのリンクが提供されており、視聴者が自分でプロンプトを試してみることを奨励しています。

• 00:00:00このセクションでは、GPT-4 を使用してスキルをより効果的かつ効率的に学習する方法について説明します。 7 つの異なるプロンプトが提供されており、GPT-4 を使用して試験官として機能し、トピックについてクイズを出したり、パレートの法則を使用して収益性の高いトピックを特定したり、ステップバイステップのガイドで専門スキルを学習したり、実践例やメンタルを使って難しいトピックを理解したりすることができます。 GPT-4 を使用した会話やロールプレイのシナリオを通じて言語スキルを練習します。 GPT-4 の創造性とトレーニングの向上により、ユーザーはさまざまな方法で時間を節約し、より速く学習できるようになります。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ビデオで GPT-4 を個人的な学習補助として使用してあらゆるスキルを学習する方法を紹介します。スピーカーは、言語学習のためのロールプレイ シナリオの使用や医学のための臨床ケース スタディの使用など、学習のための 7 つのチャット GPT プロンプトを提供します。 Chat GPT は、スキルを習得するための視覚化演習を通じてユーザーをガイドすることで、個人的なパフォーマンス コーチとしても機能します。ビデオにはすべてのプロンプトのリストへのリンクが含まれており、スピーカーは視聴者に自分でプロンプトを試してみるよう勧めています。

[MetaQuotes]

ChatGPT のコードインタープリターを試してみる

ChatGPT のコードインタープリターを試してみる

このビデオでは、data.gov の航空交通乗客統計データを分析することによって、ChatGPT のコード インタープリターをデモンストレーションします。このツールは、CSV ファイルを認識してパンダ データ フレームにロードし、列名のヘッダーを推測し、列に関する情報を推測できます。その後、このツールは基本的な記述統計を実行し、単純な棒グラフや円グラフを作成してデータ内のパターンを視覚化できます。このツールは、棒グラフの変更、2 つのレベルのデータの結合、国内線のみのフライトのフィルタリング、または時間の経過に伴う乗客数の変化の追跡によってもテストされます。このビデオの作成者は、セルフサービス データ分析におけるこのツールの可能性について説明していますが、未知の結果と超知能の発達による潜在的な危険性について警告し、ガードレールでテクノロジーを規制し、データ リテラシー チャネルを通じて自らを教育することの重要性を強調しています。

• 00:00:00 OpenAI による ChatGPT の新しいアルファ プラグインであるコード インタープリターの使用方法に関するビデオ チュートリアルのこのセクションでは、デモンストレーターが、航空交通乗客統計の CSV ファイルを使用してデータを分析するツールの使用方法を説明します。データ政府。 CSV ファイルを ChatGPT にアップロードする方法と、ツールがファイル名を認識し、パンダをインポートし、データをパンダ データ フレームにロードする方法を示します。このデモンストレーターでは、エラーが発生しやすい可能性もありますが、ツールが列データ自体を確認するだけで列名のヘッダーを推測し、列に関する情報を推測する方法も示しています。最後に、プラグインに基本的な記述統計を実行させ、単純な棒グラフと円グラフを作成してデータのパターンを視覚化する方法を示します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、ユーザーは ChatGPT のコード インタープリタを操作し、乗客数による運航航空会社のトップ 10 を示す棒グラフへの変更を要求します。インタプリタは、水平バー、灰色、および数千単位で区切られたデータ ラベルを備えた変更されたグラフを正常に作成します。次に、その数値を Tableau にアップロードされたデータセットと比較することによってインタープリターの精度がテストされ、それが正しいことがわかります。次に、ユーザーが運航航空会社変数の 2 つのレベルの組み合わせを要求すると、インタープリターは再びデータを正常に変更し、正しい結果を生成します。ユーザーは、この種の変更が分析ワークフローでは一般的であること、およびインタープリタがタスクを完了するのが簡単であることに魅力を感じていることがわかります。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講演者は、上位 10 社の航空会社の国内線のみのフライトをフィルタリングするコマンドから始めて、ChatGPT ツールのコード インタープリターを使用してさまざまな分析を試みます。このツールは変数を正しく認識し、明示的な指示なしでフィルタリングを実行できます。次に、講演者は時間の経過に伴う乗客数の変化を示す時系列分析を要求することでツールをテストし、プログラムは新型コロナウイルス感染症のパンデミックによる大幅な減少を推測して表示します。講演者は、Python コードの作成、グラフの変更、データの結合、さまざまな形式でのデータ出力を行うこのツールの機能に感銘を受け、このツールはビジネス インテリジェンスの画期的なツールとなっています。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ビデオ作成者が、ほぼ会話的なアプローチで迅速なデータ分析と視覚化を可能にする ChatGPT のコード インタープリターの可能性について説明します。エラーが発生しやすいとはいえ、セルフサービス データ分析に向けた画期的なステップとなります。しかし、このテクノロジーは、超知能の発展の可能性やその他の未知の影響についての懸念を引き起こすため、恐ろしいものでもあります。作成者は、テクノロジーを規制するためにガードレールを実装することの重要性を強調しました。最後に、作成者は、ChatGPT Basics コースなどのデータ リテラシー チャネルをフォローして、新しい開発の最新情報を入手することをお勧めします。

[MetaQuotes]

データ サイエンスに GitHub Copilot を使用する方法 (Python + VS Code)

データ サイエンスに GitHub Copilot を使用する方法 (Python + VS Code)

このビデオは、データ サイエンス プロジェクトにコードの提案を提供する AI 搭載ツールである GitHub Copilot の使用方法に関するチュートリアルです。講演者は、Copilot を使用してデータをグループ化し、プロットを作成し、繰り返されたコードに基づいて関数を生成する方法をデモンストレーションします。また、GitHub Copilot Labs を使用してコードの可読性を向上させ、テスト ケースを生成する方法や、カスタム機械学習アルゴリズムを組み込む方法も示します。講演者は、プログラマーが将来的に関連性を維持するには、GitHub Copilot のようなツールを使用することが不可欠であると信じており、それをチェックすることを提案しています。

• 00:00:00このセクションでは、講演者が AI を活用したコード提案を提供するツールである GitHub Copilot を紹介し、それをデータ サイエンスにどのように使用できるかを説明します。講演者は、データセット内の各製品の平均評価を計算する例を使用して、GitHub Copilot がデータをグループ化してプロットを作成するコードを提案し、繰り返されたコードに基づいて関数を生成する方法を示しました。次に、講演者は、無料トライアルへのサインアップ、VS Code 拡張機能のインストール、提案を切り替えてより多くの結果を生成するためのショートカットの使用など、GitHub Copilot を使い始める方法に関するヒントを提供します。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、講演者が、GitHub アカウントに同期できる無料の拡張機能である VS Code で GitHub Copilot Labs を使用する方法をデモンストレーションします。この拡張機能は、言語翻訳機能、コードを読みやすくするためのブラシ、およびテスト生成を提供します。講演者は、コメント、データ型の追加、不正なコードの処理、ブラシ オプションを使用したバグ修正の方法をデモンストレーションすることで、これらの機能の使用方法を示します。また、カスタム オプションを使用して、SVM リグレッサーなどの特定の機械学習アルゴリズムのコードを生成する方法も説明します。講演者は、GitHub copilot labs は GitHub copilot の実験的な機能であり、GitHub copilot-X はプログラミングの未来であると述べています。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講演者が GitHub go by Labs と組み合わせた GitHub コパイロットの可能性について説明します。サポート ベクター マシンを選択して追加する方法と、GitHub コパイロットが構文とコードをどのように確実に生成するかについて説明します。講演者は、AI 支援により、モジュールやライブラリのインポートは AI が担当する一方で、プログラマーは創造的思考に集中できるため、これがコーディングの未来であると考えています。彼らは、聴衆に GitHub コパイロットをチェックするよう促し、他のプログラマーはそれに比べてはるかに生産性が高いため、10 年後も関連性を維持するにはこれらのツールの使い方を学ぶことが不可欠であると示唆しています。