ChatGPT技术与人类对话能力的比较与评估.docx下载

weixin_39821526 2023-09-17 15:00:41

ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/vipfanxu/88288449?utm_source=bbsseo

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ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

ChatGPT技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

随着『GPT4多模态/Microsoft 365 Copilot/Github Copilot X/ChatGPT插件』的推出，绝大部分公司的技术产品服务，以及绝大部分人的工作都将被革新一遍① 类似iPhone的诞生大家面向iOS编程有了App Store② 现在有了ChatGPT插件/GPT应用商店，以后很多公司很多人面向GPT编程(很快技术人员分两种，一种懂GPT，一种不懂GPT)如此火的ChatGPT正在改变世界，其背后原理是什么呢(比如为何可以精准理解人类意图、为何可以做数学推理题、为何可以debug、为何长对话下如此流畅)通过100篇论文做支撑，本课程将呈现最全面、细致、透彻的ChatGPT技术细节讲解

深度学习TensorFlow对话机器人实战全系列精品课：一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书，新书配合此实战课程结合学习，一静一动，互补高效学习！本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课，技术前沿热门，这个《深度学习TensorFlow对话机器人实战全系列精品课》来自陈敬雷在一线大型互联网公司的多年实战经验总结，实实在在的重量级干货分享！二、课程简介对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。在未来几十年，人机交互方式将发生变革。越来越多的设备将具有联网能力，这些设备如何与人进行交互将成为一个挑战。自然语言成为适应该趋势的新型交互方式，对话机器人有望取代过去的网站、如今的APP，占据新一代人机交互风口。在未来对话机器人的产品形态下，不再是人类适应机器，而是机器适应人类，基于人工智能技术的对话机器人产品逐渐成为主流。对话机器人从对话的产生方式，可以分为基于检索的模型（Retrieval-Based Models）和生成式模型（Generative Models），基于检索我们可以使用搜索引擎的方式来做，基于生成式模型我们可以使用TensorFlow或MXnet深度学习框架的Seq2Seq算法来实现，同时我们可以加入强化学习的思想来优化Seq2Seq算法。我们这个《深度学习TensorFlow对话机器人实战全系列精品课》从TensorFlow深度学习框架原理以及主流的神经网络算法讲起，逐步由浅入深的给大家详细讲解对话机器人项目的原理以及代码实现、并在公司服务器上演示如何实际操作和部署的全过程！！！深度学习TensorFlow对话机器人实战全系列精品课大纲如下：一、主流深度学习框架1、Tensorflow深度学习框架2、mxnet多GPU深度学习框架二、神经网络算法3、MLP多层感知机算法4、CNN卷积神经网络5、RNN循环神经网络，6、LSTM长短期记忆神经网络7、Seq2Seq端到端神经网络【可试听】8、GAN生成对抗网络9、深度强化学习DQN三、对话机器人实战10、对话机器人原理与介绍11、基于TensorFlow对话机器人项目实战【可试听】12、基于TensorFlow对话机器人模型训练前数据准备和处理13、基于TensorFlow对话机器人项目实战源码解析和Linux服务器训练模型过程操作实战14、基于TensorFlow对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战【可试听】15、基于MXNet对话机器人项目实战16、基于MXNet对话机器人项目实战源码解析17、基于MXNet对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战18、基于深度强化学习机器人19、基于搜索引擎对话机器人20、对话机器人的Web服务工程化三、老师介绍陈敬雷充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷，北京充电了么科技有限公司创始人，CEO兼CTO，十几年互联网从业经验，曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技，曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务，对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验，在技术领域，尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验，其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖，推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍，分别是《分布式机器学习实战（人工智能科学与技术丛书）》、《自然语言处理原理与实战（人工智能科学与技术丛书）》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业，研发了充电了么app和网站，用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。

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