上週在聚會中分享學習 deeplearning.ai 推出的 ChatGPT 相關短課程的心得。(簡報在此),課程中為了介紹 ChatGPT API 的應用,使用了一些 Python 程式碼。由於預期聚會參與者對 Python 不熟悉,所以嘗試用 Google Colab 簡單的介紹 Python 3,希望能在幾分鐘內對 Python 程式的基本語法有個概念。
Python 3 超入門 互動式筆記在此。
上週在聚會中分享學習 deeplearning.ai 推出的 ChatGPT 相關短課程的心得。(簡報在此),課程中為了介紹 ChatGPT API 的應用,使用了一些 Python 程式碼。由於預期聚會參與者對 Python 不熟悉,所以嘗試用 Google Colab 簡單的介紹 Python 3,希望能在幾分鐘內對 Python 程式的基本語法有個概念。
Python 3 超入門 互動式筆記在此。
ChatGPT 在去年橫空出世後得到了廣泛關注,它讓一般人可以在聊天界面中,使用各種語言自然的與機器對話,並得到還不錯的回答。以前想要得到答案,需要先在搜尋網站下關鍵字找關聯網站或文章,查看內容中提取需要的關鍵資訊,再組合出需要的答案。現在則可以在 ChatGPT 中問問題,並期待直接得到解答。更少的中間步驟,更好的使用者體驗 😎。
作為資訊相關從業人員的我並沒有 AI 相關的工作背景,因此本文純粹就是我的瞎子摸象 🐘,以個人體驗的角度,來描述我如何理解和看待 ChatGPT。
剛換新電腦 (Macbook Air M2),除了使用系統內建功能外,還得安裝一些便捷程式以提高使用效率。在此順道紀錄目前使用的應用程式。
$ xcode-select --install
$ brew install android-studio airpip balsamiq-wireframes brave-browser dropbox fava gnupg gnu-sed hiddenbar itsycal java logseq microsoft-edge nvm raycast recordit slack starship steam visual-studio-code yarn
$ brew tap microsoft/git
$ brew install git-credential-manager-core
我的工具箱裡包含各種日常攜帶品 (EDC) 與 日常服務 (EDS),這邊整理了我目前和過去使用的工具紀錄。