Овладейте профессиональными навыками использования chatGPT для себя и вашего бизнеса, а также создайте собственный проект на основе chatGPT. Принципиальная разница между профессиональным и любительским использованием chatGPT — в глубине знаний и эффективности. Мы предлагаем практическое обучение с акцентом на передовые технологии.
Результаты обучения:
Профессиональное применение chatGPT в вашей работе
Повышение квалификации и увеличение дохода
Создание и продажа chatGPT проектов на заказ
Изучение новейших технологий
Программа обучения:
Python — 3 занятия
Создание аккаунта chatGPT, настройка оплаты, работа через API
Дообучение ChatGPT — 6 занятий
Создание нейро-сотрудников — 8 занятий
Интеграция и вывод в PRODUCTION — 8 занятий
Работа с речью — 5 занятий
Речевые модели — 5 занятий
Продажа проектов на заказ — 4 занятия
Курс поможет вам освоить современные технологии и монетизировать навыки создания chatGPT проектов.
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
1. Google-сервисы и Google Colaboratory (1. ChatGPT Professional)
Урок 2.
01:28:12
2. Python. Введение. Базовые типы данных
Урок 3.
01:20:13
3. Условные операторы и Циклы в Python
Урок 4.
02:02:14
4. Структуры данных
Урок 5.
02:26:39
5. Функции и модули
Урок 6.
01:53:22
6. Библиотека Pandas
Урок 7.
00:52:06
7. IDE. Среда разработки
Урок 8.
01:40:38
8. Основы работы с chatGPT. промт инжениринг
Урок 9.
02:00:56
9. Embedding представление текстов. Алгоритм LangChain
Урок 10.
01:29:32
10. Создание баз знаний. Архитектура базы. Работа с копирайтерами
Урок 11.
01:28:55
11. Создание диалога с chatGPT. Соединение нескольких chatGPT моделей
Урок 12.
01:23:10
12. Нейро ассистент на основе парсинга сайта. Система с несколькими базами знан
Урок 13.
01:32:25
13. Оптимизация количества токенов. Подходы к созданию промптов
Урок 14.
01:17:24
14. Методы Faiss
Урок 15.
00:39:52
15.1 Дополнение к занятию Создание WEB сервиса
Урок 16.
00:49:20
15.2 Мини урок Замыкания и Декораторы
Урок 17.
00:52:33
15.3 Мини урок ООП
Урок 18.
01:54:53
15. Создание веб сервиса с chatGPT. Часть 1
Урок 19.
01:50:57
16. Создание веб сервиса с chatGPT. Часть 2
Урок 20.
02:10:39
17. Создание Telegram бота с chatGPT. Часть 1
Урок 21.
00:04:40
18.1 Пример синхронного и асинхронного подходов в телеграм ботах
Урок 22.
00:05:58
18.2 Запуск чат бота
Урок 23.
01:26:28
18. Создание Telegram бота с chatGPT. Часть 2
Урок 24.
01:43:01
19. Распознавание речи
Урок 25.
01:31:22
20. Нейро копирайтер по видео
Урок 26.
01:41:36
21. Нейро контроль качества отдела продаж
Урок 27.
01:22:39
22. Нейро HR анализ собеседования
Урок 28.
01:19:48
23. Нейро HR составление резюме в формате диалога
Урок 29.
01:17:50
24. Нейро экзаменатор
Урок 30.
01:53:08
25. Нейро контент мейкер нейро трафиколог
Урок 31.
01:34:42
26. Нейро продажник. Часть 1
Урок 32.
01:16:14
27. Нейро продажник. Часть 2
Урок 33.
01:22:04
28.1 Запись от разработчика
Урок 34.
01:35:42
28. Запуск и использование SoTA (state of the art) локальных (контурных) моделей из открытой таблицы лидеров LLM HuggingFace для генерации текста
Урок 35.
00:54:15
29.1 Запись от разработчика
Урок 36.
00:40:44
29. Запуск и использование SoTA локальных (контурных) моделей из таблицы лидеров MTEB HuggingFace для формирования эмбеддингов в задаче Sentence Similarity.
Урок 37.
00:42:41
30.1 Запись от разработчика
Урок 38.
01:10:55
30. Запуск и использование SoTA локальных (контурных) моделей NLLB, MarianMT, Saiga перевода пар русский-английский
Урок 39.
01:04:26
31. Подбор видеокарт для работы моделей на своём сервере
Урок 40.
01:16:10
32. Публикация моделей на свой сервер
Урок 41.
00:10:17
33.1 Дополнительная запись создания проекта
Урок 42.
00:08:22
33.2 Android и язык Kotlin
Урок 43.
00:57:53
33. Создание Android приложения с chatGPT. Часть 1
Урок 44.
00:34:23
34. Создание Android приложения с chatGPT. Часть 2
Урок 45.
00:55:37
35. Создание веб приложения с chatGPT. Часть 1
Урок 46.
00:49:23
36. Создание веб приложения с chatGPT. Часть 2
Урок 47.
01:13:42
37. Создание веб приложения с chatGPT. Часть 3
Урок 48.
00:44:34
38. Очистка распознанной речи
Урок 49.
01:16:52
39. Генерация речи
Урок 50.
00:47:22
40. Перенос стиля речи. Часть 1
Урок 51.
01:13:43
41. Перенос стиля речи. Часть 2
Урок 52.
02:02:23
42. Продажа проектов. Получение заявок
Урок 53.
01:32:09
43. Продажа проектов. Продажа, переговоры с компанией
Урок 54.
01:09:16
44. Продажа проектов. Юридические вопросы, договор и техническое задание
Урок 55.
01:23:05
45. Продажа проектов. Оценка стоимости проектов на chatGPT
Урок 56.
00:49:14
1 Google сервисы и Google Colaboratory (2. Python-разработчик)
Урок 57.
02:30:15
2 Python. Введение. Базовые типы данных
Урок 58.
02:15:20
3 Условные операторы и Циклы в Python. Pattern matching
Урок 59.
02:38:36
4. Структуры данных
Урок 60.
03:05:40
5 Функции и работа со строками
Урок 61.
01:40:21
6 IDE. Среда разработки
Урок 62.
01:31:25
7 Git
Урок 63.
02:57:29
8 Классы и объекты. Инкапсуляция, атрибуты и свойства. Статические методы, методы класса
Урок 64.
01:10:40
9 Наследование, переопределение базового класса
Урок 65.
01:11:22
10 Обработчики ошибок_ генерация исключений_ создание своих типов исключений
Урок 66.
01:05:59
11 Модули, пакеты, иниты
Урок 67.
02:07:09
12 Работа с файлами, с операционной системой и путями. Кодировки, сериализация данных, j
Урок 68.
01:08:57
13. Структура Web приложений
Урок 69.
02:35:13
14. Основы HTMLCSS
Урок 70.
02:48:54
15. Django. Установка, создание первого проектаприложения, запуск
Урок 71.
02:14:05
16 View и URLS. Представление и маршруты
Урок 72.
01:30:28
17 Templates. Работа с шаблонами
Урок 73.
01:35:43
18 Работа с формами
Урок 74.
00:55:50
19 Начало работы с Моделями
Урок 75.
01:13:46
20 Запросы в Django ORM
Урок 76.
00:48:10
21 Фильтрация и сортировка
Урок 77.
00:40:19
22 CRUD и агрегатные операции
Урок 78.
01:15:29
23 REST API
Урок 79.
01:23:47
24 Введение в веб сервисы. Django REST Framework
Урок 80.
00:58:52
25 Django web-api. Авторизация OAuth 2.0
Урок 81.
01:43:26
26 PostgreSQL(PG4)
Урок 82.
01:15:42
27 SQL ORM SQLAlchemy
Урок 83.
00:56:50
28 Алхимия
Урок 84.
01:05:36
29 FastAPI
Урок 85.
01:05:24
30 Работа с базой данных через SQLAlchemy
Урок 86.
01:06:14
31 Основные команды linux
Урок 87.
01:16:57
32 Настройка Nginx
Урок 88.
00:55:27
33 Docker контейнеры. Cоздание контейнеров для web приложений
Урок 89.
01:02:58
34 Развертывание сайтов на Django. Wsgi, gunicorn, nginx. Часть 1
Урок 90.
01:07:33
35 Развертывание сайтов на Django. Wsgi, gunicorn, nginx. Часть 2
Урок 91.
00:31:19
36 Web Soccet
Урок 92.
01:19:51
1 Сбор и разметка базы (3. Тестировщик речевых моделей)
Урок 93.
01:04:08
2 Тестирование и оценивание ответов нейронных сетей
Урок 94.
01:14:00
3 Исправление ответов нейронных сетей
Урок 95.
00:41:45
4 Рабочая коммуникация
Урок 96.
00:44:32
1 Что такое Git (4. GitHub)
Урок 97.
00:42:43
2 Ветвления
Урок 98.
00:31:24
3 Инфраструктура
Урок 99.
00:32:42
4 Управление проектом в GitHub
Урок 100.
01:59:29
1.1 Работа с внешними источниками для поиска и загрузки данных, знакомство с библиотекой бэктестинга и стратегиями для покупки и продажи Лекция (5. Трейдинг)
Урок 101.
01:25:01
1.2 Работа с внешними источниками для поиска и загрузки данных, знакомство с библиотекой бэктестинга и стратегиями для покупки и продажи Семинар
Урок 102.
02:10:44
2.1 Пример написания собственного бэктестинга и базовая разметка для задачи классификации датасета Лекция
Урок 103.
01:32:37
2.2 Пример написания собственного бэктестинга и базовая разметка для задачи классификации датасета Семинар
Урок 104.
02:14:28
3.1 Генетический алгоритм разметки данных для классификации, сравнение с базовой разметкой и проверка бэктестингом Лекция
Урок 105.
01:37:54
3.2 Генетический алгоритм разметки данных для классификации, сравнение с базовой разметкой и проверка бэктестингом Семинар
Урок 106.
02:22:32
4.1 Обучение нейронной сети в задаче предсказания покупать, держать, продавать методом классификации Лекция
Урок 107.
00:54:20
4.2 Обучение нейронной сети в задаче предсказания покупать, держать, продавать методом классификации Семинар
Урок 108.
02:24:10
5.1 Регрессионная модель предсказания, учет автокорреляции и мега_популяционный генетический алгоритм в поиске модели нейронной сети Лекция
Урок 109.
01:07:55
5.2 Регрессионная модель предсказания, учет автокорреляции и мега_популяционный генетический алгоритм в поиске модели нейронной сети Семинар
Урок 110.
02:26:10
6.1 Обучение регрессионной модели на несколько шагов предсказания с бэктестингом стратегии принятия решения Лекция
Урок 111.
02:07:50
6.2 Обучение регрессионной модели на несколько шагов предсказания с бэктестингом стратегии принятия решения Семинар
Урок 112.
02:06:14
1 Создание моделей на AutoKeras (6. AutoML)
Урок 113.
02:07:59
2 Оптимизация моделей на KerasTuner и Talos
Урок 114.
02:02:24
3 Генетические алгоритмы для оптимизации гиперпараметров нейронных сетей
Урок 115.
01:04:25
4 Оптимизация сложных моделей на KerasTuner и Talos
Урок 116.
01:48:35
5 Использование генераторов при оптимизации гиперпараметров нейронных сетей
Урок 117.
01:42:56
1 YandexCloud. Сервисы (7. Интеграция в Production)
Урок 118.
01:37:07
2 YandexCloud. VirtualMachine. DataSphere
Урок 119.
01:54:26
3 FastAPI
Урок 120.
01:40:47
4 Создание Desktop приложений
Урок 121.
01:35:53
5 Создание и настройка собственного сервера
Урок 122.
01:20:27
6 TensorRT. Оптимизация кода
Урок 123.
01:21:16
7 JetsonNano
Урок 124.
01:16:33
8 Rasberry pi. Arduino. Интеграция в квадрокоптеры
Урок 125.
01:54:26
9 Android. Пример создания готового приложения
Урок 126.
01:12:59
10 YandexCloud. Обучение НС на кластере видеокарт
Урок 127.
00:53:49
1 Введение в курс (подготовка среды, установка пакетов, знакомство с IDE VSCode (8. Telegram-бот с нейронной сетью)
Урок 128.
01:26:16
2 Создание первого бота (регистрация, структура, настройки
Урок 129.
01:08:02
3 Интеграция нейронной сети FER (распознавание эмоций по фотографии) в бота
Урок 130.
00:59:35
4 Создание бота для голосового общения с chatGPT. Запуск бота по API на сервере
Урок 131.
01:09:22
5 Интеграция в бота нейронной сети по трекингу объектов на видео
Урок 132.
01:03:17
6 Запуск ТГ-бота в Docker контейнере
Урок 133.
02:33:24
1 Основы дообучения. Роли ChatGPT. Подсчет токенов. LangChain. Ответы (9. Дообучение СhatGPT на собственной базе)
Урок 134.
02:27:56
2 Принципы написания эффективных инструкций. Создание диалога
Урок 135.
02:23:07
3 Создание базы знания для дообучения ChatGPT
Урок 136.
01:46:50
4 Создание сложной структуры из нескольких chatGPT с различными инструкциями
Урок 137.
02:01:28
5 AutoGPT
Урок 138.
02:39:31
1 Синтаксис Kotlin (10. Android-приложение с нейронной сетью)
Урок 139.
02:10:01
2 Архитектура приложения под Android. Обзор различных IDE для разработки
Урок 140.
01:12:23
3 TensorFlow Lite
Урок 141.
01:21:37
4 Создание полноценного приложения Android
Урок 142.
00:59:07
5 Тестирование и оптимизация приложений
Урок 143.
01:34:13
6 Разработка мобильного приложения
Урок 144.
02:21:52
1 Обзор нейро-сотрудников и основы дообучения chatGPT (11. Нейро-сотрудники)
Урок 145.
02:17:36
2 Создание базы знаний и тестирование нейро сотрудников
Урок 146.
01:32:03
3 Интеграция нейро-сотрудников в production работа с речью дополнительные возможнос
Урок 147.
01:33:09
4 Речевые модели для работы в контуре компании
Урок 148.
00:57:41
5 Брифы по типовым нейро-сотрудникам
Урок 149.
01:27:11
6 Оценка срока проекта команда разработки проекта подбор нейро-сотрудника для компании
Авторы - Дмитрий Романов, Университет Искусственного Интеллекта
Дмитрий Романов
Основатель университета искуственного интеллекта. Senior AI. Senior.net. Разработчик в области AI с 2003 года. Руководитель IT проектов с 2011 года. Создал первый в России нейрокомпьютерный интерфейc. Опыт преподавания с 1999 года
Университет Искусственного Интеллекта
Университет Искусственного Интеллекта представляет собой образовательное учреждение, специализирующееся на обучении нейронным сетям, Python, и применении искусственного интеллекта (AI) в различных сферах. Программа курсов охватывает широкий спектр тем от основ искусственного интеллекта и нейронных сетей до применения AI в разработке нейронных сетей для обработки текстов, машинного зрения, предсказания временных рядов и машинного творчества. Кроме
судя по длительности курса, его сам chatgpt сгенерировал
RuralGuyWithLaptop
Normy!
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Что представляют собой искусственные нейронные сети?Искусственные нейронные сети — это программы, функционирующие по принципу человеческого мозга. В мозге есть клетки, называемые нейронами, которые отвечают за обработку и передачу мыслей. Подобные элементы присутствуют и в искусственных нейронных сетях, где они используются для передачи и обработки информации.
Запускаем марафон по искусственному интеллекту — никакой воды, только практика. Проводить его буду я (Keep Calm) вместе с партнёром, владелцем агентства по автоматизации процессов с помощью ИИ. Мы будем двигаться от простых инструментов к более сложным, чтобы каждый дошёл до ощутимого результата. Причём уже на первом занятии ты найдёшь полезные решения, которые сразу захочешь внедрить в свою жизнь.Сначала разберём основы: чем отличаются разные ИИ
Курс по Automatic1111. От новичка, до профессионала
Почему стоит выбрать Automatic1111?Automatic1111 — это самый универсальный инструмент для создания изображений с помощью искусственного интеллекта, открывающий новые возможности для специалистов в разных областях. Его гибкость и мощность позволяют создавать уникальные и креативные изображения, которые находят применение в искусстве, дизайне, маркетинге и других сферах.
Мы разберем все доступные инструменты ChatGPT, вопросы авторского права и как продавать свои творения онлайн. Курс подходит как для опытных писателей, так и для новичков, желающих освоить захватывающий мир ИИ. По завершении курса вы овладеете ChatGPT и создадите портфолио для пассивного дохода.
Давайте перейдем к курсу. Вот что вас ждет:Узнаете, как конкретно действовать и не задаваться вопросами "что?" и "почему?"Научитесь самостоятельно создавать яркие превью для видео.За 1 час находить трендовые ниши и оптимизировать видео для увеличения целевого трафика.Узнаете секреты диагностики YouTube-канала и работы с подкастами.В курсе три блока: YouTube, нейросети, и их интеграция для роста.Это курс для тех, кто готов двиг