Các kỹ sư AI đang kiếm được 300 nghìn đô la/năm - KDnuggets

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Các kỹ sư AI nhanh chóng đang kiếm được 300 nghìn đô la/năm
Hình ảnh của Tác giả

$300k/năm. Đó có lẽ là điều đầu tiên bạn nhìn thấy và có thể bạn đang nghĩ 'Huh, làm sao vậy?' Tôi đã tự hỏi mình điều tương tự. Nhưng tôi không ngạc nhiên. Với con đường mà Generative AI đang phát triển vào năm 2023, đây chắc chắn sẽ là nghề nghiệp hấp dẫn tiếp theo mà mọi người đều mong muốn có được.

Nếu bạn vẫn chưa tin tôi, hãy xem vị trí tuyển dụng từ Anthropics tại đây.

Tin tôi đi bây giờ?

Tôi sẽ coi đó là một lời đồng ý và đừng chần chừ nữa mà hãy đi sâu vào cách bạn có thể học kỹ thuật nhắc nhở AI MIỄN PHÍ và hy vọng sẽ kiếm được cho mình một công việc mới hào nhoáng!

Link: Hướng dẫn kỹ thuật nhanh chóng

Hãy bắt đầu với những người hiện đang dẫn đầu trò chơi AI sáng tạo/kỹ thuật nhanh chóng vào lúc này – OpenAI.

OpenAI đã cung cấp hướng dẫn về các chiến thuật chiến lược để giúp bạn đạt được kết quả tốt hơn từ các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4. Họ khuyến khích người dùng thử nghiệm, dùng thử và sai sót cho đến khi họ tìm ra phương pháp tốt nhất phù hợp với mình!

Họ xem xét một loạt ví dụ cùng với 6 chiến lược để đạt được kết quả tốt hơn.

Link: NLP với Học sâu

Thật tuyệt khi biết cách nhắc một mô hình thực hiện những gì bạn muốn, nhưng còn tốt hơn nữa khi bạn hiểu cách nó hoạt động – chi tiết hơn.

Khóa học do Deep Learning cung cấp nhằm khám phá nền tảng và ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng các kỹ thuật học sâu. Vì vậy, thay vì chỉ làm rõ cách giao tiếp với hệ thống máy tính, hãy tìm hiểu sâu hơn một chút và hiểu cách hệ thống máy tính hiểu và tạo ra lời nói giống con người.

Link: Tìm hiểu hướng dẫn kỹ sư nhắc nhở

Ồ, lại một hướng dẫn khác, nhưng lần này bao quát hơn! Những người sáng lập đã cùng nhau tạo ra một hướng dẫn toàn diện và MIỄN PHÍ về cách sử dụng Generative AI. Nếu bạn là người mới làm quen với thế giới AI thì hướng dẫn này là dành cho bạn. Nó đặc biệt nhắm đến những độc giả không rành về kỹ thuật muốn tìm hiểu thêm về AI sáng tạo và Kỹ thuật nhanh chóng.

Nếu bạn có một chút kiến thức về công nghệ và cần thứ gì đó thử thách hơn một chút, thì các mô-đun sau sẽ dành cho bạn.

Link: Lớp học kỹ thuật nhanh chóng

Nếu bạn sẵn sàng đăng ký, nội dung từ Lớp học kỹ thuật nhanh chóng sẽ được cung cấp miễn phí cho bạn! Đây là một chuỗi phát triển được chia thành các bài viết được chia thành nhiều phần. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về các kỹ thuật kỹ thuật nhanh chóng tiên tiến được sử dụng cho AI sáng tạo.

Bạn sẽ bắt đầu với việc tìm hiểu về nền tảng AI sáng tạo, giới thiệu về Mô hình ngôn ngữ lớn và Kỹ thuật nhanh chóng, sau đó từ từ chuyển sang các chủ đề nâng cao hơn như kỹ thuật kỹ thuật nhanh chóng, mô hình AI đàm thoại, AGI và GenAI doanh nghiệp, cũng như các ví dụ thực tế.

Link: Kỹ thuật nhanh chóng dành cho nhà phát triển

Khóa học miễn phí kéo dài 1 giờ do DeepLearning.AI cung cấp với Isa Fulford và Andrew Ng là điều phối viên khóa học của bạn. Khóa học này đã được tuyển chọn đặc biệt dành cho các nhà phát triển, trong đó bạn sẽ học cách sử dụng LLM và xây dựng các ứng dụng mới và mạnh mẽ.

Khi sử dụng API OpenAI, bạn sẽ học cách đổi mới, nắm vững các phương pháp thực hành tốt nhất cho kỹ thuật nhanh chóng và khám phá cách sử dụng API LLM cho nhiều tác vụ khác nhau.

Link: Hướng dẫn kỹ thuật nhanh chóng

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, một hướng dẫn kỹ thuật nhanh chóng khác. Không có gì gọi là có quá nhiều hướng dẫn miễn phí!

Với sự quan tâm sâu sắc đến việc phát triển LLM, Nhắc nhởGuide.AI đã tạo ra một hướng dẫn kỹ thuật nhanh chóng. Bạn không chỉ có thể nắm vững kỹ thuật nhắc nhở mà còn chứa các bài viết mới nhất, kỹ thuật nhắc nâng cao, hướng dẫn học tập, v.v.

Còn 6 khóa học nữa là bạn có thể có được công việc hào nhoáng mới có thể mang lại cho bạn số tiền lớn! Tất nhiên, nó còn có nhiều điều hơn là chỉ nắm vững kỹ thuật nhanh chóng, bạn sẽ cần áp dụng nó vào thực tế, tạo một danh mục đầu tư tốt và nỗ lực hết mình về phía trước!

Nisha Arya là Nhà khoa học dữ liệu và Nhà văn kỹ thuật tự do. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn nghề nghiệp về Khoa học Dữ liệu và kiến thức dựa trên lý thuyết về Khoa học Dữ liệu. Cô cũng mong muốn khám phá những cách khác nhau mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại / có thể mang lại lợi ích cho sự trường tồn của cuộc sống con người. Một người ham học hỏi, tìm cách mở rộng kiến thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.