AI說書 - Prompt Engineering - 2

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我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的,有鑑於此,我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


延續AI說書 - Prompt Engineering - 1,我們從AI分類開始談起:


  • 機器學習 (Machine Learning):

是AI的子集合,其專注於發展演算法或統計模型來讓電腦設備可以處理特定任務,它從資料學習模型,再將此模型應用於預測或決策的任務,這概念從1950末1960初開始,並因數位資料普及與電腦運算能力增加而從1990年代開始廣為受矚目。


  • 深度學習 (Deep Learning):

是機器學習的子集合,其目的與機器學習相同,只是採用「多層類神經網路」來當作模型,並以此為基礎從資料學習資料內含的複雜Pattern,它始於1980與1990年代,並因Backpropagation演算法與Convolutional Neural Network而受持續研究,來到2000年代,因為巨量數據與強大的GPU運算資源,使得深度學習受到強烈關注。


  • 自然語言處理 (Natural Language Processing)

自然語言處理是計算機科學、AI、語言學的交織產物,專注於電腦與人類語言的互動,宗旨是讓電腦了解、解釋、生成人類語言,這領域始於1950年代,並於1980年代因機器學習科技的導入而蓬勃發展。



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這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
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