머신 러닝 및 신경망 - 페이지 44

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Python에서 OpenAI ChatGPT(GPT-3.5) API 시작하기 | 초보자를 위한 튜토리얼

Python에서 OpenAI ChatGPT(GPT-3.5) API 시작하기 | 초보자를 위한 튜토리얼

비디오 자습서는 초보자를 위해 Python에서 OpenAI ChatGPT(GPT-3.5) API를 사용하는 방법을 설명합니다. 발표자는 DaVinci의 저렴한 대안으로 자연어와 코드를 모두 생성할 수 있고 토큰이나 전체 제한이 없는 구성 모델인 GPT 3.5 Turbo 모델을 소개합니다. 그런 다음 튜토리얼에서는 OpenAI 계정에 가입하고, API 키를 얻고, chat_gpt-completion 함수를 사용하여 사용자 및 시스템 입력과 대화 로그를 유지하는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 응답을 검색하고, 후속 질문을 추가하고, 대화가 중단되지 않도록 코드를 수정하는 방법을 다룹니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 OpenAI의 GPT 3.5 Turbo 모델을 소개합니다. 이 모델은 DaVinci 모델보다 저렴한 대안입니다. GPT 3.5 Turbo 모델은 자연어와 코드를 모두 이해하고 생성할 수 있는 구성 모델로, 비용은 천 토큰당 0.002센트입니다. GPT 3.0 모델과 달리 GPT 3.5 Turbo 모델은 토큰 한도가 없고 총 한도가 없습니다. 그런 다음 비디오는 OpenAI 계정에 가입하고 API 키를 얻는 방법을 포함하여 Python에서 OpenAI GPT API 사용을 시작하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 자습서 작성자가 Python에서 OpenAI ChatGPT(GPT-3.5) API를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 이 API는 대화형이기 때문에 일반 GPT 3.0 모델과 다르게 작동합니다. API는 OpenAI 라이브러리 및 채팅 완성 모델을 참조하는 chat_gpt-completion이라는 함수를 사용합니다. 대화 기록을 계속 추가하기 위해 대화 로그를 이 함수에 전달합니다. 사용자 및 시스템 역할은 입력이 사용자 또는 시스템 자체에서 오는지 확인하는 데 사용됩니다. 응답 옵션이 인쇄되며 응답에서 가장 중요한 부분은 Choice 키입니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 자습서에서 Python에서 OpenAI ChatGPT(GPT-3.5) API를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 가이드에서는 일반 GPT 3.0 모델과 달리 ChatGPT 모델은 한 번에 하나의 메시지 또는 하나의 응답만 반환할 수 있다고 설명합니다. 그런 다음 튜토리얼은 응답에서 행과 콘텐츠를 검색하는 방법, ChatGPT API로 대화를 작성하는 방법, 작성 기록을 검색하고 표시하는 방법을 보여줍니다. 이 자습서에서는 작성에 후속 질문을 추가하고 후속 질문을 기반으로 API에서 추가 정보를 검색하는 방법도 설명합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 ChatGPT 구성을 중단 없이 실행하기 위해 만들 수 있는 코드 수정에 대해 논의합니다. 수정 사항에는 시스템 행으로 세션을 시작하고 콘텐츠를 "어떻게 도와드릴까요"로 설정하여 구성에 참여하고 대화를 계속 실행하기 위해 while 루프를 삽입하는 작업이 포함됩니다. 사용자가 입력 문에 질문이나 프롬프트를 입력하면 문자열이 문제 변수에 저장됩니다. 콘텐츠 키는 메시지로 설정되며 사용자는 ChatGPT 보상 기능을 실행하여 요청을 보내고 메시지를 구성 목록에 추가합니다. 그런 다음 후속 질문으로 대화를 계속할 수 있으며 모든 대화는 ChatGPT API에서 참조할 수 있는 목록에 저장됩니다.

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Python에서 OpenAI GPT-4 API(ChatGPT 공식 API) 시작하기

Python에서 OpenAI GPT-4 API(ChatGPT 공식 API) 시작하기

동영상은 ChatGPT 공식 API를 사용하여 Python에서 OpenAI GPT-4 API를 사용하는 방법을 다룹니다. API 키를 생성하고 OpenAI Python 패키지를 설치한 후 사용자는 함수를 생성하고 모델 ID 및 대화 로그로 OpenAI의 엔드포인트를 호출하여 GPT-4 모델을 사용할 수 있습니다. 연사는 구성 로그 인수에 대화 로그를 추가하고, 명령줄 도구를 만들고, ChatGPT API를 사용하여 응답을 생성하는 방법을 시연합니다. 시청자는 API를 사용해 보고 향후 동영상을 위해 채널을 구독하는 것이 좋습니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 Python에서 ChatGPT 공식 API를 사용하는 방법을 설명하는 동영상입니다. API는 GPT-4 모델을 기반으로 하며 사용 가능한 네 가지 버전이 있습니다. 일반 GPT-4 모델은 최대 8192개의 토큰을 수락할 수 있는 반면 GPT-4 32k 모델은 최대 32768개의 토큰을 수락할 수 있습니다. API를 사용하려면 먼저 platform.openai.com에서 계정에 가입하여 API 키를 생성해야 합니다. 그런 다음 OpenAI Python 패키지를 설치하고 API 키를 OpenAI 모듈에 연결해야 합니다. 마지막으로 함수를 만들고 OpenAI의 끝점에 대한 API 호출을 만들고 모델 ID와 대화 로그 목록을 메서드에 전달하여 Python에서 GPT-4 모델을 사용할 수 있습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 Python에서 OpenAI GPT-4 API를 사용하는 방법을 시연합니다. 먼저 대화 목록을 만들고 API가 응답을 제공하기 위해 목록에 액세스하는 방법을 설명합니다. API에 요청을 보내려면 사용자는 대화가 AI 또는 사용자에게 속하는지 식별하기 위한 행 ID와 대화 내용을 제공해야 합니다. 발표자는 대화를 목록에 추가하고 채팅 GPT 대화 기능을 사용하여 API를 호출하는 방법을 보여주는 예제 코드 블록을 공유합니다. 또한 타임스탬프 및 API 호출 비용을 포함한 응답 형식과 선택 키 내에서 GPT-4 응답에 액세스하는 방법을 설명합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 OpenAI GPT-4 API에서 Python을 사용하여 구성 로그 인수에 대화 로그를 추가하는 방법을 안내합니다. 이들은 최신 레코드를 포함하는 구성 잠금을 참조하고 선택 키의 응답 레코드를 구성 로그 인수에 추가합니다. 그런 다음 코드 블록을 실행하고 구성 목록을 인쇄하여 출력을 테스트합니다. 연사는 또한 사용자가 입력을 제공할 수 있도록 하는 명령줄 도구를 만드는 방법을 시연합니다. 그런 다음 사용자의 목적에 따라 작성 로그에 추가할 수 있습니다. 전반적으로 이 섹션은 Python에서 OpenAI GPT-4 API를 사용하려는 개발자에게 유용한 가이드를 제공합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 Python을 사용하여 응답을 생성하기 위해 ChatGPT API를 사용하는 방법을 보여줍니다. 그는 사용자 입력을 받아 API로 보낸 다음 응답을 출력하는 함수를 코딩합니다. 그는 API에 농담을 하도록 요청하고 사용자 입력과 API 응답을 모두 포함하는 출력을 보여줌으로써 이를 시연합니다. 발표자는 시청자에게 ChatGPT API를 사용해 보고 자신의 채널을 좋아하고 구독하도록 독려하며 마무리합니다.

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ChatGPT의 리버스 프롬프트 엔지니어링

ChatGPT의 리버스 프롬프트 엔지니어링

이 비디오에서는 채팅 GPT를 사용하여 원하는 결과를 얻기 위한 프롬프트를 생성하는 리버스 프롬프트 엔지니어링의 개념을 설명합니다. 제품 설명을 생성하는 예에 대해 설명합니다. 텍스트에서 의미론적으로 관련된 엔터티가 추출되어 채팅 GPT에 관련 콘텐츠를 생성하도록 지시하는 데 사용됩니다. 이 프로세스는 다양한 유형의 콘텐츠에 적용할 수 있으며 원래 프롬프트와 어조 및 스타일이 유사한 제품 설명을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 연사는 시청자에게 SEOPub 메일링 리스트와 YouTube 채널을 구독하도록 권장합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 SEO Pub의 Mike가 리버스 프롬프트 엔지니어링의 개념과 최종 목표를 염두에 두고 시작하고 채팅 GPT가 원하는 결과를 얻기 위해 적절한 프롬프트를 생성하도록 하는 방법을 설명합니다. Mike는 스마트 노트의 텍스트를 사용하여 리버스 프롬프트 엔지니어링의 예를 보여줍니다. 그는 채팅 GPT에 텍스트에서 가장 의미론적으로 관련된 엔터티를 추출하고 해당 엔터티를 사용하여 제품 설명 출력으로 사용할 수 있는 콘텐츠를 생성하도록 지시합니다. 그는 또한 더 나은 콘텐츠를 만들기 위해 채팅 GPT에 특정 지침을 제공하기 위해 코딩뿐만 아니라 콘텐츠를 만드는 데 리버스 프롬프트 엔지니어링이 어떻게 사용될 수 있는지 보여줍니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 화자가 ChatGPT를 사용한 리버스 프롬프트 엔지니어링 프로세스에 대해 설명합니다. 번호가 매겨진 엔터티와 돌출 점수가 있는 차트를 만든 다음 해당 엔터티를 사용하여 새 기사에 대한 프롬프트를 생성하는 방법을 보여줍니다. 생성된 프롬프트에는 지정된 모든 엔터티 및 정보가 포함되며, 관련 헤더를 사용하고 콘텐츠를 더 자세하게 확장하여 출력을 더욱 세분화하는 등의 추가 지침을 추가할 수 있다는 발표자의 메모가 포함됩니다. 발표자는 이 프로세스를 제품 설명을 비롯한 다양한 유형의 콘텐츠에 적용하여 새롭고 관련 있는 콘텐츠를 생성할 수 있다고 제안합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 ChatGPT의 리버스 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 어조와 스타일이 시스템에 프롬프트로 제공된 것과 유사한 제품 설명을 생성하는 방법에 대해 설명합니다. 이 프로세스에는 제품에 대한 설명을 입력하고 시스템에서 이를 분석하도록 한 다음 다른 제품에 대한 유사한 프롬프트를 생성하는 작업이 포함됩니다. 연사는 시청자에게 SEOPub 메일링 리스트와 YouTube 채널을 구독하도록 독려하며 마무리합니다.

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GitHub Copilot 사용 방법(Python 예제 포함)

GitHub Copilot 사용 방법(Python 예제 포함)

이 비디오는 여러 프로그래밍 언어 및 프레임워크와 호환되는 스마트 코딩 제안을 제공하는 AI 언어 모델인 GitHub Copilot의 기능을 보여줍니다. 이 비디오는 Python 예제를 제공하여 GitHub Copilot이 함수, 변수, 주석, 클래스 및 데이터 모델을 제안할 수 있는 방법을 보여줍니다. GitHub Copilot은 일부 개발자가 비판하는 논란이 많은 도구이지만 비디오는 월 10달러의 사용료에도 불구하고 개발자에게 시간을 효과적으로 절약할 수 있음을 시사합니다. 이 비디오는 로마 숫자 변환을 해결하는 프로그램 생성, 공개 API에서 주식 시장 데이터 가져오기, 테트리스 게임 구축 등 GitHub Copilot의 기능에 대한 다양한 예를 보여줍니다. 연사는 GitHub Copilot이 코딩의 효율성을 개선하고 소프트웨어 아키텍처, 디자인 및 비즈니스 요구 사항과 같은 다른 필수 개발 작업에 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 할 수 있다고 제안합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 비디오에서 GitHub Copilot과 AI 언어 모델 및 GitHub 데이터 세트를 포함하는 기능을 소개합니다. 플러그인은 스마트하고 다양한 프로그래밍 언어 및 프레임워크와 호환되며 여러 IDE에서 사용할 수 있는 코딩 제안을 제공합니다. 이 비디오는 Python을 사용한 코딩 예제를 제공하며 GitHub Copilot이 주석, 함수, 변수, 심지어 클래스 또는 데이터 모델에 대한 직관적인 제안을 제공하는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 GitHub Copilot이 논란의 여지가 있는 도구라고 언급하고 사용에 대한 반론을 논의합니다. 월 10달러의 사용료에도 불구하고 이 비디오는 GitHub Copilot이 개발자에게 효과적인 시간 절약 도구가 될 수 있음을 시사합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 비디오에서 기본 Python 명령과 함께 GitHub Copilot을 사용하는 예와 로마 숫자 변환 문제를 해결하는 프로그램을 만드는 방법을 보여줍니다. Copilot은 사용자가 원하는 작업을 예상할 수 있지만 출력하는 일부 코드는 읽기나 작업이 쉽지 않을 수 있으므로 사용자는 필요에 따라 검토하고 조정해야 합니다. Copilot은 또한 사용자가 테스트 사례 목록을 만들고 이를 실행하기 위한 루프를 작성하기를 원한다고 예측할 수 있어 코딩 프로세스에서 시간과 노력을 절약할 수 있는 능력을 보여주었습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 동영상은 GitHub Copilot을 사용하여 alpha Vantage라는 공개 API에서 주식 시장 데이터를 가져와서 pandas 라이브러리를 사용하여 테이블에 표시할 수 있는 Python 프로그램을 만드는 예를 보여줍니다. 강사는 먼저 프로그램을 구성하고 설명을 추가하여 Copilot의 제안을 안내합니다. 그런 다음 Copilot은 alpha Vantage와 호환되는 URL을 제안하고 필요한 라이브러리를 가져옵니다. Copilot은 또한 검색된 데이터의 구조를 이해하는 기능을 보여 주므로 주가 정보 테이블을 쉽게 만들 수 있습니다. 그런 다음 강사는 Copilot과 matplotlib의 통합을 시연하여 단 두 줄의 코드만 필요한 데이터를 플로팅합니다. 비디오는 API에서 주식 시장 데이터를 가져와서 그래프 또는 테이블에 표시할 수 있는 성공적인 프로그램으로 마무리되며, 더 복잡한 시나리오에서 GitHub Copilot의 기능을 보여줍니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 연사는 GitHub Copilot을 사용하여 간단한 데이터 과학 프로그램을 코딩하고 주가 그래프를 그리며 PyGame을 사용하여 전체 테트리스 게임을 빌드하는 방법을 보여줍니다. 화자는 더 나은 결과를 얻기 위해 해석에 맡기기보다 특정 작업에 대한 AI 도구에 대한 제약 조건을 설정하도록 제안합니다. GitHub Copilot의 제안은 발표자가 블록 모양을 만들고 게임 상태를 정의하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로 연사는 AI 도구가 매 프레임 속도마다 게임 상태를 효율적으로 업데이트하고 게임 종료 여부를 확인하며 빈 블록 색상과 제자리에 고정된 블록을 기준으로 화면을 채워 게임의 원활한 작동을 보장한다고 언급합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 연사는 GitHub Copilot을 사용하여 Python 코드로 Tetris 게임을 만드는 방법을 보여줍니다. 그들은 코드 품질이 완벽하지 않다는 것을 인정하지만 단 20분 만에 코드의 약 80%를 작성할 수 있었습니다. 일부 개발자는 Copilot이 자신을 더 나쁜 코더로 만들거나 학습 속도를 늦추는 것에 대해 우려를 표명했지만 연사는 이것이 보다 전략적인 수준에서 문제를 해결하는 것과 같은 다른 기술 집합으로 초점을 전환할 것이라고 믿습니다. 개인 정보 보호 및 데이터 측면은 GitHub가 Microsoft 소유이고 Copilot을 사용하면 사용자 코드에 액세스할 수 있음을 의미하기 때문에 또 다른 문제입니다. 유명 기업이나 정부 기관에는 적합하지 않을 수 있지만 신생 기업 및 개인 프로젝트에는 괜찮을 것입니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 연사는 GitHub Copilot 사용에 대한 평결에 대해 논의합니다. 그들은 회사 정책이 허용하거나 자신의 프로젝트에 사용하는 경우 이를 사용하거나 최소한 몇 주 동안 시도해야 한다고 제안합니다. 코딩 시간을 많이 절약하고 소프트웨어 아키텍처, 디자인 및 비즈니스 요구 사항과 같은 더 중요하고 흥미로운 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 연사는 시청자가 댓글 섹션에서 GitHub Copilot에 대한 의견을 공유하도록 권장합니다.

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ChatGPT를 사용하여 FAST 코딩을 배우는 방법(진지하게 게임 체인저임)

ChatGPT를 사용하여 FAST 코딩을 배우는 방법(진지하게 게임 체인저임)

이 비디오는 Open AI에서 개발한 자연어 처리 도구인 ChatGPT를 코딩을 더 빠르고 더 잘 배우고자 하는 사람들을 위한 게임 체인저로 소개합니다. 화자는 학습자의 학습 스타일과 라이프스타일에 따라 맞춤형 학습 계획을 만들기 위한 프레임워크를 ChatGPT와 공유하고, ChatGPT를 사용하여 프로젝트 아이디어를 생성하고 코딩 개념을 설명하는 전문 튜터 역할을 합니다. 이 비디오는 또한 프로젝트 기반 학습의 중요성에 대해 논의하고 줄기 학습 플랫폼 Brilliant.org를 코딩 학습을 위한 추가 리소스로 권장합니다. 비디오는 학습 워크플로의 일부로 ChatGPT를 사용하여 탐색하도록 시청자를 초대하는 것으로 마무리됩니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 발표자가 Open AI에서 개발한 자연어 처리 도구인 ChatGPT를 사용하여 더 빠르고 더 나은 코딩 방법을 배울 때의 이점에 대해 설명합니다. 발표자는 Chat GPT에 사용자의 학습 스타일과 라이프스타일을 기반으로 맞춤형 학습 계획을 설계하도록 요청하는 방법과 프로젝트 아이디어를 떠올리고 Chat GPT를 전문 튜터로 사용하여 코딩 개념을 단계별로 가르치는 방법에 대한 프레임워크를 공유합니다. 단계. 연사는 AI로부터 더 나은 답변을 얻기 위해 질문의 틀을 잡는 방법인 프롬프트 엔지니어링의 기본으로 돌아가서 Chat GPT를 최대한 활용하는 방법에 대한 팁도 제공합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 ChatGPT를 사용하여 코딩을 위한 더 나은 학습 계획을 만들기 위한 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크는 누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜를 포함하는 5개의 W를 기반으로 합니다. 그런 다음 발표자는 데이터 과학에 중점을 둔 Python 코딩 학습을 위한 연구 계획의 예를 제공하며 관련 리소스 및 일정이 포함된 여러 학습 주제로 구성됩니다. 하지만 화자는 학습 계획만큼이나 학습에 대한 접근이 중요하다고 조언하며, 프로젝트 적용을 통해 학습을 공고히 하는 Breath First Learning 프레임워크를 소개합니다.
  
  
• 00:10:00 대본의 이 섹션에서 화자는 학습 과정에서 프로젝트의 중요성을 강조하고 ChatGPT가 프로젝트 아이디어를 생성하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 그들은 애니메이션 쇼 나루토를 중심으로 탐색적 데이터 분석 프로젝트의 예를 제공하고 ChatGPT가 어떻게 프로젝트를 위한 코드를 생성할 수 있는지 보여줍니다. 생성된 코드는 합법적인 것처럼 보이지만 결국 누락된 요소로 인해 작동하지 않습니다. 전반적으로 발표자는 ChatGPT의 프로젝트 생성 능력을 5점 만점에 3점으로 평가하고 시청자가 댓글을 통해 ChatGPT에서 생성한 프로젝트에 대한 경험을 공유할 수 있도록 초대합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서는 비디오에서 Chachi BT가 상속 및 다형성의 개체 지향 프로그래밍 개념과 같은 개념을 사용자에게 설명하는 전문 튜터 역할을 할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 영상은 코딩을 하다 어려운 개념을 만났지만 좀 더 자세한 설명이 필요한 사용자에게 도움이 된다고 강조한다. 또한 비디오는 Chachi BT가 수행해야 하는 원하는 역할과 함께 질문을 추가하고 스타터 코드를 생성하도록 요청하는 등 Chachi BT가 더 나은 응답을 얻도록 효과적으로 유도하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 이 비디오는 또한 잘못된 결과를 생성하고 다른 학습 리소스를 완전히 대체할 수 없는 등 학습에 대한 Chachi BT의 몇 가지 제한 사항에 대해 언급합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 화자는 코드 학습을 위한 리소스로 줄기 학습 플랫폼인 Brilliant.org를 추천합니다. Brilliant의 과정은 STEM 과목을 위해 특별히 설계되었으며 대화식 실습 학습에 중점을 둡니다. 연사는 개인적으로 Brilliant를 사용하여 특히 인공 지능 분야에서 기술과 새로운 주제를 다듬었습니다. Meta와 같은 회사의 채용 담당자는 지원자에게 Brilliant 사용을 권장하기도 합니다. Brilliant는 제공된 링크를 통해 처음 200명의 가입에 대해 무료 30일 평가판 및 연간 프리미엄 가입 할인을 제공합니다. 연사는 시청자가 효율적인 학습을 위해 ChatGPT를 사용하여 탐색하고 자신의 워크플로를 변화시킬 수 있는 잠재력을 확인하도록 권장합니다.

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AI 사용 방법 | 20개의 ChatGPT 사용 사례 전체 과정 [100분]

AI 사용 방법 | 20개의 ChatGPT 사용 사례 전체 과정 [100분]

이 비디오는 AI를 사용하여 다양한 작업에서 생산성을 향상시키는 방법에 대해 설명합니다. ChatGPT를 사용하여 이력서를 작성하고, 수학 커리큘럼을 만들고, 퇴직금을 저축하는 방법을 보여줍니다. 또한 단계별 가이드를 제공하여 AI를 사용하여 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. AI를 사용하여 직원이 자신의 재능 및 기술 프로필을 업데이트하고 입사 지원을 위한 커버 레터를 생성하거나 일련의 짧은 블로그 게시물을 작성하도록 전사적으로 이메일 알림을 생성할 수 있습니다.

• 00:00:00 이 비디오에서 발표자는 AI를 사용하여 채팅에서 제공하는 정보를 기반으로 누군가의 이력서를 생성하는 방법을 보여줍니다. 채팅은 먼저 발표자에게 이름 및 연락처 정보와 같은 기본 정보를 제공하도록 요청합니다. 그런 다음 채팅은 발표자의 이력서를 작성하기 시작하여 그들의 경험과 기술을 다른 범주로 분류합니다. 발표자는 채팅에 엄지손가락을 치켜세우고 이력서가 "굉장하다"고 말합니다.
  
  
• 00:05:00 이 비디오에서는 AI가 ChatGPT에서 이력서 작성을 돕는 데 사용됩니다. AI는 미국 코드를 이해하고 사용자에게 간단하고 직접적인 방법으로 설명할 수 있습니다.
  
  
• 00:10:00 ChatGPT는 복잡한 텍스트를 이해하기 쉬운 설명으로 추출하는 데 사용할 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 이 비디오에서 제작자는 ChatGPT를 사용하여 Python을 배우는 방법을 보여줍니다. 먼저 ChatGPT에 코드를 제공하도록 요청합니다. 그런 다음 코드를 사용하여 Excel 또는 pandas 데이터 프레임에서 쉽게 분석할 수 있는 정보를 생성합니다.
  
  
• 00:15:00 ChatGPT는 채팅 세션에서 코드를 가져오는 데 사용할 수 있는 Python 데이터 과학 프로젝트입니다. 그런 다음 이 코드를 Google Colab에서 사용하여 차트와 지도를 생성할 수 있습니다.
  
  
• 00:20:00 이 비디오에서 발표자는 AI 챗봇(chatGPT)을 사용하여 프로젝트 프로그래밍을 위한 가짜 JSON 콘텐츠를 생성하는 방법을 시연합니다.
  
  
• 00:25:00 이 YouTube 동영상에서 발표자는 ChatGPT를 사용하여 다양한 프로그래밍 프로젝트를 위한 가짜 데이터를 생성하는 방법을 보여줍니다. 채팅 GT를 사용하여 고객 방문, 메뉴 항목 및 패스트푸드 레스토랑의 영양 정보에 대한 데이터 세트를 생성합니다.
  
  
• 00:30:00 이 비디오는 AI를 사용하여 고객 데이터를 분석하고 패턴을 식별하고 추천하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:35:00 비디오는 보스턴 차 사건이 특히 고용과 부의 감소를 통해 식민지 가족에게 어떤 영향을 미쳤는지 설명합니다.
  
  
• 00:40:00 이 비디오는 AI를 사용하여 표절, 문법 및 철자 오류가 있는 것으로 밝혀진 텍스트의 리메이크 사본을 만드는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:45:00 이 동영상에서 제작자는 채팅 GPT에 5학년을 위한 기본 수학 커리큘럼을 만드는 데 도움을 요청합니다. chat GPT는 리소스를 제공하고 일정을 설명하며 퀴즈를 제공합니다.
  
  
• 00:50:00 이 비디오는 은퇴 계획, 수학 퀴즈 채점 등과 같은 작업을 돕기 위해 AI를 사용하는 방법에 대한 가이드를 제공합니다. 챗봇을 사용하여 AI 질문을 제안하고 이 프로세스에 대한 비디오 데모를 제공합니다.
  
  
• 00:55:00 이 비디오는 AI 챗봇을 사용하여 노후준비를 돕는 방법을 보여줍니다. 챗봇은 은퇴 목표를 달성하기 위해 매월 얼마를 저축해야 하는지 계산하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  
  
• 01:00:00 이 영상에서는 진행자가 AI를 활용해 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 먼저 문제를 설명한 다음 단계별 가이드를 제공하여 AI가 어떻게 도울 수 있는지 보여줍니다.
  
  
• 01:05:00 이 비디오는 채팅 GPT를 사용하여 중요한 이메일을 포맷하고 모든 직원에게 보내는 방법을 설명합니다.
  
  
• 01:10:00 이 비디오는 AI를 사용하여 직원들이 자신의 재능과 기술 프로필을 업데이트하도록 전사적인 이메일 알림을 만드는 방법을 설명합니다. "Jet GPT"라는 소프트웨어는 사용자가 사용할 이메일 템플릿을 생성합니다.
  
  
• 01:15:00 이 비디오에서는 YouTube 사용자인 "ryanstewartmorgan"이 AI를 사용하여 구인 광고용 커버 레터를 만드는 방법에 대해 설명합니다. ChatGPT를 사용하여 구인 광고 설명을 기반으로 해당 직책에 대한 지원자의 자격을 정확하게 나타내는 이력서 커버 레터를 만들 수 있습니다.
  
  
• 01:20:00 이 비디오는 AI를 사용하여 지원서 커버레터 작성 작업을 지원하는 방법을 설명합니다. AI는 귀하가 지원하는 특정 직업에 맞는 커버 레터를 생성할 수 있습니다.
  
  
• 01:25:00 이 비디오는 AI Chat GPT를 사용하여 완료할 작업의 우선 순위 목록과 가능한 일정을 만드는 방법을 설명합니다.
  
  
• 01:30:00 이 비디오는 AI를 사용하여 작업에 대한 성능 작업 명세서를 만드는 방법을 보여줍니다. AI는 직무에 대한 주요 책임과 교육 요구 사항을 식별하는 데 도움이 됩니다.
  
  
• 01:35:00 이 YouTube 동영상은 AI를 사용하여 "How to Use ChatGPT"라는 Facebook 그룹의 소셜 미디어 게시물을 만드는 방법을 보여줍니다. 이 영상은 다양한 영상과 텍스트 게시물을 쌓아서 게시물을 만드는 방법을 설명하고, 그 게시물을 chatGPT에 붙여넣는 방법을 보여줍니다. 이 비디오는 AI를 사용하여 소셜 미디어 게시물의 품질을 개선하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 01:40:00 이 YouTube 동영상은 AI를 사용하여 단 몇 분 만에 일련의 짧은 블로그 게시물을 만드는 방법을 보여줍니다.

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OpenAI의 GPT-3 및 기타 LLM을 사용한 신속한 엔지니어링

OpenAI의 GPT-3 및 기타 LLM을 사용한 신속한 엔지니어링

이 비디오는 OpenAI GPT-3 기계 학습 알고리즘이 작동하는 방식과 이를 사용하여 텍스트와 이미지를 생성하는 방법을 설명합니다. 발표자는 신속한 설계를 위한 몇 가지 모범 사례를 다루고 알고리즘을 사용하여 질문에 대한 답변의 정확성을 개선하는 방법을 시연합니다.

• 00:00:00 프롬프트 엔지니어링은 우리가 실제로 원하는 생성 AI 모델의 출력을 생성하는 좋은 의도적 프롬프트를 작성하는 기술을 설명하는 생성 AI 세계 내의 분야이며 어느 정도는 프로그래밍의 추상화입니다. 프롬프트 엔지니어링에 대해 배워야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 그 중 하나는 프롬프트가 일반적으로 지침, 외부 정보, 사용자 입력 및 출력 표시기가 있는 주요 문제와 같은 구성 요소 중 하나 이상을 사용한다는 것입니다.
  
  
• 00:05:00 이 YouTube 동영상은 OpenAI의 GPT-3 인공 지능 모델이 작동하는 방식을 설명하고 프롬프트의 예를 제공합니다. 모델은 외부 정보(컨텍스트) 및 확인된 정보(질문)를 기반으로 질문에 답하도록 훈련됩니다. 정보가 컨텍스트 내에 있지 않거나 모델에 올바른 정보가 없는 경우 모델은 "모르겠습니다"라고 대답합니다.
  
  
• 00:10:00 동영상은 OpenAI의 GPT-3 모델이 무작위성을 사용하여 더 흥미로운 출력을 생성하는 방법을 설명합니다. 모델은 온도를 높일 때 더 창의적이고 재미있습니다.
  
  
• 00:15:00 이 비디오는 OpenAI의 GPT-3 기계 학습 알고리즘을 사용하여 질문에 더 나은 답변을 제공할 수 있는 프롬프트를 만드는 방법을 설명합니다. 비디오는 또한 소스 지식을 사용하여 GPT-3 답변의 정확성을 개선하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:20:00 이 비디오에서는 OpenAI GPT-3 기계 학습 모델을 사용하여 텍스트와 이미지를 생성합니다. GPT-3 모델은 프롬프트 및 완료 생성 내에서 최대 4096개의 토큰을 처리할 수 있지만 컨텍스트 창이 4097개 토큰인 프롬프트는 처리할 수 없습니다. GPT-3 모델의 최대 완성 길이는 412 토큰으로 설정됩니다.
  
  
• 00:25:00 이 비디오에서 발표자는 GPT-3 알고리즘이 작동하는 방식과 이를 사용하기 위한 프롬프트 설정 방법을 설명합니다. 발표자는 신속한 설계 및 분기 엔지니어링을 위한 몇 가지 모범 사례도 다룹니다.

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개발자로서 ChatGPT의 실제 사용 | 12가지 실제 사례

개발자로서 ChatGPT의 실제 사용 | 12가지 실제 사례

Travis.media의 Travis가 개발자라는 맥락에서 Chat GPT의 사용 사례에 대해 논의합니다. 숙련된 개발자는 Chat GPT와 같은 AI 도구를 활용하여 효율성을 높여야 하며, 초보 개발자는 기술을 이해한 후에 활용해야 합니다. 그는 개발자가 Chat GPT를 사용할 수 있는 방법에 대한 12가지 실용적인 예를 제공합니다. 코드 작성부터 템플릿 생성, 기사 또는 PDF 요약, 아빠 농담 만들기까지 범위가 다양합니다. 채팅 GPT는 개발자가 끊임없이 변화하는 기술 환경을 따라잡고 번아웃과 같은 부정적인 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 발표자는 AI가 코딩의 기초를 이해해야 하는 필요성을 대체하는 것이 아니라 효율성을 높이는 도구임을 강조합니다. 마지막으로 연사는 AI의 힘을 활용하면 개발자가 보다 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있고 다음 단계의 기술에서 작업할 수 있도록 도울 수 있다고 믿습니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 Travis.media의 Travis가 개발자라는 맥락에서 Chat GPT의 사용 사례에 대해 논의합니다. 그는 숙련된 개발자는 효율성을 높이기 위해 Chat GPT와 같은 AI 도구를 반드시 활용해야 하는 반면, 초보 개발자는 기술을 이해하고 활용하기 전에 기다려야 한다고 설명합니다. Travis는 개발자가 Chat GPT를 사용할 수 있는 방법에 대한 12가지 실용적인 예를 제공하며, Twitter에 대한 참여 트윗을 생성하는 비코딩 관련 예부터 시작합니다. 그는 Chat GPT가 개발자가 빠르게 진화하는 기술 환경을 따라잡고 번아웃과 같은 부정적인 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 강조합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 비디오에서 개발자로서 ChatGPT를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 실용적인 예를 설명합니다. 가장 인기 있는 사용 사례 중 하나는 ChatGPT가 처음부터 코드를 작성하는 대신 코드를 작성하도록 하는 것입니다. 사용자는 언어 및 프레임워크와 같은 특정 정보를 제공하여 사용자 지정할 수 있는 정확한 코드 및 템플릿을 생성할 수 있습니다. 다른 사용 사례로는 Kubernetes에 대한 리소스 사용 최적화, AWS 정책 작성 및 기존 코드 리팩터링이 있습니다. ChatGPT는 또한 코드를 설명하고 혼란을 명확히 할 수 있으므로 코딩 학습을 위한 훌륭한 도구입니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 비디오에서 ChatGPT가 개발자가 코드에서 버그를 찾고 더 효율적으로 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 오류가 있거나 성능이 느린 코드를 붙여넣음으로써 ChatGPT는 코드 리팩토링, 불필요한 루프 반복 제거 또는 느린 연산자 교체와 같은 변경 사항을 제안할 수 있습니다. 또한 개발자는 ChatGPT를 사용하여 Kubernetes 매니페스트, Cloud Formation 템플릿 및 GitHub readme 파일용 템플릿을 생성하여 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있습니다. 전반적으로 ChatGPT는 개발자가 더 깨끗하고 효율적이며 오류 없는 코드를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 개발자가 ChatGPT를 사용할 수 있는 방법에 대한 12가지 실용적인 예를 제공합니다. 첫 번째 예는 읽기에 너무 많은 시간이 소요될 수 있는 긴 기사 또는 PDF를 요약하는 것입니다. 두 번째는 개념이나 프로그래밍 언어를 배우는 데 도움이 되는 튜터로 사용하는 것입니다. 발표자는 또한 작업 자동화, 코드 또는 SQL 쿼리 생성, Terraform 또는 CloudFormation용 템플릿 생성을 위해 ChatGPT를 사용할 것을 제안합니다. 그들은 또한 그것을 사용하여 짧은 블로그 게시물을 작성하거나 일상적인 스탠드 업을 위해 아빠 농담으로 웃음을 터뜨리는 데 사용할 것을 제안합니다. 발표자는 AI가 유용한 도구이지만 코딩 기본 사항을 이해해야 할 필요성을 대체해서는 안 되며 효율성을 높이는 것은 개발자의 AI 사용이지 작업을 대체하는 것이 아님을 강조합니다.
  
  
• 00:20:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 기술 확산으로 인해 개발자, IT 전문가, 사이버 보안 전문가, DevOps 엔지니어 및 SRE에 대한 수요 증가를 강조합니다. 연사는 코딩을 배우는 모든 사람에게 직업을 얻는 데 필요한 노력을 기울이면서 집중하고 코스를 유지하라고 조언합니다. 궁극적으로 발표자는 AI의 힘을 활용하면 개발자가 보다 효율적이고 효과적으로 될 수 있으며 기술이 발전함에 따라 모든 사람이 기술의 다음 단계로 작업할 수 있다고 믿습니다.

[MetaQuotes]

ChatGPT 튜토리얼: 초보자용 채팅 GPT 사용 방법 2023

ChatGPT 튜토리얼: 초보자용 채팅 GPT 사용 방법 2023

이 동영상 자습서에서는 Chat GPT를 소개하고 다양한 용도로 사용하는 방법을 설명합니다. 이 비디오는 역할극, 튜터링, 새 명령 프롬프트 요청, 조언 구하기 등 Chat GPT에 대한 다양한 명령 프롬프트를 다룹니다. 이 튜토리얼은 또한 Chat GPT에서 최상의 결과를 얻기 위해 구체적이고 피드백을 제공하는 것의 중요성을 강조하고 Chat GPT를 모든 주제에서 멘토 및 도우미로 생각할 것을 제안합니다. 전반적으로 비디오는 개인 및 업무 계획을 위해 Chat GPT를 사용하는 유연성과 유용성을 강조합니다.

• 00:00:00 튜토리얼의 이 섹션에서 강사는 Chat GPT를 소개하고 무료 계정에 가입하는 방법을 설명하여 이 튜토리얼에 레거시 또는 3.5 버전이 충분함을 나타냅니다. 계속해서 새 채팅을 만드는 방법과 나중에 참조할 수 있도록 각 대화를 저장하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 강사는 사실 확인이 필요한 현재 이벤트 지식 부족 및 일부 부정확성과 같은 Chat GPT의 몇 가지 제한 사항을 강조합니다. 계속해서 처음 두 가지 명령 유형, 즉 구체적인 사실이나 세부 정보를 요청하고 제안을 요청합니다. 강사는 각 명령 유형에 대한 프롬프트를 제공하는 방법을 시연하고 피드백을 통해 AI의 정확도를 향상시키는 방법에 대한 팁을 제공합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 비디오 발표자가 언어 번역 및 비교에 ChatGPT를 사용하는 방법을 설명합니다. ChatGPT는 문맥, 사회적 단서 및 실제 상황을 고려하므로 Google 번역보다 더 정확한 번역을 제공할 수 있습니다. 서면 번역에도 사용할 수 있어 사용자를 위한 다목적 도구입니다. ChatGPT는 다양한 소스에서 스크랩한 많은 정보와 데이터를 가지고 있기 때문에 비교에도 능숙합니다. 고양이와 애완견의 차이점 또는 iOS와 Android 운영 체제의 차이점에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. 또한 사용자는 ChatGPT가 더 나은 응답을 제공할 수 있도록 피드백을 제공할 수 있습니다. 마지막으로 비디오 발표자는 이메일 템플릿과 블로그에서 노래와 농담에 이르기까지 모든 것을 창의적으로 작성하는 ChatGPT의 능력을 강조합니다.
  
  
• 00:10:00 튜토리얼의 이 섹션에서 동영상은 ChatGPT를 사용하여 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하는 방법을 보여줍니다. 주어진 첫 번째 예는 나무에서 떨어져 가족을 잃고 재미있고 기분 좋은 방식으로 재회한 애벌레에 대한 짧은 이야기를 ChatGPT에 작성하도록 요청하는 것입니다. 내레이터는 ChatGPT가 이야기를 노래나 시로 다시 쓸 수 있는 방법을 보여줍니다. 또 다른 예는 ChatGPT에게 자동차 판매점에 수리비 과다 청구에 대한 이메일을 작성하도록 요청하는 것입니다. 또한 ChatGPT는 생일 파티를 위한 50달러 이하의 야외 활동과 같은 아이디어를 브레인스토밍하고 공원에서 피크닉을 조직하는 것과 같은 단계별 가이드를 제공할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 또한 ChatGPT가 주어진 텍스트를 더 간결한 요약 또는 개요로 요약하고 다시 포맷하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:15:00 대본의 이 섹션에서 화자는 다양한 목적으로 사용할 수 있는 인공 지능 도구인 Chat GPT의 다양한 명령 프롬프트와 기능에 대해 설명합니다. 이 도구는 사용자가 정보를 요약하고, 목록을 생성하고, 다양한 주제에 대한 장단점을 제공하고, 주어진 주제에 대한 이름, 인용문 또는 연구를 찾고, 작성된 텍스트에 대한 피드백을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 발표자는 Chat GPT의 특히 흥미로운 용도 중 하나가 역할극과 대화에 있다고 말합니다. 이 도구는 주어진 프롬프트에 따라 응답을 생성할 수 있기 때문입니다. 전반적으로 화자는 다양한 작업에 대한 Chat GPT의 유연성과 유용성을 강조합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 동영상 자습서는 ChatGPT에 대한 다양한 명령 프롬프트를 설명합니다. 첫 번째 사용 사례는 사용자가 ChatGPT에 ID를 할당하고 대화를 시뮬레이션하는 역할극입니다. 예를 들어 면접 연습 질문을 하거나 새로운 언어를 큰 소리로 연습합니다. 두 번째 사용 사례는 ChatGPT가 다양한 개념을 설명하도록 하여 사용자를 위한 무료 튜터로 만드는 것입니다. 세 번째 사용 사례는 ChatGPT가 할 수 있는 작업에 대해 자세히 알아보기 위해 새로운 명령 프롬프트를 요청하는 것입니다. 마지막으로 ChatGPT는 창업을 포함한 다양한 주제에 대한 조언을 제공하는 멘토로 사용될 수 있습니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서는 가이드에서 Chat GPT를 효과적으로 사용하기 위한 팁을 다룹니다. 사용자는 모든 주제에서 Chat GPT를 멘토 및 조수로 고려해야 합니다. 이 자습서에서는 사용자가 삶을 더 쉽게 만드는 데 사용할 수 있는 15가지 명령 유형에 대해 설명합니다. 최상의 답변을 얻으려면 사용자가 구체적이고 명확하게 메시지를 전달하고 Chat GPT에 피드백을 제공하여 더 나은 결과를 얻어야 합니다. 원하는 답변을 얻는 데 시간이 걸릴 수 있으므로 인내심도 중요합니다. 사용자는 자신을 저널리스트로 생각하고 후속 질문을 통해 대화를 연마해야 합니다. 이러한 팁을 통해 사용자는 Chat GPT를 사용하여 개인 및 비즈니스 생활을 계획할 수 있습니다.

[MetaQuotes]

GPT-4를 사용하여 모든 기술을 쉽게 배우는 방법(학습을 위한 7개의 ChatGPT 프롬프트)

GPT-4를 사용하여 모든 기술을 쉽게 배우는 방법(학습을 위한 7개의 ChatGPT 프롬프트)

이 비디오는 GPT-4가 모든 기술을 보다 효과적이고 효율적으로 학습하기 위한 다재다능한 개인 학습 보조 도구로 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 설명합니다. 연사는 어려운 주제를 이해하기 위해 작업 예제, 단계별 가이드 및 정신 모델을 사용하고 언어 학습 및 의학을 위한 역할극 시나리오 및 임상 사례 연구를 사용하는 등 공부를 위한 7가지 채팅 GPT 프롬프트를 소개합니다. GPT-4는 시각화 연습을 통해 사용자를 안내하여 성능 코치 역할을 할 수도 있습니다. 비디오는 모든 프롬프트에 대한 링크를 제공하고 시청자가 직접 시도하도록 권장합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 비디오에서 GPT-4를 사용하여 모든 기술을 보다 효과적이고 효율적으로 학습하는 방법에 대해 설명합니다. GPT-4를 사용하여 심사관 역할을 하고 주제에 대해 퀴즈를 내는 것, 파레토 원칙을 사용하여 높은 수익률의 주제를 식별하는 것, 단계별 가이드로 전문 기술을 배우는 것, 작업 예제를 사용하여 어려운 주제를 이해하는 것, GPT-4로 대화 및 역할극 시나리오를 통해 언어 기술을 연습합니다. GPT-4의 향상된 창의성과 교육을 통해 사용자는 다양한 방법으로 시간을 절약하고 더 빨리 배울 수 있습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 GPT-4를 개인 학습 보조 도구로 사용하여 기술을 배우는 방법을 소개하는 동영상입니다. 연사는 언어 학습을 위한 역할극 시나리오 사용과 의학을 위한 임상 사례 연구 사용을 포함하여 학습을 위한 7가지 채팅 GPT 프롬프트를 제공합니다. Chat GPT는 또한 사용자에게 스킬 마스터를 위한 시각화 연습을 안내함으로써 개인 성능 코치 역할을 할 수 있습니다. 비디오에는 모든 프롬프트 목록에 대한 링크가 포함되어 있으며 연사는 시청자가 직접 시도하도록 권장합니다.