AI视频教程下载:给企业管理层和商业精英的ChatGpt课程

课程内容大纲:

1-引言

2-面向初学者的生成性人工智能

3-与ChatGPT一起学习提示101
详细介绍了如何使用ChatGPT的六种沟通模式,并提供了各种实际应用场景和示例:

**Q&A模式(问题与答案模式)**:

- 这是最基本的沟通模式,通过提问来获得具体的答案。

- 示例prompt:询问“2018年美国总统是谁?”以获得直接回答。

**指令性词汇(Instructional Word)**:

- 要求ChatGPT执行特定任务。

- 示例prompt:指示ChatGPT“写一首关于圣诞节的短诗”。

**角色扮演模式(Role Playing Mode)**:

- ChatGPT扮演另一个人或角色,模拟其风格和回答。

- 示例prompt:进行角色扮演,模拟“莎士比亚”写关于气候变化的诗。

**讨论模式(Discussion Mode)**:

- 与ChatGPT就某个话题进行深入探讨,获取新知识和视角。

- 示例prompt:讨论“气候变化对经济的影响”。

**模拟模式(Simulation Mode)**:

- 创建并练习可能在现实世界中发生的场景。

- 示例prompt:模拟“愤怒的客户电子邮件关于延迟交付的问题”。

**头脑风暴模式(Brainstorming Mode)**:

- 生成关于特定主题的大量创意和想法。

- 示例prompt:头脑风暴“帮助对抗气候变化的创业想法”。

此外,课程还介绍了如何构建有效的提示词结构,以提高ChatGPT输出的质量和相关性。这包括以下几个组成部分:

- **任务(Task)**:明确要执行的动作或任务。

- **上下文(Context)**:提供相关的背景信息。

- **例子(Example)**:给出一个或多个示例,帮助模型理解期望的输出格式。

- **角色(Persona)**:指定AI在特定场景中扮演的角色。

- **格式(Format)**:指定输出的格式,如列表、段落、电子邮件等。

- **语气(Tone)**:设定文本的语气,如正式、幽默、激动等。

课程还探讨了如何使用高级分析功能(Advanced Analytics),包括数据可视化、图像编辑、视频和GIF创建、QR码生成、PDF文件分析和统计测试等。这些功能通过在ChatGPT内部编写和执行代码来实现,无需用户具备编程知识。

4-ChatGPT的多模态能力 ChatGPT 4

这节课详细介绍了如何使用ChatGPT的各种功能,包括创建AI Agents、探索社区创建的GPTs、使用高级分析功能以及图像生成:

**创建AI智能体(AI Agents)**:

- 使用ChatGPT Builder创建特定任务的AI代理,如博客标题创建器。

- 示例prompt:创建一个AI Agents,用于生成带有emoji的简短、精炼的博客标题。

**探索GPTs商店(Exploring Community GPTs)**:

- OpenAI提供了一个GPTs商店,用户可以创建并分享自己的GPT。

- 示例prompt:在GPTs商店中搜索与创业相关的AI代理。

**高级分析功能(Advanced Analytics Feature)**:

- 使用高级分析功能进行数据可视化、图像编辑、视频和GIF创建、QR码生成、PDF文件分析和统计测试。

- 示例prompt:使用Nvidia股票的收盘价数据创建时间序列图表。

**图像生成(Image Generation)**:

- 使用Dali模型进行图像识别、转换和生成。

- 示例prompt:将一张意面图片转换为文本描述,并请求食谱。

**文本到图像(Text to Image)**:

- 通过文本提示生成图像,可以指定风格、颜色、构图和相机角度。

- 示例prompt:创建一个穿着礼服的土耳其男士的全身像,背景为红毯。

**图像编辑和风格应用(Image Editing and Style Application)**:

- 通过文本提示编辑图像,如添加太阳镜、改变颜色主题、添加雪景。

- 示例prompt:将图像转换为黑白,并添加温暖色调。

**摄影元素(Photography Elements)**:

- 使用摄影技术如相机角度、类型和视角来创建图像。

- 示例prompt:从鹰眼视角获取多伦多天际线的全身拍摄。

**UI/UX设计(UI/UX Design)**:

- 利用图像模型进行用户界面和用户体验设计,如仪表板和着陆页。

- 示例prompt:创建一个类似AirBNB的登陆页面。

**数字产品销售(Selling Digital Products)**:

- 使用AI生成的图像在平台如Etsy上销售数字艺术作品。

- 示例prompt:将宠物图片转换成中世纪贵族风格。

这节课还强调了如何通过提供具体的指令和知识基础来训练和定制AI Agents,以及如何使用高级分析功能来执行复杂的数据分析任务。此外,文档提到了如何通过API连接到特定数据库,以创建具有特定数据访问能力的AI代理。最后探讨了使用AI进行图像生成的商业潜力,尤其是在创建和销售数字艺术作品方面。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/9365.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

打印机处于脱机状态如何恢复到正常状态?最简单!

当打印机一直处于脱机状态但打印机重启了好几遍仍然无效果时,尝试以下方法或许会成功! 1.打开设置,在主页界面会有它的推荐设置,如上图,此时只需要点击“打印机和扫描仪”这个方框即可 2.但也并不是每次都会有推荐设置…

从零开始!学习绘制3D表情的详细指南

在2020 年的苹果全球开发者大会(WWDC),苹果发布了新的 macOS 11(又名 Big Sur)。其中在UI视觉方面macOS Big Sur 系统最大的变化就是图标上, Big Sur更新了很多新设计风格的 3D应用图标,3D设计的确可以提升UI整体的视觉氛围,并且现…

docker自定义网桥和容器的网络IP段

生产环境中服务器IP基本都是内网ip,有时会和docker网桥以及容器的ip段产生冲突,导致无法访问应用的情况,要避免这种情况可以自己自定义docker的网桥和容器使用的ip段。 需要在docker配置文件中添加配置,编辑文件:vi /e…

【linux软件基础知识】std::lock_guard 和 std::unique_lock的区别

std::lock_guard 和 std::unique_lock 是两个 C++ 标准库类,它们为锁定和管理互斥体提供不同级别的灵活性和功能。 std::lock_guard 是一个简单的包装类,它提供互斥体上的作用域锁。 它获取构造锁并在超出范围时自动释放它。 std::lock_guard 专为需要锁定块或函数的整个范围…

【linux软件基础知识】文件的概念:文件控制块(FCB)

文件控制块(FCB) 在文件系统中,文件控制块(FCB)或文件头是与每个文件关联的数据结构。 它包含有关文件的各种属性和元数据,允许操作系统和文件系统管理和检索有关文件的信息。 FCB 中存储的具体属性可能会根据文件系统实现的不同而有所不同,但通常包括: 文件名:文件…

C++ 容器(三)——Vector操作

一、vector定义 动态大小:vector可以根据需要动态增加或减少元素的数量,而不需要事先指定数组大小,这使得它非常灵活。随机访问:可以通过下标快速访问vector中的任何元素,时间复杂度为O(1)。内存管理:vector内部封装了动态内存管理的细节,可以自动扩展容量并释放不再需要…

wsl2安装rancher并导入和创建k8s集群

环境准备 安装wsl2点击此文]ubuntu20.04安装docker 点击此文,安装完成后docker镜像仓库改成阿里云镜像加速地址.如果不熟请点击此文 docker 安装rancher 启动wsl,根据官方文档以root身份执行 sudo docker run -d --restartunless-stopped -p 80:80 -p 443:443 --privileged …

《基于GNU-Radio和USRP的雷达通信系统的实现》文献阅读

文章目录 前言一、摘要二、引言三、联合系统实施1、基本原理2、实验方案 四、软件设置1、发射机2、接收机 五、实验结果1、实验设置2、波形3、室内外对比4、不同参数的结果 六、结论七、参考文献八、论文自取九、阅读收获 前言 本文记录《基于GNU-Radio和USRP的雷达通信系统的实…

典型相关分析模型评价的标准和代码

典型相关分析模型的评价标准主要包括以下几个方面: 1. **模型拟合度**:评估模型是否能够充分解释观察到的数据变异。通常使用相关系数或典型相关系数来衡量模型的拟合度。 2. **变量选择**:评估选择的变量是否能够有效地解释目标变量的变异…

抱歉

由于最近面临着巨大的升学压力,我很少写博客,但我会抽时间写博客的,并且openjudge的题目我也在做,还正在其他好博客学习如何能把代码写的跟具体把博客做好做的幽默之类的,漫画也出了一个新坑,叫 地球“n…

2024粤港澳青少年信息学创新大赛C++知识点汇总和真题训练

2024粤港澳青少年信息学创新大赛C知识点汇总和真题训练 知识汇总 真题训练 程序设计语言C是一种解释性语言。 A.正确 B.错误 Python是一种编译型语言。 A.正确 B.错误 误 RAM(随机存取存储器)是一种易失性存储设备。 A.正确 B.错误 Java…

Docker-harbor

一、搭建本地私有仓库 1.1 下载Registry镜像 1.2 添加本地私有仓库配置 1.3 重启服务并运行Registry容器 1.4.容器的操作 1.4.1 拉取Nginx镜像并为镜像打标签 1.4.2 上传到私有仓库 1.4.3 列出私有仓库所有镜像 1.4.4 列出私有仓库的镜像的所有标签 1.4.5 先删除原有…

基于鸢尾花数据集实施自组织神经网络聚类分析

基于鸢尾花数据集实施自组织神经网络聚类分析 1. 自组织神经网络的基础知识2. 鸢尾花数据集的自组织分类3. SOM的无监督聚类 1. 自组织神经网络的基础知识 自组织神经网络也称自组织映射(SOM)或自组织特征映射(SOFM),…

限流算法深度解析与实用指南

1. 限流概述 在现代软件开发中,服务的高可用性和稳定性是至关重要的,而限流正是确保这一点的有效技术手段之一。限流可以防止过多的请求在短时间内涌向服务,从而引发服务过载并最终导致崩溃。这一部分,我们将探讨限流的必要性、应…

Coze扣子开发指南:用免费API自己创建插件

虽然Coze扣子现在插件商店已经有几百个插件了,但相对于海量人群的众多差异化需求,还是远远不够的。如果插件商店没有合适的插件,其实完成可以自己创建,过程也很简单,不需要编写任何代码。 首先打开个人空间&#xff0…

mybatis的xml配置文件以及mybatis使用

数据库配置文件.db(放在resource下)&#xff1a; Mb.driver com.mysql.cj.jdbc.Driver Mb.url jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/数据库名 Mb.username root Mb.password 密码 mybatis-config的xml文件&#xff08;放在resource下&#xff09;&#xff1a; <?xml versio…

速盾cdn在企业网站和小微企业网站中表现如何?

速盾CDN&#xff08;Content Delivery Network&#xff09;是一种通过分布式网络将内容快速传递给用户的技术解决方案。在企业网站和小微企业网站中&#xff0c;速盾CDN提供了许多好处和优势。 首先&#xff0c;速盾CDN可以大大提高网站的访问速度。由于CDN采用分布式的方式&a…

Pytorch基础:torch.expand() 和 torch.repeat()

在torch中&#xff0c;如果要改变某一个tensor的维度&#xff0c;可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法&#xff0c;这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。 expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数&#xff0c;但其…

AcWing 835:Trie字符串统计 ← 字典树(Trie树)模板题

【题目来源】https://www.acwing.com/problem/content/837/【题目描述】 维护一个字符串集合&#xff0c;支持两种操作&#xff1a; ● I x 向集合中插入一个字符串 x&#xff1b; ● Q x 询问一个字符串在集合中出现了多少次。 共有 N 个操作&#xff0c;所有输入的字符…

如何在Python中实现文本相似度比较?

在Python中实现文本相似度比较可以通过多种方法&#xff0c;每种方法都有其适用场景和优缺点。以下是一些常见的文本相似度比较方法&#xff1a; 1. 余弦相似度&#xff08;Cosine Similarity&#xff09; 余弦相似度是通过计算两个向量之间夹角的余弦值来确定它们之间的相似…