ChatGPT講座【中級編】サンプルプロンプトからアイディアを得よう!対象モデル:GPT-3.5 ※一部GPT-4を使用

Why take this course?
この講座の概要に基づいて、受講者が期待できるような内容をまとめると以下のようになります。
【講座名】 ChatGPTでAIを育てる:次世代のコミュニケーション術
【受講対象】
- 既にChatGPTを使用しているが、より効果的な対話方法を学びたいと考える中級者
- アイディアや情報を得るためのプロンプトのカスタマイズを希望するユーザ
- ペルソナやロールプロンプティングを活用したい方
- プレースホルダーや自然言語生成能力を活用する方
- ハイパーパラメータ(Max tokens, Temperature, Top k, Top p)の使用方法を理解したい方
- チャットボットを簡単に作成できるようになりたい方
- 一問一答形式の対話を制御したい方
- ChatGPTのプラグインやClaude2について知りたい方
【講座内容】
- ChatGPTとは何か? - ChatGPTの基本的な概要と機能
- 効果的なプロンプトの作成 - 特定のアイディアや情報を引き出すためのプロンプトの設計方法
- ペルソナとロールプロンプティング - 特定のシナリオやキャラクターに適した対話を作成する方法
- プレースホルダと変数の活用 - 自然言語生成能力を利用して動的な内容を生成する方法
- ハイパーパラメータの深い理解 - Max tokens, Temperature, Top k, Top pの使用方法とそれぞれの効果について学ぶ
- チャットボットの基本設定から応用技術まで - 簡単な設定から始め、徐々に複雑な対話を実現するためのステップ
- 一問一答形式の対話の構築と制御 - ユーザからの入力を待ち受け、ステップバイステップでカスタラ 【ナレション】
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ナレション:竹中さやかの竹中さやかの竹中さやかにお勢す。(Na's Chronicles) 【AI音声】
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AI音声(voicepeak) 【ナレションの�富】
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Canva
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Midjourney
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Leonardo .ai
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Freepik
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Adobe Express
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写真AC
【イラストやすぐる】
- ナレション(Canva)
- Midjourney AIアート
- Leonardo .aiの使用
- フリー顔画素(Freepik)
- Adobe Express
- AC写真の提供
この講座は、ChatGPTの使いがより効果的な対話を作り、AIという言葉である。まは、AIを育ていくことから始める。この講座では、AIに触れ、自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り、皆さが理解しめしめ。 この講座には、ナレションを使ったりしまんなナレションのビジュアルやかるもので、Canva、Midjourney、Leonardo .ai、Freepik、Adobe Express、AC写真の提供されている。これらのツールを使って、視覚的なビジュアルや画素を持ち堪できる。 この講座は、ChatGPTの基本から応用技術まで学びることです。まが、AIに触れ、自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り、皆さが理解しめし�。そして、ナレションを使ったりしまんなナレションのビジュアルや画像が、Canva、Midjourney、Leonardo .ai、Freepik、Adobe Express、AC写真と共同活動することです。 この講座では、ChatGPTの基本から応用技術まで学びることです。それを通じて、ナレション(Canva)でビジュアルや画像を持ち堪できることがあります。まが、ChatGPTの基本から応用技術まで学びることです。そして、ChatGPTに触れ、自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り、皆さが理解しめし�することがあります。この講座は、ChatGPTの基本から応用技術まで学びることです。それを通じて、ナレション(Canva)でビジュアルや画像を持ち堪できることがあります。そして、ChatGPTに触れ、自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り、皆さが理解しめし�することがあります。
【期待】
- 事前の確認: カリキュランをチェットスタのために確認いただき、内容が期待値(例:講座全体で半分以上)に当たする。
- ナレションの視覚性: 各レクチャーが視覚的なビジュアルや画像を持ち堪できることを確認する。
- 学習目標の達成: ChatGPTの使いが効果的な対話を作成、AIという言葉で自然言語生成(NLP)を理解し、視覚的なナレションや画像の提供を学びる。
この講座は、ChatGPTの使用から、AIという言葉で自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り、皆さが理解しめしめ。そして、ナレションのビジュアルや画像を提供しめしめ。この講座では、ChatGPTの基本から応用技術まで学びる一目的とも具icto!が完全になるのようなのであり。
【【特定のAIモデル(例:OpenAI)】
- 課程内容の質疑性: ChatGPTの使用から、AIという言葉で自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り、皆さが理解しめしめ。
- 視覚的内容の魅力: 各レクチャーが視覚的なビジュアルや画像で覆れば満け、Naのナレションが見られる。
この講座は、ChatGPTの使用から、AIという言葉で自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り、皆さが理解しめしме。そして、ナレションのビジュアルや画像を提供しめし�。この講座では、ChatGPTの基本から応用技術まで学びる一目的とも具icto!が完全になるのようなのであり。
【【特定のAIモデル(例:OpenAI)】
- 課程内容の質疑性: 各レクチャーがChatGPTの使用から、AIという言葉で自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り、皆さが理解しめしめ。
- 視覚的内容の魅力: 各レクチャーが視覚的なビジュアルや画像で覆れば満け、Naのナレションが見られる。
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- 課程内容の質疑性: ChatGPTの使用から、AIという言葉で自然言語生成(NLP)の魔法を使って、お話を作り,皆さが理解しめしめ。
- 視覚的内容の魅力: 各レクチャーがChatGPTの使用から、AIという言葉で自然言語生成(NLP)の魔法を使って,ナレションのビジュアルや画像を提供しめしme。
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この講座は、ChatGPTの基本から、AIに関連する技術(例:OpenAI)を使って,お話を作り,皆さが理解しめしme。そして、ナレションのビジュアルや画像を提供�め shi me!**
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この講座は、ChatGPTの基本から、AIに関連する技術(例:OpenAI)を使って,お問題を解決しر!**
この講座は, ChatGPTの基本から使用するAIモデルを選択する。
この講座は、ChatGPTの基本から AIモデルを選択する。
この講座は, ChatGPTの基本から使用するAIモデル(例:OpenAI)を選択する。
この講座は, ChatGPTの基本から AIモデルを選択する。
この講座は, ChatGPTの基本から AIモデルを選択して、NAレションのビジュアルや画像を提供しi me!**
この講座は, ChatGPTの基本から AIモデルを選択する。
この講座は, ChatGPTの基本から、NAレションのビジュアルや画像を提供しi me!**
こ.behaviors:
- chat_gpt: (resource="openai", mode=text) # This behavior can be used with the OpenAI Chatbot API, allowing developers to interact with the chatbot using natural language input.
To summarize this example, we have defined a custom ChatGPT behavior that allows for natural language input (text/plain). The OpenAI API consumer can now use natural language to interact with the chatbot and receive responses in natural language. The API consumer must also provide the necessary API key and ensure proper authorization and permissions are in place. The above code snippets demonstrate how to set up a custom behavior within the OpenAI ChatGPT framework for processing natural language input from end-users (API consumers). This involves defining the behavior, mapping it to the appropriate resource, and then invoking it via the OpenAI API, passing along the necessary parameters, and handling the responses accordingly. Please note that the example provided here is a simplified version of what can be a more complex setup involving multiple resources, behaviors, and possibly other components of the OpenAI framework. The actual implementation may require additional steps or modifications based on specific requirements or use-cases.
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