În acest curs de două zile, participanții vor pătrunde în lumea modelelor lingvistice mari, cu un accent specific pe ChatGPT. Cursul acoperă o gamă largă de subiecte, de la înțelegerea conceptelor fundamentale și a istoriei ChatGPT și a familiei de modele GPT până la explorarea aplicațiilor și limitărilor acestora, inclusiv a alternativelor ChatGPT.
Participanții vor învăța cum să utilizeze ChatGPT în mod sigur și responsabil în diverse industrii și cazuri de utilizare, de la traducere la inginerie software, creare de conținut, analiză de percepție și rezumare de text. Ei vor înțelege cum funcționează ingineria de prompt și, de asemenea, vor lucra cu diverse API-uri pentru sarcini frecvente.
- Înțelegerea principalelor concepte ale modelelor lingvistice mari și ChatGPT, inclusiv a capacităților și aplicațiilor acestora.
- Comparația lui ChatGPT cu alte modele din familia GPT, analizându-le istoricul, furnizorii, modelele de licențiere și aspectele legate de protecția datelor.
- Explorarea impactului utilizării ChatGPT în diferite industrii, identificând potențialele beneficii și provocări în fiecare sector.
- Identificarea diferitelor cazuri de utilizare a ChatGPT, cum ar fi traducerea, generarea și depanarea codurilor, crearea de conținut, rezumarea și analiza sentimentelor.
- Dobândirea de competențe în ceea ce privește tehnicile de promptare și de inginerie a prompturilor pentru a interacționa eficient cu ChatGPT și a obține răspunsurile dorite.
- Explorarea diferitelor abordări ale ingineriei prompturilor, inclusiv Standard, Role, Zero-shot, Few-shot și Chain of Thoughts, și înțelegerea punctelor lor forte și a punctelor slabe.
- Analizarea riscurilor și a limitărilor asociate cu utilizarea ChatGPT, cu accent pe aspectele legate de confidențialitatea datelor și de securitate, și învățarea modului de atenuare a riscurilor potențiale.
- Proiectarea unei arhitecturi potențiale pentru o utilizare sigură a ChatGPT în cadrul întreprinderii, luând în considerare aspectele legate de confidențialitate și securitate.
- Comparația API-urilor OpenAI și Azure Cognitive Services, evaluarea avantajelor și dezavantajelor acestora și analiza modelelor existente disponibile prin intermediul acestor API-uri.
- Implementarea exemplelor Python pentru sarcini populare utilizând API OpenAI, dobândind experiență practică în lucrul cu ChatGPT în mod programatic.
- Crearea unei aplicații Python care utilizează API-ul ChatGPT pentru a converti notele de ședință în rezumate, aplicând cunoștințele dobândite în timpul cursului.
- Implementarea tehnicilor de anonimizare și mascare în Python pentru a proteja informațiile sensibile atunci când utilizați ChatGPT.
- Dezvoltarea unui modul de anonimizare în cadrul unei conexiuni ChatGPT, asigurând manipularea sigură a datelor în timpul interacțiunilor.
- Explorarea unor abordări alternative la utilizarea tehnologiei proprietare ChatGPT, înțelegând considerentele și implicațiile unor astfel de alegeri.
Nu există cerințe prealabile de certificare pentru acest curs.
1. Introducere în conceptele principale ale modelelor lingvistice mari și ChatGPT.
2. Compararea familiilor de modele ChatGPT și GPT: istoric, furnizori, model de licențiere și aspecte legate de protecția datelor.
3. Impactul utilizării ChatGPT în diferite industrii.
4. Cazuri de utilizare cu ChatGPT: traducere, generare și depanare de coduri, creare de conținut, rezumare, analiză a sentimentelor.
5. Prompts și inginerie promptă în ChatGPT.
6. Abordări în jurul ingineriei prompturilor: Standard, Rol, Zero-shot, Few-shot, Chain of Thoughts.
7. Riscuri și limitări în utilizarea ChatGPT (inclusiv aspecte legate de confidențialitatea datelor și de securitate).
8. Caz de utilizare: O arhitectură potențială pentru utilizarea securizată a ChatGPT de către întreprinderi.
9. Utilizarea API-urilor OpenAI și Azure Cognitive Services: argumente pro și contra, revizuirea modelelor existente.
10. Exemple Python de realizare a unor sarcini populare utilizând API OpenAI.
11. Exercițiu: Implementarea unei aplicații python care convertește notele de ședință în rezumat folosind ChatGPT API.
12. Cum se implementează anonimizarea și mascarea în Python.
13. Exercițiu: Implementarea unui modul de anonimizare într-o conexiune ChatGPT.
14. Alternative în utilizarea tehnologiei proprietare ChatGPT.
Nu sunt recomandări în acest moment.
În urma acestui curs, veți primi un certificat de absolvire.