GENERATYWNA SZTUCZNA INTELIGENCJA Z CHATGPT I MODELAMI OPENAI

Generatywna sztuczna inteligencja z ChatGPT i modelami OpenAI. Podnieś swoją produktywność i innowacyjność za pomocą GPT3 i GPT4

SPIS TREŚCI

O autorce

O korektorce merytorycznej

Wstęp

Część 1. Podstawy modeli generatywnej sztucznej inteligencji i GPT

Rozdział 1. Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
Dziedziny generatywnej sztucznej inteligencji
Generowanie tekstu
Generowanie obrazów
Generowanie muzyki
Generowanie wideo
Historia i obecny stan badań
Podsumowanie
Źródła
Rozdział 2. OpenAI i ChatGPT – co się kryje za rynkowym szumem
Wymagania techniczne
Czym jest OpenAI?
Przegląd rodzin modeli OpenAI
Droga do ChatGPT: rozwiązania matematyczne
Struktura sieci RNN
Główne ograniczenia sieci RNN
Usuwanie ograniczeń – wprowadzenie transformerów
GPT-3
ChatGPT: aktualny stan
Podsumowanie
Źródła

Część 2. ChatGPT w akcji

Rozdział 3. Wprowadzenie do ChatGPT
Tworzenie konta ChatGPT
Interfejs użytkownika
Organizowanie czatów
Podsumowanie
Źródła
Rozdział 4. Projektowanie promptów
Uczenie bez danych, z jedną i z kilkoma informacjami – typowe dla modeli transformerów
Zasady odpowiedniego konstruowania promptów w celu uzyskania poprawnych i spójnych wyników
Unikanie ryzyka ukrytej stronniczości i uwzględnianie kwestii etycznych w ChatGPT
Podsumowanie
Źródła
Rozdział 5. Poprawa produktywności z ChatGPT
Wymagania techniczne
ChatGPT jako osobisty asystent
Generowanie tekstu
Tłumaczenie i poprawa umiejętności pisania
Szybkie pozyskiwanie informacji i wywiad konkurencyjny
Podsumowanie
Rozdział 6. Przyszłość z ChatGPT
Po co deweloperom ChatGPT?
Generowanie, optymalizowanie i debugowanie kodu
Generowanie dokumentacji i wyjaśnianie kodu
Interpretowanie działania modeli ML
Tłumaczenie kodu na inne języki programowania
Podsumowanie
Rozdział 7. Marketing z ChatGPT
Wymagania techniczne
Dlaczego marketingowcy potrzebują ChatGPT?
Tworzenie nowych produktów i strategii wejścia na rynek
Testy A/B dla porównania działań marketingowych
Wzmocnienie optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO)
Analiza wydźwięku wypowiedzi w celu poprawy jakości i zwiększenia zadowolenia klienta
Podsumowanie
Rozdział 8. Badania z ChatGPT
Dlaczego naukowcy potrzebują ChatGPT?
Wybór literatury przedmiotu
Pomoc przy projektowaniu eksperymentu
Generowanie i formatowanie bibliografii
Generowanie prezentacji na temat badania
Podsumowanie
Źródła

Część 3. OpenAI dla przedsiębiorstw

Rozdział 9. OpenAI i ChatGPT dla przedsiębiorstw – wprowadzenie do Azure OpenAI
Wymagania techniczne
OpenAI i Microsoft, czyli sztuczna inteligencja dla przedsiębiorstw – wprowadzenie do Azure OpenAI
Starsze rozwiązania Microsoftu w zakresie AI
Usługi Azure OpenAI Service
Odkrywanie usługi Playground
Po co wprowadzać publiczną chmurę?
Czym jest odpowiedzialna AI?
Droga Microsoftu w kierunku odpowiedzialnej AI
Azure OpenAI a odpowiedzialna AI
Podsumowanie
Źródła
Rozdział 10. Ważne przypadki użycia dla korporacji
Wymagania techniczne
Jak Azure OpenAI jest wykorzystywany w przedsiębiorstwach?
Analizator i generator umów
Identyfikacja kluczowych postanowień
Analiza języka
Zaznaczanie potencjalnych problemów
Tworzenie szablonów umów
Frontend ze Streamlitem
Analiza działania call center
Wyodrębnianie parametrów
Analiza wydźwięku rozmowy
Klasyfikacja żądań klientów
Implementacja frontendu za pomocą Streamlita
Wyszukiwanie semantyczne
Osadzanie dokumentów za pomocą modułów LangChain
Tworzenie frontendu w Streamlicie
Podsumowanie
Źródła
Rozdział 11. Epilog i ostatnie przemyślenia
Podsumowanie zagadnień omówionych w poprzednich rozdziałach
To dopiero początek
Powstanie multimodalnych dużych modeli językowych
Bing i Copilot
Wpływ technologii generatywnych na przemysł
Obawy związane z generatywną AI
Elon Musk wzywa do zatrzymania rozwoju
ChatGPT został zakazany we Włoszech przez Garante della Privacy
Etyczne implikacje generatywnej AI i dlaczego potrzebujemy odpowiedzialnej AI
Czego można się spodziewać w najbliższej przyszłości?
Podsumowanie
Źródła