Dans ce module, nous allons plonger dans les diverses applications de ChatGPT et explorer comment tirer parti de sa puissance pour des tâches réelles. De la complétion de texte à des cas d'utilisation complexes comme l'analyse des sentiments et la génération de code, vous allez acquérir une expérience pratique en appliquant les capacités de ChatGPT. À la fin de cette section, vous serez équipé pour relever un large éventail de défis en utilisant l'API OpenAI.

Dans ce module, nous allons explorer les paramètres critiques qui régissent la façon dont l'API OpenAI génère des réponses. Vous apprendrez à affiner la température, les jetons et les séquences d'arrêt pour un meilleur contrôle de la sortie, tout en plongeant dans des fonctionnalités avancées telles que le top P et les pénalités pour améliorer la variété et la pertinence des réponses. À la fin, vous comprendrez mieux comment optimiser les interactions de votre API pour différents cas d'utilisation.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans les capacités de streaming d'OpenAI, permettant une interaction en temps réel avec l'API. Vous apprendrez à établir une connexion de flux, à écouter les événements dans votre backend et à gérer le flux dynamique de données dans votre application frontale. À la fin, vous serez équipé pour construire des applications hautement interactives et réactives alimentées par l'API de streaming d'OpenAI.

Dans ce module, nous explorerons l'art de l'ingénierie de requête pour maximiser l'efficacité de vos interactions avec le ChatGPT. Vous apprendrez des techniques pratiques telles que la spécification du contexte, l'affinement des formats de réponse et l'utilisation d'approches basées sur le tir pour améliorer les performances du modèle. En maîtrisant ces stratégies, vous serez en mesure de créer des messages-guides plus précis, plus pertinents et plus engageants pour un large éventail de cas d'utilisation.

Dans ce module, nous vous guiderons à travers le processus de construction d'une application de résumé de livre PDF entièrement fonctionnelle. Vous apprendrez à créer l'interface de l'application, à extraire le texte des PDF téléchargés et à diviser le texte en morceaux gérables pour le résumer. À la fin, vous aurez développé une application qui traite des fichiers PDF volumineux et génère des résumés clairs et concis à l'aide de l'API d'OpenAI.

Dans ce module, nous allons explorer l'API Chat et construire une application de météo en direct qui interagit avec des données en temps réel. Vous apprendrez à envoyer votre première requête à l'API Chat, à comparer différents modèles (FaaS-3 vs FaaS-4) et à utiliser l'appel de fonction pour vous connecter à des services externes. À la fin, vous serez en mesure de créer une application qui récupère des données météorologiques et les présente en langage naturel par le biais de ChatGPT.

Dans ce module, nous vous guiderons dans la création d'une application de chatbot interactive où les utilisateurs peuvent converser avec des personnalités historiques et contemporaines comme Einstein, Steve Jobs et Bill Gates. Vous apprendrez à concevoir l'interface utilisateur, à gérer les états des messages et à ajuster dynamiquement la conversation en fonction de la personnalité sélectionnée. À la fin, vous aurez un chatbot qui répond en fonction du personnage, offrant une expérience personnalisée à chaque utilisateur.

Dans ce module, nous allons explorer le concept des embeddings et la façon dont ils sont utilisés pour mesurer la similarité entre les entrées de texte. Vous apprendrez à créer une application simple qui génère des embeddings pour les entrées de l'utilisateur et calcule la similarité cosinus entre eux. En outre, vous aurez un aperçu des coûts associés à la génération d'embeddings, ce qui vous permettra de bien comprendre cette puissante technique de NLP.

Dans ce module, vous allez construire une application de recommandations de livres passionnante qui suggère des livres en fonction des préférences de l'utilisateur. Vous commencerez par télécharger et convertir un ensemble de données de livres, puis vous calculerez des embeddings pour chaque description de livre. Vous comparerez les entrées de l'utilisateur avec ces embeddings pour trouver les recommandations de livres les plus pertinentes, et enfin, vous afficherez ces recommandations dans une interface utilisateur interactive. Pour ajouter une touche visuelle, vous allez même cartographier vos données en cours d'utilisation dans un espace 2D à l'aide d'Atlas. À la fin du module, vous aurez une application de recommandation de livres entièrement fonctionnelle !

Dans ce module, nous vous guiderons dans la création d'une app qui permet aux utilisateurs d'interagir avec n'importe quel document PDF via une interface de chatbot. Vous apprendrez à extraire le texte des PDF, à diviser le contenu en morceaux et à calculer les embeddings pour faire correspondre les requêtes de l'utilisateur avec les sections pertinentes. En outre, vous construirez le conteneur de chat et gérerez le parcours des messages entre l'utilisateur et le contenu du PDF. À la fin de cette section, vous disposerez d'une application fonctionnelle permettant un accès conversationnel aux documents PDF.

Dans ce module, vous explorerez le monde passionnant de la génération d'images à l'aide de DALL-E. Vous apprendrez à intégrer le modèle DALL-E dans une application pour créer des images à partir de textes. Vous apprendrez à intégrer le modèle DALL-E dans une application pour créer des images à partir d'invites textuelles. Le module couvrira l'affichage des images générées dans votre app React, ainsi que la mise en œuvre du stockage d'images avec une requête POST. À la fin de cette section, vous aurez une application texte-image entièrement fonctionnelle alimentée par DALL-E.

Dans ce module, vous allez créer une puissante application d'édition d'images qui combine les capacités artistiques de DALL-E avec la flexibilité d'une interface canvas. Vous commencerez par construire l'interface utilisateur et configurer le téléchargement d'images, puis vous passerez au dessin et aux fonctions de masquage dans le canevas. Enfin, vous apprendrez à envoyer des requêtes au serveur pour appliquer des modifications et sauvegarder les images originales et masquées. À la fin, vous disposerez d'une application d'édition d'images entièrement fonctionnelle, capable de générer et de modifier des images en fonction des interactions de l'utilisateur.

Dans ce module, vous apprendrez à créer une application qui prend une image en entrée et génère différentes variations en utilisant DALL-E. Vous explorerez comment interagir avec l'API OpenAI pour produire ces variations et les afficher dans votre application. À la fin de cette section, vous aurez construit une appli qui donne aux utilisateurs la possibilité de voir plusieurs rendus artistiques de n'importe quelle image téléchargée.

Dans ce module, vous allez créer une application de transcription audio vers texte basée sur le modèle Whisper d'OpenAI. Vous apprendrez à construire l'interface utilisateur pour les téléchargements de fichiers audio, à mettre en œuvre des gestionnaires React et à configurer la fonctionnalité côté serveur pour enregistrer et transcrire les fichiers audio. À la fin de cette section, vous aurez une application entièrement fonctionnelle qui convertit l'audio en texte et exploite les fonctionnalités avancées de Whisper pour une transcription précise.

Dans ce module, vous développerez une application de traduction audio qui utilise Whisper pour convertir le langage parlé de divers fichiers audio en texte anglais. Vous apprendrez à gérer les fichiers audio et à intégrer l'API Whisper pour une traduction transparente. À la fin de cette section, vous aurez une application fonctionnelle capable de traduire du contenu audio en texte en temps réel.

Dans ce module, vous construirez une application de reconnaissance vocale en vous appuyant sur le modèle Whisper d'OpenAI pour une transcription précise. Vous adapterez le code de projets antérieurs pour créer une expérience de transcription fluide et efficace. À la fin de cette section, vous aurez une app qui transcrit la reconnaissance vocale en temps réel en texte, prête à être utilisée dans diverses applications.

Dans ce module, vous créerez une application qui traduit la langue parlée en texte anglais à l'aide de Whisper. Vous apprendrez à capturer et à traiter la parole, puis à l'envoyer à Whisper pour qu'elle soit traduite. À la fin de cette section, vous aurez une application entièrement fonctionnelle capable de traduire instantanément la parole en anglais.