Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları - sayfa 44

[MetaQuotes]

ChatGPT'de Tersine Bilgi İstemi Mühendisliği

ChatGPT'de Tersine Bilgi İstemi Mühendisliği

Bu videoda, istenen çıktıları elde etmek için bilgi istemleri oluşturmak üzere sohbet GPT'nin kullanıldığı tersine bilgi istemi mühendisliği kavramı açıklanmaktadır. Metinden anlamsal olarak ilgili varlıkların çıkarıldığı ve sohbet GPT'sine alakalı içerik oluşturma talimatını vermek için kullanıldığı bir ürün açıklaması oluşturma örneği tartışılmaktadır. İşlem, çeşitli içerik türlerine uygulanabilir ve ton ve stil açısından orijinal istemdekine benzer ürün açıklamaları oluşturmak için kullanılabilir. Konuşmacı, izleyicileri SEOPub posta listesine ve YouTube kanalına abone olmaya teşvik ediyor.

• 00:00:00 Bu bölümde, SEO Pub'dan Mike, tersine bilgi istemi mühendisliği kavramını ve bunun, akılda nihai hedefle başlamayı ve istenen çıktıyı elde etmek için uygun istemleri sohbet GPT'sinden oluşturmayı içerdiğini açıklıyor. Mike, akıllı notlar üzerine bir metin kullanarak tersine bilgi istemi mühendisliğinin bir örneğini gösteriyor. Chat GPT'ye metinden anlamsal olarak en alakalı varlıkları çıkarması ve bu varlıkları bir ürün açıklaması çıktısı olarak kullanılabilecek içerik oluşturmak için kullanması talimatını verir. Ayrıca tersine bilgi istemi mühendisliğinin yalnızca kodlamada değil, aynı zamanda daha iyi içerik oluşturmak için sohbet GPT'ye özel talimatlar vermek üzere içerik oluşturmada nasıl kullanılabileceğini de gösteriyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı ChatGPT kullanarak tersine yönlendirme mühendisliği sürecini tartışıyor. Numaralandırılmış varlıklar ve bunların belirginlik puanları ile bir grafiğin nasıl oluşturulacağını ve ardından bu varlıkları yeni bir makale için bilgi istemi oluşturmak üzere nasıl kullanacaklarını gösterirler. Oluşturulan bilgi istemi, belirtilen tüm varlıkları ve bilgileri içerir ve konuşmacı, çıktıyı daha da iyileştirmek için ilgili başlıkların kullanılması ve içeriğin daha fazla ayrıntıyla genişletilmesi gibi ek talimatların eklenebileceğini not eder. Konuşmacı, yeni ve alakalı içerik oluşturmak için bu sürecin ürün açıklamaları da dahil olmak üzere çeşitli içerik türlerine uygulanabileceğini öne sürüyor.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde konuşmacı, ChatGPT'deki tersine bilgi istemi mühendisliğinin, sisteme bilgi istemi olarak beslenen ürün açıklamalarına benzer ton ve tarza sahip ürün açıklamaları oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini tartışıyor. Süreç, bir ürünün tanımını girmeyi, sistemin onu analiz etmesini ve ardından diğer ürünler için benzer istemler oluşturmayı içerir. Konuşmacı, izleyicileri SEOPub posta listesine ve YouTube kanalına abone olmaya teşvik ederek bitirir.

[MetaQuotes]

GitHub Yardımcı Pilot Nasıl Kullanılır (Python Örnekleriyle)

GitHub Yardımcı Pilot Nasıl Kullanılır (Python Örnekleriyle)

Video, birden çok programlama dili ve çerçevesiyle uyumlu akıllı kodlama önerileri sağlayan bir yapay zeka dil modeli olan GitHub Copilot'un özelliklerini gösteriyor. Video, GitHub Copilot'un işlevleri, değişkenleri, yorumları, sınıfları ve veri modellerini nasıl önerebileceğini gösteren Python örnekleri sağlar. GitHub Copilot, bazı geliştiricilerin eleştirdiği tartışmalı bir araçtır, ancak video, aylık 10 ABD doları ücretine rağmen geliştiriciler için etkili bir zaman tasarrufu sağlayabileceğini öne sürüyor. Video, Roma rakamı dönüştürmesini çözmek için bir program oluşturmak, halka açık bir API'den borsa verileri çekmek, bir Tetris oyunu oluşturmak ve daha fazlası dahil olmak üzere GitHub Copilot'un çeşitli örneklerini gösteriyor. Konuşmacı, GitHub Copilot'un kodlama verimliliğini artırabileceğini ve yazılım mimarisi, tasarım ve iş gereksinimleri gibi diğer temel geliştirme görevlerine odaklanmak için daha fazla zaman tanıyabileceğini öne sürüyor.

• 00:00:00 Bu bölümde video, GitHub Copilot'u ve bir yapay zeka dil modeli ile GitHub veri kümesini içeren özelliklerini tanıtıyor. Eklenti akıllı, çeşitli programlama dilleri ve çerçeveleriyle uyumlu ve birden çok IDE'de kullanılabilen kodlama önerileri sunar. Video, GitHub Copilot'un yorumlar, işlevler, değişkenler ve hatta sınıf veya veri modelleri için nasıl sezgisel öneriler sunduğunu gösteren Python kullanarak kodlama örnekleri sağlar. Video ayrıca GitHub Copilot'un tartışmalı bir araç olduğunu belirtiyor ve kullanımına karşı çıkan karşı argümanları tartışıyor. Aylık 10 ABD doları tutarındaki ücretine rağmen video, GitHub Copilot'un geliştiriciler için etkili bir zaman tasarrufu sağlayabileceğini öne sürüyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, GitHub Copilot'u temel Python komutlarıyla kullanmanın yanı sıra bir Romen rakamı dönüştürme problemini çözmek için bir program oluşturmanın örneklerini gösteriyor. Copilot, kullanıcının ne yapmak istediğini tahmin edebilse de, çıkardığı bazı kodların okunması veya üzerinde çalışılması kolay olmayabilir, bu nedenle kullanıcının gözden geçirmesi ve gerektiği gibi ayarlaması gerekir. Copilot ayrıca kullanıcının bir test senaryoları listesi oluşturmak istediğini ve hatta bunları çalıştırmak için bir döngü yazdığını tahmin edebildi ve kodlama sürecinde zamandan ve emekten tasarruf etme becerisini gösterdi.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde video, alpha Vantage adlı genel bir API'den borsa verilerini çekip pandas kitaplığını kullanarak bir tabloda görüntüleyebilen bir Python programı oluşturmak için GitHub Copilot'u kullanmanın bir örneğini gösteriyor. Eğitmen önce programı yapılandırır ve Yardımcı Pilot'un önerilerini yönlendirmek için yorumlar ekler. Copilot daha sonra alpha Vantage ile uyumlu bir URL önerir ve gerekli kitaplığı içe aktarır. Copilot ayrıca, alınan verilerin yapısını anlama yeteneğini göstererek, kolayca bir hisse senedi fiyatı bilgileri tablosu oluşturmasına olanak tanır. Eğitmen daha sonra verileri çizmek için Copilot'un matplotlib ile entegrasyonunu gösterir ve yalnızca iki satır kod gerektirir. Video, bir API'den borsa verilerini çekip bir grafik veya tablo üzerinde çizebilen ve daha karmaşık senaryolarda GitHub Copilot'un yeteneklerini sergileyen başarılı bir programla sona eriyor.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde, konuşmacı basit bir veri bilimi programını kodlamak, bir hisse senedi fiyat grafiği çizmek ve PyGame kullanarak eksiksiz bir Tetris oyunu oluşturmak için GitHub Copilot'un nasıl kullanılacağını gösteriyor. Konuşmacı, daha iyi sonuçlar elde etmek için yapay zeka aracını yorumlamaya bırakmak yerine, belirli görevler için yapay zeka aracı için kısıtlamalar belirlemeyi önerir. GitHub Copilot'un önerileri, konuşmacının blok şekilleri oluşturmasına ve oyun durumunu tanımlamasına yardımcı olur. Son olarak, konuşmacı, AI aracının her kare hızında oyun durumunu verimli bir şekilde güncellediğinden, oyundan çıkılıp çıkılmayacağını kontrol ettiğinden ve boş blok rengine ve yerinde sabit bloklara göre ekranı doldurarak oyunun sorunsuz çalışmasını sağladığından bahseder.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde konuşmacı, Python koduyla bir Tetris oyunu oluşturmak için GitHub Copilot kullanımını gösteriyor. Kod kalitesinin mükemmel olmadığını ancak kodun yaklaşık %80'ini sadece 20 dakikada yazabildiğini kabul ediyorlar. Bazı geliştiriciler, Copilot'un kendilerini daha kötü bir kodlayıcı yapmasına veya öğrenmelerini yavaşlatmasına ilişkin endişelerini dile getirmiş olsa da, konuşmacı bunun yalnızca odaklarını daha stratejik bir düzeyde problem çözme gibi farklı becerilere kaydıracağına inanıyor. GitHub'ın sahibi Microsoft olduğundan ve Copilot'u kullanmak, kullanıcıların koduna erişebilecekleri anlamına geldiğinden, gizlilik ve veri yönü başka bir endişe kaynağıdır. Yüksek profilli şirketler veya devlet kurumları için uygun olmayabilir, ancak yeni başlayanlar ve kişisel projeler için uygun olmalıdır.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde, konuşmacı GitHub Copilot kullanımına ilişkin kararını tartışıyor. Şirket politikanız izin veriyorsa veya kendi projeleriniz için kullanıyorsanız, o zaman kullanmanız veya en azından birkaç hafta denemeniz gerektiğini öneriyorlar. Yazılım mimarisi, tasarım ve iş gereksinimleri gibi daha önemli ve ilginç görevlere odaklanmak için size kodlama için çok fazla zaman kazandırabilir ve zaman kazandırabilir. Konuşmacı, izleyicileri yorumlar bölümünde GitHub Copilot hakkındaki görüşlerini paylaşmaya teşvik ediyor.

[MetaQuotes]

ChatGPT kullanarak HIZLI kodlama nasıl öğrenilir (bu ciddi anlamda oyunun kurallarını değiştirir)

ChatGPT kullanarak HIZLI kodlama nasıl öğrenilir (bu ciddi anlamda oyunun kurallarını değiştirir)

Video, kodlamayı daha hızlı ve daha iyi öğrenmek isteyenler için ezber bozan Open AI tarafından geliştirilen doğal bir dil işleme aracı olan ChatGPT'yi tanıtıyor. Konuşmacı, öğrencinin öğrenme stiline ve yaşam tarzına dayalı olarak ChatGPT ile özelleştirilmiş bir çalışma planı oluşturmak ve proje fikirleri oluşturmak için ChatGPT'yi kullanmak ve kodlama kavramlarını açıklamak için uzman bir eğitmen olarak hizmet vermek için bir çerçeve paylaşıyor. Video ayrıca proje tabanlı öğrenmenin önemini tartışıyor ve kök öğrenme platformu Brilliant.org'u kodlamayı öğrenmek için ek bir kaynak olarak öneriyor. Video, izleyicileri öğrenme iş akışlarının bir parçası olarak ChatGPT'yi kullanmayı keşfetmeye davet ederek sona eriyor.

• 00:00:00 Bu bölümde, konuşmacı Open AI tarafından geliştirilen doğal bir dil işleme aracı olan ChatGPT'yi daha hızlı ve daha iyi kodlamayı öğrenmek için kullanmanın faydalarını tartışıyor. Konuşmacı, Chat GPT'den kullanıcının öğrenme stiline ve yaşam tarzına dayalı olarak özel bir çalışma planı tasarlamasının nasıl isteneceğine, proje fikirlerinin nasıl bulunacağına ve kodlama kavramlarını adım adım öğretmek için uzman bir eğitmen olarak Chat GPT'nin nasıl kullanılacağına ilişkin çerçevesini paylaşıyor. adım. Konuşmacı ayrıca, yapay zekadan daha iyi yanıtlar almak için soruların nasıl çerçevelendirileceği olan hızlı mühendisliğin temellerine geri dönerek Chat GPT'den en iyi şekilde nasıl yararlanılacağına dair ipuçları verir.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı ChatGPT kullanarak kodlama için daha iyi bir çalışma planı oluşturmaya yönelik bir çerçeve sunuyor. Çerçeve, kim, ne, ne zaman, nerede ve neden dahil olmak üzere beş W'ye dayanmaktadır. Konuşmacı daha sonra Python'da kod yazmayı öğrenmek için veri bilimine odaklanan, ilgili kaynaklar ve zaman çizelgeleriyle birlikte çeşitli öğrenme konularından oluşan bir çalışma planı örneği sunar. Bununla birlikte, konuşmacı, öğrenme yaklaşımının çalışma planının kendisi kadar önemli olduğunu tavsiye eder ve proje uygulamaları aracılığıyla öğrenmeyi sağlamlaştıran bir Nefes Önce Öğrenme çerçevesini sunar.
  
  
• 00:10:00 Konuşma metninin bu bölümünde, konuşmacı öğrenme sürecinde projelerin önemini vurgular ve ChatGPT'nin proje fikirleri oluşturmaya nasıl yardımcı olabileceğini açıklar. Anime şovu Naruto merkezli bir keşif veri analizi projesi örneği sağlıyorlar ve ChatGPT'nin proje için nasıl kod üretebileceğini bile gösteriyorlar. Oluşturulan kod yasal görünse de, eksik öğeler nedeniyle sonuç olarak çalışmaz. Genel olarak, konuşmacı ChatGPT'nin proje oluşturma becerisini beş üzerinden üç olarak derecelendirir ve izleyicileri yorumlarda ChatGPT tarafından oluşturulan projelerle ilgili deneyimlerini paylaşmaya davet eder.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde video, Chachi BT'nin kalıtım ve polimorfizm gibi nesne yönelimli programlama kavramları gibi kavramları kullanıcılara açıklamak için uzman bir eğitmen olarak nasıl hareket edebileceğini tartışıyor. Video, bunun kodlama yaparken zor kavramlarla karşılaşan ancak daha ayrıntılı bir açıklamaya ihtiyaç duyan kullanıcılar için yararlı olduğunu vurguluyor. Ek olarak video, Chachi BT'nin daha iyi yanıtlar alması için etkili bir şekilde nasıl yönlendirileceğine dair ipuçları verir; örneğin, Chachi BT'nin oynaması gereken istenen rolle soruları eklemek ve ondan başlangıç kodu oluşturmasını istemek gibi. Video ayrıca, Chachi BT'nin yanlış sonuçlar üretme ve diğer öğrenme kaynaklarının tamamen yerini alamama gibi öğrenme için bazı sınırlamalarına da dikkat çekiyor.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, konuşmacı, kodlamayı öğrenmek için bir kaynak olarak kök öğrenme platformu Brilliant.org'u önerir. Brilliant'taki kurslar, STEM konuları için özel olarak tasarlanmıştır ve etkileşimli, uygulamalı öğrenmeye odaklanır. Konuşmacı, özellikle yapay zeka alanında, becerileri ve yeni konuları tazelemek için kişisel olarak Brilliant'ı kullandı. Meta gibi şirketlerden işe alım görevlileri, adaylara Brilliant'ı kullanmalarını bile tavsiye ediyor. Brilliant, sağlanan bağlantı aracılığıyla ilk 200 kayıt için 30 günlük ücretsiz deneme ve yıllık premium abonelikte indirim sunar. Konuşmacı, izleyicileri verimli öğrenme için ChatGPT kullanmayı keşfetmeye ve kendi iş akışlarını değiştirmedeki potansiyelini görmeye teşvik ediyor.

[MetaQuotes]

AI Nasıl Kullanılır | 20 ChatGPT Kullanım Örneği Tam Kurs [100 dk]

AI Nasıl Kullanılır | 20 ChatGPT Kullanım Örneği Tam Kurs [100 dk]

Bu videoda, çeşitli görevlerde üretkenliği artırmak için yapay zekanın nasıl kullanılacağı anlatılmaktadır. Özgeçmiş yazmaya, matematik müfredatı oluşturmaya ve emeklilik için tasarruf etmeye yardımcı olması için ChatGPT'nin nasıl kullanılacağını gösterir. Ayrıca, adım adım bir kılavuz sağlayarak bir sorunu çözmek için yapay zekanın nasıl kullanılacağını açıklar. AI, çalışanların yetenek ve beceri profillerini güncellemeleri, iş başvuruları için ön yazılar oluşturmaları veya bir dizi kısa blog gönderisi oluşturmaları için şirket çapında bir e-posta hatırlatıcısı oluşturmak için kullanılabilir.

• 00:00:00 Bu videoda sunum yapan kişi, sohbetin sağladığı bilgilere dayanarak biri için bir özgeçmiş oluşturmak için yapay zekanın nasıl kullanılacağını gösteriyor. Sohbet, önce sunum yapan kişiden adları ve iletişim bilgileri gibi kendileri hakkında bazı temel bilgileri vermesini ister. Ardından sohbet, sunum yapan kişinin deneyimlerini ve becerilerini farklı kategorilere ayırarak özgeçmişini yazmaya başlar. Sunum yapan kişi sohbeti beğenir ve özgeçmişin "harika" olduğunu söyler.
  
  
• 00:05:00 Bu videoda, ChatGPT'de bir özgeçmiş yazmaya yardımcı olmak için yapay zeka kullanılmıştır. AI, ABD kodunu anlayabilir ve bunu kullanıcıya basit ve anlaşılır bir şekilde açıklayabilir.
  
  
• 00:10:00 ChatGPT, karmaşık metinleri anlaşılması kolay açıklamalara dönüştürmek için kullanılabilen bir bilgisayar programıdır. Bu videoda içerik oluşturucu, Python'u öğrenmek için ChatGPT'nin nasıl kullanılacağını gösteriyor. Önce ChatGPT'den kendilerine kod vermesini isterler. Ardından, Excel'de veya bir pandas veri çerçevesinde kolayca analiz edilebilecek bilgileri oluşturmak için kodu kullanırlar.
  
  
• 00:15:00 ChatGPT, bir sohbet oturumundan kod almak için kullanılabilen bir Python veri bilimi projesidir. Bu kod daha sonra çizelgeler ve haritalar oluşturmak için Google Colab'da kullanılabilir.
  
  
• 00:20:00 Bu videoda sunum yapan kişi, programlama projeleri için sahte JSON içeriği oluşturmak üzere AI sohbet robotunun (chatGPT) nasıl kullanılacağını gösteriyor.
  
  
• 00:25:00 Bu YouTube videosunda sunucu, çeşitli programlama projeleri için sahte veriler oluşturmak üzere ChatGPT'nin nasıl kullanılacağını gösteriyor. Fast food restoranları için müşteri ziyaretleri, menü öğeleri ve beslenme bilgileri için veri setleri oluşturmak üzere Chat GT'yi kullanıyorlar.
  
  
• 00:30:00 Video, yapay zekanın müşteri verilerini analiz etmek, kalıpları belirlemek ve önerilerde bulunmak için nasıl kullanılacağını gösteriyor.
  
  
• 00:35:00 Video, Boston Çay Partisi'nin Koloni ailelerini, özellikle istihdamı ve serveti azaltarak nasıl etkilediğini tartışıyor.
  
  
• 00:40:00 Video, intihal, dilbilgisi ve yazım hataları olduğu tespit edilen bir metnin yeniden yapılmış bir kopyasını oluşturmak için yapay zekanın nasıl kullanılacağını gösterir.
  
  
• 00:45:00 Bu videoda içerik oluşturucu, sohbet GPT'sinden beşinci sınıf öğrencisi için temel bir matematik müfredatı oluşturmaya yardımcı olmasını istiyor. sohbet GPT kaynaklar sağlar, bir programın ana hatlarını çizer ve bir sınav sağlar.
  
  
• 00:50:00 Video, emekliliği planlama, matematik sınavlarına not verme ve daha fazlası gibi görevlerde yardımcı olması için yapay zekanın nasıl kullanılacağına dair bir kılavuz sağlar. AI sorularını sormak için sohbet botlarının kullanılmasını önerir ve bu sürecin bir video gösterimini sağlar.
  
  
• 00:55:00 Bu video, emeklilik için para biriktirmeye yardımcı olması için AI sohbet botlarının nasıl kullanılacağını gösterir. Chatbot, emeklilik hedefinize ulaşmak için her ay ne kadar tasarruf etmeniz gerektiğini hesaplamanıza yardımcı olabilir.
  
  
• 01:00:00 Bu videoda sunucu, bir sorunu çözmek için yapay zekanın nasıl kullanılacağını açıklıyor. Önce sorunu tanımlarlar ve ardından adım adım bir kılavuz sağlayarak yapay zekanın nasıl yardımcı olabileceğini gösterirler.
  
  
• 01:05:00 Bu video, önemli bir e-postayı biçimlendirmek ve tüm çalışanlara göndermek için sohbet GPT'sinin nasıl kullanılacağını açıklar.
  
  
• 01:10:00 Bu video, çalışanların yetenek ve beceri profillerini güncellemeleri için şirket çapında bir e-posta hatırlatıcısı oluşturmak üzere yapay zekanın nasıl kullanılacağını açıklıyor. "Jet GPT" adlı yazılım, kullanmanız için e-posta şablonları oluşturacaktır.
  
  
• 01:15:00 Bu videoda, YouTube kullanıcısı "ryanstewartmorgan", bir iş ilanı için ön yazı oluşturmak üzere yapay zekanın nasıl kullanılabileceğini tartışıyor. ChatGPT, iş ilanı açıklamasına dayalı olarak adayın pozisyon için niteliklerini doğru bir şekilde temsil eden bir özgeçmiş kapak yazısı oluşturmak için kullanılabilir.
  
  
• 01:20:00 Bu video, yapay zekanın iş başvuruları için ön yazı yazma görevine yardımcı olmak üzere nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. AI, sizin için başvurduğunuz belirli işe göre uyarlanmış kapak mektupları oluşturabilir.
  
  
• 01:25:00 Video, olası bir programın yanı sıra tamamlanması gereken görevlerin öncelik sırasına göre bir listesini oluşturmak için AI Chat GPT'nin nasıl kullanılacağını açıklıyor.
  
  
• 01:30:00 Bu video, bir iş için performans çalışma bildirimi oluşturmak üzere yapay zekanın nasıl kullanılacağını gösterir. AI, iş için temel sorumlulukları ve eğitim gereksinimlerini belirlemeye yardımcı olur.
  
  
• 01:35:00 Bu YouTube videosu, "ChatGPT Nasıl Kullanılır" adlı bir Facebook grubu için sosyal medya gönderileri oluşturmak üzere yapay zekanın nasıl kullanılacağını gösterir. Video, bir gönderi oluşturmak için çeşitli videoların ve metin gönderilerinin nasıl yığınlanacağını açıklar ve ardından gönderinin chatGPT'ye nasıl yapıştırılacağını gösterir. Video, bir sosyal medya gönderisinin kalitesini artırmak için yapay zekanın nasıl kullanılacağını gösteriyor.
  
  
• 01:40:00 Bu YouTube videosu, yalnızca birkaç dakika içinde bir dizi kısa blog gönderisi oluşturmak için yapay zekanın nasıl kullanılacağını gösterir.

[MetaQuotes]

OpenAI'nin GPT-3'ü ve diğer LLM'leri ile Hızlı Mühendislik

OpenAI'nin GPT-3'ü ve diğer LLM'leri ile Hızlı Mühendislik

Bu video, OpenAI GPT-3 makine öğrenimi algoritmasının nasıl çalıştığını ve bunun metin ve resimler oluşturmak için nasıl kullanılacağını açıklar. Sunucu, hızlı tasarım için bazı en iyi uygulamaları ele alır ve soruların yanıtlarının doğruluğunu artırmak için algoritmanın nasıl kullanılacağını gösterir.

• 00:00:00 Bilgi istemi mühendisliği, üretken yapay zeka dünyasında, gerçekten istediğimiz üretken bir yapay zeka modelinden bir çıktı üreten iyi niyetli istemler yazma sanatını tanımlayan bir disiplindir ve bir dereceye kadar, programlamanın bir soyutlamasıdır. Bilgi istemi mühendisliği hakkında öğrenilecek birkaç şey vardır; bunlardan biri istemlerin tipik olarak aşağıdaki bileşenlerden birini veya daha fazlasını kullanmasıdır: yönergeler, dış bilgiler, kullanıcı girdisi ve bir çıktı göstergesiyle ilgili temel sorunlar.
  
  
• 00:05:00 Bu YouTube videosu, OpenAI'nin GPT-3 yapay zeka modelinin nasıl çalıştığını açıklıyor ve bir komut istemi örneği sunuyor. Model, dış bilgilere (bağlam) ve doğrulanmış bilgilere (soru) dayalı soruları yanıtlamak üzere eğitilmiştir. Bilgi bağlam içinde değilse veya modelde doğru bilgi yoksa, model "Bilmiyorum" yanıtını verecektir.
  
  
• 00:10:00 Video, OpenAI'nin GPT-3 modelinin daha ilginç çıktılar üretmek için rastgeleliği nasıl kullandığını açıklıyor. Sıcaklık yükseltildiğinde model daha yaratıcı ve eğlenceli.
  
  
• 00:15:00 Video, OpenAI'nin GPT-3 makine öğrenimi algoritmasının, sorulara daha iyi yanıtlar sağlayabilecek bir bilgi istemi oluşturmak için nasıl kullanılacağını anlatıyor. Video ayrıca, GPT-3'ün yanıtlarının doğruluğunu artırmak için kaynak bilgilerinin nasıl kullanılacağını gösterir.
  
  
• 00:20:00 Bu videoda, metin ve resimler oluşturmak için OpenAI GPT-3 makine öğrenimi modeli kullanılıyor. GPT-3 modeli, bir istem ve tamamlama oluşturma içinde maksimum 4096 belirteci işleyebilir, ancak 4097 belirteci olan bir bağlam penceresine sahip bir istemi işleyemez. GPT-3 modelinin maksimum tamamlanma uzunluğu 412 belirteç olarak ayarlanmıştır.
  
  
• 00:25:00 Bu videoda sunum yapan kişi, GPT-3 algoritmasının nasıl çalıştığını ve onu kullanmak için bir komut isteminin nasıl ayarlanacağını açıklıyor. Sunucu ayrıca hızlı tasarım ve Branş Mühendisliği için bazı en iyi uygulamaları da kapsar.

[MetaQuotes]

Bir Geliştirici Olarak ChatGPT'nin GERÇEK Kullanımları | 12 Pratik Örnek

Bir Geliştirici Olarak ChatGPT'nin GERÇEK Kullanımları | 12 Pratik Örnek

Travis.media'dan Travis, geliştirici olma bağlamında Chat GPT'nin kullanım durumlarını tartışıyor. Deneyimli geliştiriciler daha verimli olmak için Chat GPT gibi yapay zeka araçlarını kullanmalı, acemi geliştiriciler ise kullanmadan önce teknolojiyi anlamalarını beklemelidir. Chat GPT'nin geliştiriciler tarafından nasıl kullanılabileceğine dair 12 pratik örnek sunuyor. Bunlar, kod yazmaktan şablon oluşturmaya, makaleleri veya pdf'leri özetlemeye ve hatta baba şakaları oluşturmaya kadar uzanır. Chat GPT, geliştiricilerin sürekli değişen teknoloji ortamına ayak uydurmasına ve tükenmişlik gibi olumsuz sonuçları azaltmasına yardımcı olabilir. Konuşmacı, AI'nın kodlama temellerini anlama ihtiyacının yerine geçmediğini, verimliliği artıran bir araç olduğunu vurguluyor. Son olarak konuşmacı, yapay zekanın gücünden yararlanmanın geliştiricilerin daha verimli ve etkili olmalarına ve teknolojinin bir sonraki aşamasında işe başlamalarına yardımcı olabileceğine inanıyor.

• 00:00:00 Bu bölümde, Travis.media'dan Travis, geliştirici olma bağlamında Chat GPT'nin kullanım durumlarını tartışıyor. Deneyimli geliştiricilerin daha verimli olmak için Chat GPT gibi yapay zeka araçlarını kesinlikle kullanmaları gerektiğini, acemi geliştiricilerin ise kullanmadan önce teknolojiyi anlamalarını beklemeleri gerektiğini açıklıyor. Travis, Chat GPT'nin geliştiriciler tarafından nasıl kullanılabileceğine dair 12 pratik örnek veriyor. Chat GPT'nin, geliştiricilerin hızla gelişen teknoloji ortamına ayak uydurmasına ve tükenmişlik gibi olumsuz yansımaları azaltmasına yardımcı olabileceğini vurguluyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, ChatGPT'nin bir geliştirici olarak nasıl kullanılacağına ilişkin birkaç pratik örneği tartışıyor. En popüler kullanım durumlarından biri, sıfırdan yazmak yerine ChatGPT'nin sizin için kod yazmasını sağlamaktır. Kullanıcılar, özelleştirebilecekleri doğru kod ve şablonlar oluşturmak için dil ve çerçeve gibi belirli bilgiler verebilir. Diğer kullanım durumları arasında Kubernet'ler için kaynak kullanımının optimize edilmesi, AWS ilkelerinin yazılması ve mevcut kodun yeniden düzenlenmesi yer alır. ChatGPT ayrıca kodu açıklayabilir ve herhangi bir karışıklığı netleştirebilir, bu da onu kodlamayı öğrenmek için mükemmel bir araç haline getirir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde video, ChatGPT'nin geliştiricilerin kodlarındaki hataları bulmalarına ve kodu daha verimli hale getirmelerine nasıl yardımcı olabileceğini tartışıyor. ChatGPT, hatalı veya yavaş performans içeren kodu yapıştırarak kodu yeniden düzenleme, gereksiz döngü yinelemelerini ortadan kaldırma veya yavaş operatörleri değiştirme gibi değişiklikler önerebilir. Ayrıca geliştiriciler, zamandan tasarruf sağlayabilen ve verimliliği artırabilen Kubernetes bildirimleri, Cloud Formation şablonları ve GitHub benioku dosyaları için şablonlar oluşturmak üzere ChatGPT'yi kullanabilir. Genel olarak ChatGPT, geliştiricilerin daha temiz, daha verimli ve hatasız kod yazmasına yardımcı olabilir.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde konuşmacı, geliştiricilerin ChatGPT'yi nasıl kullanabileceğine dair 12 pratik örnek sunuyor. İlk örnek, okunması çok zaman alan uzun makaleleri veya pdf'leri özetlemektir. İkincisi, kavramları veya programlama dillerini öğrenmeye yardımcı olması için onu bir öğretmen olarak kullanmaktır. Konuşmacı ayrıca görevleri otomatikleştirmek, kod veya SQL sorguları oluşturmak ve Terraform veya CloudFormation için şablonlar oluşturmak için ChatGPT kullanılmasını önerir. Ayrıca, kısa blog gönderileri yazmak veya hatta günlük stand-up'ınız için bir baba şakasıyla kıkırdamak için kullanmayı öneriyorlar. Konuşmacı, yapay zekanın yararlı bir araç olmasına rağmen, kodlama temellerini anlama ihtiyacının yerini almaması gerektiğini ve geliştiricilerin yapay zekayı kullanmasının verimliliği artıracağını ve işlerin yerine geçemeyeceğini vurguluyor.
  
  
• 00:20:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, teknolojinin yaygınlaşması nedeniyle geliştiricilere, BT uzmanlarına, siber güvenlik uzmanlarına, devops mühendislerine ve SRE'lere yönelik artan talebi vurguluyor. Konuşmacı, kod yazmayı öğrenen herkese odaklanmalarını ve bir iş bulmak için gerekli çabayı gösterirken rotada kalmalarını tavsiye ediyor. Nihayetinde konuşmacı, yapay zekanın gücünden yararlanmanın geliştiricilerin daha verimli ve etkili olmasına yardımcı olabileceğine ve teknoloji ilerledikçe herkesin teknolojinin bir sonraki aşaması üzerinde çalışmaya geçeceğine inanıyor.

[MetaQuotes]

ChatGPT Eğitimi: Yeni Başlayanlar İçin Chat GPT Nasıl Kullanılır 2023

ChatGPT Eğitimi: Yeni Başlayanlar İçin Chat GPT Nasıl Kullanılır 2023

Bu eğitim videosu, Chat GPT'ye bir giriş sağlar ve çok çeşitli amaçlar için nasıl kullanılabileceğini açıklar. Video, rol oynama, özel ders verme, yeni komut istemleri isteme ve tavsiye alma dahil olmak üzere Chat GPT için çeşitli komut istemlerini kapsar. Eğitim ayrıca, Chat GPT'den en iyi sonuçları almak için spesifik olmanın ve geri bildirim sağlamanın önemini vurguluyor ve Chat GPT'yi herhangi bir konuda bir akıl hocası ve asistan olarak düşünmenizi öneriyor. Genel olarak video, kişisel ve profesyonel görevleri planlamak için Chat GPT kullanmanın esnekliğini ve kullanışlılığını vurguluyor.

• 00:00:00 Eğitmenin bu bölümünde eğitmen, Chat GPT'yi tanıtıyor ve ücretsiz bir hesaba nasıl kaydolacağını açıklıyor ve bu eğitim için eski sürümün veya 3.5 sürümünün yeterli olduğunu belirtiyor. Yeni sohbetlerin nasıl oluşturulacağını ve her görüşmenin ileride başvurmak üzere nasıl kaydedileceğini açıklamaya devam ediyorlar. Eğitmen daha sonra Chat GPT'nin mevcut olay bilgisi eksikliği ve teyit gerektiren bazı yanlışlıklar gibi bazı sınırlamalarını vurgular. İlk iki komut türünü ele almaya devam ediyorlar: sırasıyla belirli gerçekleri veya ayrıntıları istemek ve öneriler istemek. Eğitmen, her komut türü için istemlerin nasıl verileceğini gösterir ve geri bildirim yoluyla yapay zekanın doğruluğunun nasıl geliştirileceğine dair ipuçları sunar.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video sunucusu, ChatGPT'nin dil çevirisi ve karşılaştırması için nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. ChatGPT, bağlamı, sosyal ipuçlarını ve gerçek hayattaki durumları dikkate aldığı için Google Çeviri'den daha doğru çeviriler sağlayabilir. Yazılı çeviri için de kullanılabilir, bu da onu kullanıcılar için çok yönlü bir araç haline getirir. ChatGPT, çeşitli kaynaklardan alınmış çok sayıda bilgi ve veriye sahip olduğu için karşılaştırmalarda da ustadır. Evcil hayvan olarak kedi ve köpek arasındaki farklar veya iOS ve Android işletim sistemleri arasındaki farklar hakkında cevaplar sağlayabilir. Kullanıcılar, daha da iyi yanıtlar vermesine yardımcı olmak için ChatGPT'ye geri bildirim de sağlayabilir. Son olarak, video sunucusu, ChatGPT'nin e-posta şablonları ve bloglardan şarkılara ve şakalara kadar her şeyi yaratıcı yazma becerisini vurgular.
  
  
• 00:10:00 Eğitimin bu bölümünde, video ChatGPT'nin çeşitli içerik türleri oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini gösterir. Verilen ilk örnek, ChatGPT'den ağaçtan düşen, ailesini kaybeden ve komik ve iyi hissettiren bir şekilde yeniden bir araya gelen bir tırtıl hakkında kısa bir hikaye yazmasını istemektir. Anlatıcı, ChatGPT'nin hikayeyi bir şarkı veya şiir olarak nasıl yeniden yazabileceğini gösterir. Başka bir örnek de, ChatGPT'den bir otomobil bayisine aşırı kibar davranarak bir onarımda fazla ücret alınması hakkında bir e-posta yazmasını istemektir. Ek olarak ChatGPT, bir doğum günü partisi için 50 ABD doları bütçesi altındaki açık hava etkinlikleri gibi beyin fırtınası yapabilir ve parkta piknik düzenlemek gibi adım adım kılavuzlar sağlayabilir. Öğretici ayrıca, ChatGPT'nin belirli bir metni nasıl daha özlü bir özet veya ana hat halinde nasıl özetleyebileceğini ve yeniden biçimlendirebileceğini gösterir.
  
  
• 00:15:00 Konuşma metninin bu bölümünde, konuşmacı çok çeşitli amaçlar için kullanılabilen bir yapay zeka aracı olan Chat GPT'nin çeşitli komut istemlerini ve özelliklerini tartışıyor. Araç, kullanıcıların bilgileri özetlemesine, listeler oluşturmasına, farklı konular için artıları ve eksileri sağlamasına, verilen konularda isimler, alıntılar veya çalışmalar bulmasına ve yazılı metin hakkında geri bildirimde bulunmasına yardımcı olabilir. Konuşmacı, Chat GPT'nin özellikle ilginç bir kullanımının rol yapma ve konuşma amaçlı olduğunu belirtiyor çünkü araç, verilen istemlere göre yanıtlar üretebiliyor. Genel olarak konuşmacı, Chat GPT'nin çeşitli görevler için esnekliğini ve kullanışlılığını vurgular.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, eğitim videosu ChatGPT için farklı komut istemlerini açıklamaktadır. İlk kullanım durumu, kullanıcının ChatGPT'ye bir kimlik atadığı ve konuşmaları simüle ettiği rol oynamadır. Örneğin, pratik iş görüşmesi soruları sormak veya yeni bir dili yüksek sesle pratik yapmak. İkinci kullanım durumu, ChatGPT'nin farklı kavramları açıklayarak onu kullanıcı için ücretsiz bir öğretmen haline getirmesidir. Üçüncü kullanım örneği, neler yapabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için ChatGPT'den yeni komut istemleri istemektir. Son olarak ChatGPT, bir iş kurmak da dahil olmak üzere çeşitli konularda tavsiyeler vererek bir akıl hocası olarak kullanılabilir.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde eğitim, Chat GPT'yi etkili bir şekilde kullanmaya yönelik ipuçlarını kapsar. Kullanıcılar, Chat GPT'yi herhangi bir konuda akıl hocası ve asistan olarak görmelidir. Öğretici, kullanıcıların hayatlarını kolaylaştırmak için kullanabilecekleri 15 farklı komut türünü açıklar. Kullanıcıların en iyi yanıtları almak için istemlerinde net ve net olmaları ve daha iyi sonuçlar için Chat GPT'ye geri bildirimde bulunmaları gerekir. İstenen cevabı almak zaman alabileceğinden sabır da önemlidir. Kullanıcılar kendilerini bir gazeteci olarak görmeli ve sohbeti geliştirmek için takip soruları sormalıdır. Bu ipuçlarıyla kullanıcılar, kişisel ve iş hayatlarını planlamak için Chat GPT'yi kullanabilir.

[MetaQuotes]

Herhangi Bir Beceriyi Kolayca Öğrenmek için GPT-4 Nasıl Kullanılır (Çalışmak için 7 ChatGPT İstemi)

Herhangi Bir Beceriyi Kolayca Öğrenmek için GPT-4 Nasıl Kullanılır (Çalışmak için 7 ChatGPT İstemi)

Video, herhangi bir beceriyi daha etkili ve verimli bir şekilde öğrenmek için GPT-4'ün çok yönlü bir kişisel çalışma yardımı olarak nasıl kullanılabileceğini tartışıyor. Konuşmacı, zor konuları anlamak için işlenmiş örnekler, adım adım kılavuzlar ve zihinsel modeller ve dil öğrenimi ve tıp için rol oynama senaryoları ve klinik vaka çalışmaları gibi çalışma için yedi sohbet GPT istemi sunar. GPT-4, kullanıcılara görselleştirme egzersizleri yoluyla rehberlik ederek bir performans koçu olarak da hareket edebilir. Video, tüm istemlere bir bağlantı sağlar ve izleyicileri bunları kendileri denemeye teşvik eder.

• 00:00:00 Bu bölümde video, herhangi bir beceriyi daha etkili ve verimli bir şekilde öğrenmek için GPT-4'ün nasıl kullanılabileceğini tartışıyor. Denetçi olarak hareket etmek ve sizi konularda test etmek için GPT-4'ü kullanmak, Pareto İlkesini kullanarak yüksek verimli konuları belirlemek, adım adım kılavuzlarla profesyonel becerileri öğrenmek, işlenmiş örnekleri kullanarak zor konuları anlamak ve zihinsel GPT-4 ile konuşma ve rol yapma senaryoları aracılığıyla dil becerilerini geliştirin ve uygulayın. GPT-4'ün geliştirilmiş yaratıcılığı ve eğitimi ile kullanıcılar zamandan tasarruf edebilir ve çeşitli şekillerde daha hızlı öğrenebilir.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, GPT-4'ün herhangi bir beceriyi öğrenmek için kişisel çalışma yardımı olarak nasıl kullanılabileceğini tanıtıyor. Konuşmacı, dil öğrenimi için rol oynama senaryolarının kullanılması ve tıp için klinik vaka çalışmalarının kullanılması dahil olmak üzere, çalışmak için yedi sohbet GPT istemi sağlar. Chat GPT ayrıca, bir beceride uzmanlaşmak için kullanıcılara görselleştirme egzersizlerinde rehberlik ederek kişisel bir performans koçu görevi görebilir. Video, tüm istemlerin bir listesine bağlantı içerir ve konuşmacı, izleyicileri bunları kendileri denemeye teşvik eder.

[MetaQuotes]

ChatGPT için Code Interpreter'ı denemek

ChatGPT için Code Interpreter'ı denemek

ChatGPT için Kod Tercümanı, bu videoda data.gov'dan hava trafiği yolcu istatistikleri verileri analiz edilerek gösterilmektedir. Araç, bir CSV dosyasını tanıyıp bir pandas veri çerçevesine yükleyebilir, sütun adı başlıklarını tahmin edebilir ve sütunlar hakkında çıkarım yapabilir. Araç daha sonra temel tanımlayıcı istatistikleri gerçekleştirebilir ve verilerdeki kalıpları görselleştirmek için basit çubuk grafikler ve pasta grafikler oluşturabilir. Araç ayrıca bir çubuk grafiği değiştirerek, iki seviyeli verileri birleştirerek, yalnızca iç hat uçuşlarını filtreleyerek veya zaman içinde yolcu sayısı değişikliklerini izleyerek test edildi. Video oluşturucu, self servis veri analizinde aracın potansiyelini tartışıyor ancak bilinmeyen sonuçların potansiyel tehlikeleri ve süper zeka gelişimi konusunda uyarıda bulunuyor ve teknolojiyi korkuluklarla düzenlemenin ve veri okuryazarlığı kanalları aracılığıyla kendini eğitmenin önemini vurguluyor.

• 00:00:00 Video eğitiminin, OpenAI tarafından ChatGPT için yeni bir Alpha eklentisi olan Code Interpreter'ın nasıl kullanılacağına ilişkin bu bölümünde, gösterici, aracın hava trafiği yolcu istatistiklerinin bir CSV dosyasını kullanarak verileri analiz etmek için nasıl kullanılacağını açıklamaktadır. data.gov. CSV dosyasının ChatGPT'ye nasıl yükleneceğini ve aracın dosya adını nasıl tanıdığını, pandaları içe aktardığını ve verileri bir pandas veri çerçevesine nasıl yüklediğini gösterirler. Gösterici ayrıca aracın sütun adı başlıklarını nasıl tahmin edebildiğini ve yalnızca sütun verilerine bakarak sütunlar hakkında nasıl bilgi çıkarabildiğini gösterir, ancak bu hataya açık olabilir. Son olarak, eklentiden bazı temel tanımlayıcı istatistikleri gerçekleştirmesini ve verilerdeki kalıpları görselleştirmek için basit çubuk grafikler ve pasta grafikler oluşturmasını nasıl isteyeceğinizi gösterirler.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, kullanıcı ChatGPT için bir kod yorumlayıcısı ile etkileşime girer ve yolcu sayısına göre en iyi çalışan 10 Havayolunu gösteren bir çubuk grafikte değişiklik yapılmasını ister. Tercüman, yatay çubuklar, gri renk ve binleri ayrılmış olarak gösteren veri etiketleriyle değiştirilmiş bir grafiği başarıyla oluşturur. Tercümanın doğruluğu daha sonra tablolara yüklenen bir veri seti ile sayıları karşılaştırarak test edilir ve doğru olduğu bulunur. Kullanıcı daha sonra, çalışan havayolu değişkeninin iki düzeyinin bir kombinasyonunu ister ve tercüman, verileri yeniden başarıyla değiştirir ve doğru sonucu verir. Kullanıcı, bu tür bir değişikliğin analiz iş akışında yaygın olduğunu ve tercümanın görevi tamamlama kolaylığının büyüleyici olduğunu fark eder.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde konuşmacı, ilk 10 havayolu için yalnızca iç hat uçuşlarını filtreleme komutuyla başlayarak Code Interpreter for ChatGPT aracını kullanarak farklı analizler dener. Araç, değişkenleri doğru bir şekilde tanıyabilir ve açık talimatlar olmadan filtrelemeyi gerçekleştirebilir. Konuşmacı daha sonra, yolcu sayısındaki zaman içindeki değişiklikleri gösteren bir zaman serisi analizi isteyerek aracı test eder ve program, COVID-19 salgınının neden olduğu önemli düşüşü anlar ve görüntüler. Konuşmacı, aracın Python kodu oluşturma, çizelgeleri değiştirme, verileri birleştirme ve verileri farklı formatlarda çıktı alma yeteneğinden etkilendi ve bu da onu iş zekası için çığır açan bir araç haline getirdi.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde video oluşturucu, neredeyse konuşma yaklaşımıyla hızlı veri analizi ve görselleştirmeye olanak tanıyan ChatGPT için Code Interpreter'ın potansiyelini tartışıyor. Hataya açık olabilse de, self servis veri analizine yönelik çığır açan bir adımı temsil eder. Bununla birlikte, teknoloji aynı zamanda ürkütücü çünkü süper zekanın potansiyel gelişimi ve diğer bilinmeyen sonuçlar hakkında endişeler uyandırıyor. Yaratıcı, teknolojiyi düzenlemek için korkuluklar uygulamanın önemini vurguladı. Son olarak, içerik oluşturucu, ChatGPT Temel Bilgileri kursu gibi yeni gelişmelerden haberdar olmak için veri okuryazarlığı kanallarının izlenmesini önerir.

[MetaQuotes]

Veri Bilimi için GitHub Yardımcı Pilot Nasıl Kullanılır (Python + VS Code)

Veri Bilimi için GitHub Yardımcı Pilot Nasıl Kullanılır (Python + VS Code)

Video, veri bilimi projeleri için kod önerileri sağlayan yapay zeka destekli bir araç olan GitHub Copilot'un nasıl kullanılacağına ilişkin bir öğreticidir. Konuşmacı, verileri gruplandırmak, grafikler oluşturmak ve tekrarlanan koda dayalı bir işlev oluşturmak için Copilot kullanımını gösterir. Ayrıca, kod okunabilirliğini iyileştirmek ve test senaryoları oluşturmak için GitHub Copilot Labs'ın nasıl kullanılacağını ve ayrıca özel makine öğrenimi algoritmalarını dahil etmeyi gösteriyorlar. Konuşmacı, GitHub Copilot gibi araçları kullanmanın programcıların gelecekte alakalı kalması için hayati olacağına inanıyor ve kontrol etmeyi öneriyor.

• 00:00:00 Bu bölümde, konuşmacı, yapay zeka destekli kod önerileri sağlayan bir araç olan GitHub Copilot'u tanıtıyor ve veri bilimi için nasıl kullanılabileceğini açıklıyor. Konuşmacı, bir veri kümesindeki her ürün için ortalama derecelendirmeyi hesaplama örneğini kullanarak, GitHub Copilot'un verileri gruplandırmak ve bir çizim oluşturmak için nasıl kod önerdiğini ve ardından tekrarlanan koda dayalı olarak bir işlev oluşturduğunu gösterir. Ardından konuşmacı, ücretsiz deneme için kaydolma, VS Code uzantısını yükleme ve öneriler arasında geçiş yapmak ve daha fazla sonuç oluşturmak için kısayolları kullanma dahil olmak üzere GitHub Copilot'u kullanmaya başlamayla ilgili ipuçları sağlar.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, GitHub hesabınızla eşitlenebilen ücretsiz bir uzantı olan VS Code'da GitHub Copilot Labs'ın nasıl kullanılacağını gösteriyor. Uzantı, bir dil çeviri özelliği, kod okunabilirliği için fırçalar ve test oluşturma sağlar. Konuşmacı, yorumların nasıl ekleneceğini, veri türlerinin nasıl ekleneceğini, kötü kodların nasıl ele alınacağını ve fırçalar seçeneğini kullanarak hata düzeltmenin nasıl yapıldığını göstererek bu özelliklerin nasıl kullanılacağını gösterir. Konuşmacı ayrıca, SVM regresörü gibi belirli bir makine öğrenimi algoritması için kod oluşturmak üzere özel seçeneği nasıl kullanabileceğinizi gösterir. Konuşmacı, GitHub yardımcı pilot laboratuvarlarının GitHub yardımcı pilotun deneysel bir özelliği olduğunu ve GitHub yardımcı pilot-X'in programlamanın geleceği olduğunu belirtiyor.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde konuşmacı, Labs'ın GitHub go ile birleştirilmiş GitHub yardımcı pilotunun potansiyelini tartışıyor. Support Vector Machine'i seçerek nasıl eklediklerini ve GitHub yardımcı pilotunun sözdizimini ve kodu nasıl güvenilir bir şekilde ürettiğini açıklıyorlar. Konuşmacı, kodlamanın geleceğinin bu olduğuna inanıyor çünkü yapay zeka yardımı ile programcılar yaratıcı düşünmeye odaklanabilirken, yapay zeka modülleri ve kitaplıkları içe aktarmayla ilgilenir. Seyirciyi GitHub yardımcı pilotunu kontrol etmeye teşvik ediyorlar ve bu araçlarla çalışmayı öğrenmenin on yıl içinde alakalı kalmak için hayati önem taşıyacağını, çünkü diğer programcıların kıyaslandığında çok daha üretken olacağını öne sürüyorlar.