Transcripciones
1. Introducción: Ganar sobre
inteligencia artificial no es un lujo. Es una necesidad
en el mundo actual. Independientemente del mercado, independientemente de la industria en la
que te encuentres o de
tu trayectoria profesional, no
quieres
quedarte atrás. El mundo se mueve,
el mundo está cambiando y la inteligencia artificial
es parte de ese cambio. Para aprender sobre la inteligencia
artificial, existen conceptos esenciales clave que debes adquirir. En esta clase actual, te
vamos a equipar con conocimientos
esenciales para
ayudarte a entender las funcionalidades de
la inteligencia
artificial, cómo lidiar con la IA,
un GPT, cómo estructurar las indicaciones
adecuadas para sacar el
máximo provecho de la
inteligencia artificial y Chad GPT. Y no sólo eso. Te
vamos a proporcionar un loopprnt exclusivo para ayudarte
a ponerte
al día con el proceso Simplemente puedes
descargarlo como parte de la clase actual. Además, se te
va a otorgar acceso gratuito y
exclusivo a
una herramienta de generación rápida, que te ayudará a reforzar el concepto y aplicar los
aprendizajes a la práctica, todo eso en esta clase
actual No
querrás perder la oportunidad de aprender estos conceptos
esenciales, prácticas
esenciales de inteligencia
artificial
que seguramente te
ayudarán a ponerte al día para dar
seguimiento y mantenerte al día con
todos estos cambios.
2. Tu proyecto: Tu proyecto para el curso
actual gira torno a crear
tu propio prompt, estructurado de una manera
que te obtenga los mejores resultados de tu
interacción con Chad GPT Después,
vas a compartir tu estructura rápida
con el resto de la comunidad para recibir comentarios.
3. Qué es la IA: En primer lugar, definamos qué es la inteligencia artificial. Se refiere a la simulación
de inteligencia humana y máquinas que están programadas para pensar y aprender como los humanos. ¿Qué
significa eso? En primer lugar, echamos un vistazo al proceso de cómo los humanos entienden
o se comunican. En primer lugar, recopilamos
información, recopilamos datos. Luego estamos utilizando esos
datos en forma de capacitación, luego evaluamos los datos, luego implementamos los datos y
aprendemos de nuestros
hallazgos y errores. La misma lógica se aplica para la inteligencia
artificial. IA funciona procesando
grandes cantidades de datos identificando
patrones o correlaciones, lo que hace que los datos sean
útiles y predecibles Con el fin de tener un enfoque
sistemático la inteligencia artificial. En primer lugar, tenemos que
comenzar recopilando los datos. Luego ingresando los datos en el modelo de IA para
entrenar al modelo de IA Entonces vamos a
evaluar la salida. Entonces vamos a desplegar la solución después de recopilar
los datos y liberarlos, y luego vamos a realimentar el modelo de
inteligencia artificial para afinar los resultados, y vamos de arriba a abajo Recopile los datos,
entrene el modelo, evalúe la salida,
despliegue los resultados y luego retroalimente todo
el proceso
de iteración una y otra vez, hasta que afine y obtenga el resultado perfecto
que está buscando
4. IA contra humanos: inteligencia artificial
se refiere a la simulación de inteligencia
humana en máquinas que están programadas
para pensar como nosotros. En primer lugar, nosotros como humanos, tenemos lo que llamamos como neuronas
naturales que
están dentro de nuestro cerebro, que hablan entre sí
en forma de entrada. Entonces tenemos lo que
llamamos como sinapsis, y va a otra neurona Entonces obtuvimos la entrada, y obtenemos la salida. Entonces, la forma en que pensamos, procesamos
la información internamente. Recopilamos datos
del mundo que
nos rodea en forma de
entrada, los analizamos, y esto se traduce en
señales que van a ser
transferidas a una salida comunicándose con otra neurona, otra neurona, y luego tienes el ciclo de ida y
vuelta Por lo que se ha
utilizado la misma lógica para desarrollar una neurona de
inteligencia artificial en la que se aplica la misma lógica Obtienes una entrada, luego
tienes una serie de funciones, algoritmos,
códigos de computadora que se llevan a cabo uno tras otro
para darte la salida. Entonces, desde el punto de
vista humano, recoges datos, piensas que ocurre la sinapsis, que es como
señales eléctricas dentro de tu cerebro, te
da una salida La misma lógica se aplica con una
inteligencia artificial, en pocas palabras, se recopila información, la
hace correr a través un conjunto de algoritmos de código
para liberar una salida.
5. Modelos de IA: Modelos para
inteligencia artificial. Principalmente hay cuatro de ellos. Tienes lo que llamamos
como aprendizaje automático, que es usar datos de muestra
para ejecutar programas de computadora, para entrenarlos, para reconocer
patrones basados en algoritmos. Simplemente detectar
patrones y datos. Tienes las
redes neuronales en las que tienes algoritmos
y sistemas informáticos que están diseñados para
imitar la forma que piensan
los humanos,
específicamente el cerebro Entonces tienes lo que llamamos como el procesamiento del lenguaje natural, que es la capacidad de
entender el habla así
como entender
y analizar documentos. Este es nuestro
foco principal, por cierto. Por último, se tiene la robótica, que son máquinas
que pueden ayudar a las personas sin involucramiento
humano real Entonces, si notas todos
ellos, giran en torno a
la utilización de máquinas basadas en computadoras, código de
algoritmos con el fin de imitar realmente el
comportamiento de los humanos Entonces, ¿cuáles son los cuatro modelos
de inteligencia artificial? Obtienes aprendizaje automático donde analizamos datos para patrones, redes
neutrales en las que
imitamos el proceso de comportamiento
y pensamiento humano, procesamiento del lenguaje
natural en que entendemos y aprendemos de los lenguajes
utilizados por los humanos y lo
transferimos
a un código para ejecutar ciertas tareas Por último, se tiene la robótica que son máquinas
que han sido entrenadas para actuar como humanos o
para facilitar el proceso, lo
que suele implicar
mucha implicación mecánica humana
6. IA a través de ChatGPT: Ahora hemos aprendido
algunos fundamentos clave sobre la inteligencia artificial Veamos cómo
aplican a través de Chad GPT. Chad GPT, en primer lugar, utiliza lo que llamamos como el procesamiento del lenguaje
natural, principalmente el modelo de PNL, que es una rama de la
inteligencia artificial que se
enfoca en la interacción entre computadoras y humanos
a través En otras palabras, no
estás codificando, no
estás escribiendo
una serie de códigos. En realidad estás escribiendo palabras, instrucciones basadas en el
idioma. misma manera que te comunicas con tus compañeros o compañeros, los
ingresas en una interfaz, que es en este caso
actual, Chad GPT, y basado en el modelo de PNL, procesamiento del lenguaje
natural, está diseñado para entender
el contexto Lo estás agregando, estás agregando instrucciones, estás
agregando información. Analizará esto, lo
ejecutará a través de una serie
de códigos con el fin generar una salida
basada en su entrada, que se encuentra dentro todo
el entorno de
procesamiento del lenguaje natural.
7. Qué es una indicación: Ve visto que Chad GPT
opera en el modelo de PNL, que es el procesamiento del
lenguaje natural, pero no se puede simplemente
hablar con él al azar necesario seguir una
cierta estructura, y así es como lo
llamamos como un prompt, que es una instrucción específica o Q dada a un programa de
computadora, particularmente dentro
del modelo de PNL Vas a ingresar un prompt. Tiene una cierta estructura,
como vamos a ver, cual será alimentada a Chad
GPT en forma de entrada, entonces CAT GPT va a
estar liberando una salida, que es básicamente una respuesta basada en la entrada
que has compartido, después de lo cual vas a analizar la respuesta
que tienes en forma de proceso
de retroalimentación
e iteración para afinar Es un ciclo. Le
das un prompt, que es un conjunto de instrucciones, que siguen una cierta estructura como vamos a aprender. Vas a introducir
esto en CAT GPT. Después de hacerlo, Chad
GPT va a ejecutar la serie de algoritmos y códigos dentro de la interfaz de PNL, y luego obtienes una respuesta arriba Lo miras, si no
te gusta, vas a encontrar unidad,
remdifarla, arreglar tu prompt, y volver a ingresarla Mantienes el
ciclo de retroalimentación y
sigue hasta que obtienes los resultados
que te gustaría tener.
8. Estructura básica de indicaciones: Saca lo mejor de Chad GPT, dijimos que necesitamos
entender cómo utilizar lo que llamamos como indicaciones Cada prompt es un conjunto de comandos o comandos
basados en estructuras, que siguen ciertos componentes o incluyen ciertos componentes. En primer lugar, tienen
una introducción que establece el contexto de la pronta, información de
antecedentes. ¿Qué intentas
hacer para
crear, construir, analizar, aprender? Principalmente te enfocas en verbos basados en
acción. Descripción de la tarea.
¿Qué intentas hacer? ¿Cuál es el objetivo?
Crear un producto, o una lista, crear una
lista, crear una agenda. ¿Cuál es el resultado final? Instrucciones y lineamientos. ¿Qué te
gustaría que siguiera? Cree una lista que tenga
1010 líneas de largo, o dentro de un cierto límite de palabras. Entonces das algunos ejemplos. De hecho podrías incluir
basado en un cierto ejemplo. Podrías copiar y pegar ese
ejemplo y alimentarlo a la interfaz de
los GPTs de chat para comparar y
sacar algo de inspiración de Y entonces podrías
agregar algunas restricciones. Por ejemplo, digamos, crea una lista para el
diseño de un sitio web, asegúrate de que tenga
una página de largo, sigue el ejemplo adjunto o analiza el siguiente ejemplo
y subes algo. Asegúrese de que debe hacerse dentro de un mes o
dentro de un período de una semana. Todas estas, estas son capas dentro de la instrucción
dentro del prompt.
9. Conclusión: Entonces, ¿qué opinas?
Realmente espero que le haya resultado
bastante útil,
conciso y alegre. la misma manera, me pareció bastante encantador enseñarte
en esta clase actual. Asegúrate de
seguir mi perfil para conocer los últimos
lanzamientos y actualizaciones, y te veré
en la siguiente clase.
Engr. Hussein Attié, Entrepreneur I Engineer I Educator
