Ускорение освоения программирования с помощью ChatGPT: Смена парадигмы в обучении
Приветствую тебя, мой дорогой любознательный друг.
Должна сказать, что когда человек приобретает избыток знаний, он может столкнуться с избытком переполнения стека, особенно при попытке изучить новый язык программирования. Не бойтесь, ведь для помощи в обучении можно призвать мудрый ChatGPT. Действительно, этот цифровой инструмент обладает огромным потенциалом, при условии, что вы умело им пользуетесь. Позвольте мне рассказать о том, как обратиться к ChatGPT за помощью в составлении индивидуального плана обучения, соответствующего вашим уникальным склонностям и образу жизни.
Как известно, выполнение проектов является наиболее эффективным средством обучения. Увы, многие люди с трудом придумывают для себя подходящие проекты. Именно здесь вам на помощь может прийти бот ChatGPT. Он может не только помочь вам в создании инновационных концепций проектов, но и выступить в роли эрудированного наставника, который шаг за шагом проведет вас через эти концепции. Наконец, я должен поделиться с вами мудростью о том, как максимально использовать потенциал этого замечательного инструмента, углубившись в основы быстрого проектирования.
Давайте сначала разберемся, что ChatGPT - это инструмент обработки естественного языка, созданный гениальными умами из OpenAI, предоставляющий вам возможность общаться с ним. Вы можете разговаривать с ним, задавать ему вопросы и воспринимать его как мудреца, обладающего знаниями обо всем в Интернете. Имейте в виду, что, хотя он может быть знающим, он не особенно умен.
Это означает, что, хотя он может обладать огромным количеством информации, он все равно иногда может давать ошибочные ответы или отвечать туманными репликами, так как ему не хватает сообразительности, чтобы понять, что стоит за вашими вопросами. Следовательно, мы должны углубиться в концепцию быстрого проектирования, которая изучает искусство оптимизации работы ИИ.
Однако пока давайте осознаем, какой мощью обладает этот инструмент в умелых руках. По моему скромному мнению, в ближайшие несколько лет ChatGPT произведет революцию в том, как мы думаем, работаем, учимся и взаимодействуем друг с другом. Сравнимо с Google на стадии зарождения, поэтому вам стоит воспользоваться этой силой, пока она еще не созрела для выбора.
Теперь давайте сосредоточимся на том, как ChatGPT может помочь вам разработать индивидуальную программу обучения, соответствующую вашим потребностям. Например, предположим, вы хотите изучить программирование на языке Python для работы с данными. В этом случае ChatGPT может использовать аналогичную структуру для создания индивидуального плана для любого языка программирования или технического навыка.
Давайте начнем с элементарных аспектов, не так ли? Открыв ChatGPT, человек, скорее всего, будет искать фундаментальную информацию. Например, можно спросить: "Предоставьте мне учебный план по изучению Python для науки о данных", give me a study plan to learn python or data science и позволить ChatGPT взять бразды правления в свои руки.
К нашему удовольствию, результат оказался удовлетворительным, поскольку он разделен на отдельные разделы, такие как введение в Python, визуализация данных Numpy и Pandas, машинное обучение, сборка и практические проекты. Кроме того, каждый шаг предполагает приобретение знаний о переменных, типах данных, операторах и циклах.
Тем не менее, возникает вопрос, какие ресурсы следует использовать и как интерпретировать эти понятия, если они еще не знакомы? Следовательно, чтобы получить комплексный план обучения, мы можем подать еще один запрос, например, "Предоставьте мне план изучения Python для науки о данных, а также ресурсы и график или временную шкалу".
Give me a study plan to learn python for data science with resources and a timelime.
Когда ChatGPT приступает к работе, мы видим, как план разбивается на различные недели, точно указывая, что именно нужно изучить. Увы, разрозненный вид информации по-прежнему вызывает беспокойство.
Ах, великолепно! Наш чудесный ChatGPT усердно творит свое волшебство, и оказывается, что курсы разделены на отдельные недели, которые мы можем изучать. Я нахожу весьма похвальным то, что ChatGPT предоставляет руководство по тому, что именно нужно изучать, поскольку он эффективно разделяет информацию на легко усваиваемые порции.
Позвольте мне разъяснить вам схему, по которой вы можете приобрести превосходную учебную программу от ChatGPT.
Фундаментальная основа, которая описывает Кто? Что? Когда? Где? Почему?
Кто? определяет роль, которую вы хотите, чтобы ChatGPT сыграл в обеспечении вас учебным планом.
Что? обозначает предмет, который вы хотите изучить.
Когда? относится к вашим временным предпочтениям. Когда бы вы хотели получить эти знания?
Где? относится к предпочитаемому вами месту обучения. Предпочитаете ли вы онлайн-курсы или бесплатные учебные ресурсы? Может быть, вы склоняетесь к текстовому обучению?
Зачем? описывает цель вашего стремления овладеть языком Python.
Предоставление ChatGPT дополнительной информации позволяет получить более персонализированный ответ. Позвольте привести пример:
Act as a coding tutor that creates study plans to help people learn to code. You will be provided with the goal of the student, their time commitment, and resource preferences. You will create a study plan with timelines and links to resources. Only include relevant resources because time is limited. My first request - "I want to become a data scientist but I do not know how to code. I can study 10 hours per week and only want video resources. I want to learn to code in python. Create a study plan for me."
я понимаю, что вы хотите стать специалистом по работе с данными и нуждаетесь в руководстве по программированию, в частности на языке Python. Как ваш надежный наставник, я разработаю индивидуальный план обучения специально для вас.
Исходя из вашего запроса, вы готовы уделять 10 часов в неделю, и вы предпочитаете видеоресурсы, которые соответствуют вашим потребностям в обучении. Вы стремитесь стать специалистом по изучению данных, что является фантастической целью!
Для начала мы начнем с основ программирования на Python, таких как типы данных, переменные и операторы. Затем мы углубимся в более сложные темы, такие как визуализация данных, манипулирование данными и машинное обучение.
Я рекомендую следующие видеоресурсы, которые помогут вам достичь поставленной цели:
Изучите синтаксис языка Python, типы данных, функции и управляющие структуры.
Предлагаемые видеоресурсы: "Полный курс Python" на Udemy, "Python для всех" на Coursera, "Самоучитель Python" на YouTube-канале Кори Шафера.
Практикуйтесь в кодировании: Выполняйте задания по кодированию на таких платформах, как HackerRank или Codewars.
Эти ресурсы обеспечат вам прочную основу в программировании на Python и науке о данных. Чтобы не отвлекаться на 10 часов в неделю, я рекомендую уделять не менее 2 часов в день на изучение и практику того, что вы изучаете.
Это достойный учебный план, хотя его можно было бы улучшить, сделав более персонализированным и конкретным для ваших нужд. Однако это все равно хорошая отправная точка, и это гораздо лучше, чем пытаться составить план самостоятельно.
Но подход к учебному плану не менее важен, чем сам учебный план. Как человек, обладающий знаниями и опытом в этой области, позвольте мне объяснить. Подход основан на идее широкого обучения. Это означает, что вы изучаете основы предмета, например, введение в Python, а затем переходите к смежным темам, таким как основы программирования, типы данных и обработка исключений.
После того как вы хорошо усвоите эти темы, вам следует начать работать над проектом, чтобы закрепить свои знания. Многие люди попадают в ловушку, когда они просто изучают все больше и больше, никогда не применяя полученные знания. Именно поэтому очень важно уделять время проектам и применять свои знания на практике.
После завершения проекта вы можете повторить процесс с новым проектом, но на этот раз сосредоточиться на изучении новых вещей, например, как манипулировать данными с помощью pandas и numpy.
По сути, это итеративный цикл обучения, очень ориентированный на проект. Это и есть та недостающая часть, которую не смог предоставить chatgpt.
Однако теперь, когда вы понимаете этот подход, chatgpt может помочь вам придумать отличную идею проекта.
How to use ChatGPT to generate project ideas
Я, конечно, хочу помочь вам в генерации идей для проекта с использованием языковой модели ChatGPT. Допустим, вы успешно закончили курс по исследовательскому анализу данных и хотите заняться проектом, связанным с вашим любимым аниме-сериалом "Наруто". Однако вы не знаете, какой проект вам следует выполнить.
Не бойтесь, ведь ChatGPT может помочь вам с этой задачей! Вы можете использовать его возможности для генерирования идей проектов, которые будут соответствовать вашим интересам и соответствовать вашим недавно приобретенным навыкам. Просто предоставьте модели информацию о ваших интересах и знаниях, и она сгенерирует для вас предложения на выбор.
Например, вы можете сообщить ChatGPT, что хотите создать проект, который будет связан с анализом различных взаимоотношений и динамики между персонажами "Наруто". Вы также можете указать, что хотите применить методы, изученные на курсе по анализу исследовательских данных.
В ответ ChatGPT может сгенерировать идеи проектов, в центре которых находятся методы визуализации данных, позволяющие исследовать взаимоотношения персонажей и извлекать из данных полезные сведения. Этот процесс сэкономит ваше время и энергию на мозговой штурм идей проекта, позволяя вам сосредоточиться на самом проекте.
Надеюсь, это поможет тебе в твоем путешествии по науке о данных, мой друг.
Act as an expert data scientist and create an exploratory data analysis python data science project about Naruto the anime https://naruto.fandom.com/wiki/Narutopedia
Data Preparation
Before we can perform our analysis, we need to prepare the data. We will use the pandas library to load the scraped data and perform data cleaning.
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Scrape character data
r = requests.get("https://naruto.fandom.com/wiki/List_of_Naruto_characters")
soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")
# Find character table
char_table = soup.find("table", {"class": "wikitable"})
# Extract character data
char_data = []
for row in char_table.findAll("tr"):
cells = row.findAll("td")
if len(cells) == 7:
name = cells[0].find("a").text.strip()
gender = cells[1].text.strip()
age = cells[2].text.strip()
village = cells[3].text.strip()
abilities = [a.text.strip() for a in cells[4].findAll("a")]
char_data.append([name, gender, age, village, abilities])
# Convert character data to pandas dataframe
char_df = pd.DataFrame(char_data, columns=["Name", "Gender", "Age", "Village", "Abilities"])
# Scrape jutsu data
r = requests.get("https://naruto.fandom.com/wiki/List_of_Jutsu")
soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser")
# Find jutsu table
jutsu_table = soup.find("table", {"class": "wikitable"})
# Extract jutsu data
jutsu_data = []
for row in jutsu_table.findAll("tr"):
cells = row.findAll("td")
if len(cells) == 4:
name = cells[0].find("a").text.strip()
jutsu_type = cells[1].text.strip()
nature_type = cells[2].text.strip()
users = [u.text.strip() for u in cells[3].findAll("a")]
jutsu_data.append([name, jutsu_type, nature_type, users])
# Convert jutsu data to pandas dataframe
jutsu_df = pd.DataFrame(jutsu_data, columns=["Name", "Jutsu_Type", "Nature_Type", "Users"])
# Remove duplicates
char_df.drop_duplicates(inplace=True)
jutsu_df.drop_duplicates(inplace=True)
# Check for missing values
char_df.isnull().sum()
jutsu_df.isnull().sum()
Попросим chatgpt написать код для этого проекта.
Write code for an exploratory data analysis project about Naruto the anime
Увлекательно, и вот код для обучения анализу данных с сопроводительными комментариями.
На первый взгляд, это функциональный код, но к нему всегда следует подходить со здоровой долей скептицизма.
При выполнении ожидайте ошибок, которые потребуют дальнейшей доработки и редактирования.
Сообщите мне, если вы продолжите работу над этим проектом, и не стесняйтесь поделиться в разделе комментариев любыми другими заслуживающими внимания проектами, которые ChatGPT создал для вас.
Рассмотрим другой вариант когда вы можете попросить ChatGPT обьяснить вам концепцию как репетитор.
Asking chatgpt to explain concepts like a tutor. Explain the difference between inheritance and polymorphism in Python with example code and comments
Конечно, я буду рад объяснить разницу между наследованием и полиморфизмом в Python с примерами кода и комментариями.
Наследование - это механизм в объектно-ориентированном программировании (ООП), когда класс (известный как "дочерний" или "производный") создается на основе другого класса (известного как "родительский" или "базовый"). Дочерний класс наследует атрибуты и методы родительского класса, а также может добавлять свои собственные атрибуты и методы. Наследование позволяет повторно использовать код и помогает создать более организованную и модульную структуру кода.
Вот пример фрагмента кода, который демонстрирует наследование в Python:
# define parent class
class Animal:
def __init__(self, name):
self.name = name
def speak(self):
raise NotImplementedError("Subclass must implement abstract method")
# define child class that inherits from Animal
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Woof!"
# create instances of the parent and child classes
my_animal = Animal("Generic Animal")
my_dog = Dog("Fido")
# call methods on instances of the classes
print(my_animal.name) # output: "Generic Animal"
print(my_animal.speak()) # output: "NotImplementedError: Subclass must implement abstract method"
print(my_dog.name) # output: "Fido"
print(my_dog.speak()) # output: "Woof!"
В этом примере мы определяем родительский класс Animal, который имеет метод __init__ и метод speak, который вызывает NotImplementedError. Затем мы определяем дочерний класс под названием Dog, который наследуется от класса Animal и переопределяет метод speak со своей собственной реализацией. Мы создаем экземпляры родительского и дочернего классов и вызываем их соответствующие методы.
Полиморфизм, с другой стороны, является концепцией в ООП, где объекты разных классов могут рассматриваться так, как будто они являются объектами одного класса. Это обеспечивает гибкость в программировании и позволяет коду работать с различными объектами без необходимости знать их конкретный тип. В Python полиморфизм достигается за счет переопределения и перегрузки методов. Переопределение метода - это когда дочерний класс определяет метод с тем же именем, что и метод в его родительском классе, фактически заменяя родительский метод своей собственной реализацией. Перегрузка методов - это когда класс имеет несколько методов с одинаковым именем, но разными параметрами, что позволяет использовать одно и то же имя метода для разных целей.
Вот пример фрагмента кода, демонстрирующего полиморфизм в Python:
# define parent class
class Animal:
def __init__(self, name):
self.name = name
def speak(self):
raise NotImplementedError("Subclass must implement abstract method")
# define child classes that inherit from Animal
class Dog(Animal):
def speak(self):
return "Woof!"
class Cat(Animal):
def speak(self):
return "Meow!"
# create instances of the parent and child classes
my_animal = Animal("Generic Animal")
my_dog = Dog("Fido")
my_cat = Cat("Fluffy")
# call a common method on instances of the classes
for animal in [my_animal, my_dog, my_cat]:
print(animal.name + " says " + animal.speak())
Так-так-так, похоже, вы наткнулись на некоторые действительно полезные функции ChatGPT, не так ли?
Когда вы работаете над учебным планом и сталкиваетесь с непонятной концепцией, требующей дополнительного объяснения, ChatGPT может выступить в роли преподавателя, приводя примеры и разъясняя все в мгновение ока.
И позвольте мне сказать вам, что есть масса других способов, которыми ChatGPT может быть вам полезен. Он умеет писать код для определенных функций или задач, и хотя он не может сравниться с программистом, когда речь идет о написании целых программ, он, конечно, отлично справится с комментированием вашего кода и проверкой его на наличие ошибок.
Я мог бы продолжать и продолжать, мой друг, но, думаю, вы поняли суть. ChatGPT - это бесценный инструмент для любого технического ученика, и я настоятельно рекомендую воспользоваться всеми его возможностями и функциями.
Promt Engineering (How to design good chatgpt promts)
Поговорим об искусстве разработки подсказок. Это ремесло, скажу я вам, способ создания подсказок, которые заставят ИИ дать вам лучшие ответы и помогут эффективнее решать ваши проблемы.
На самом деле, в Штатах это стало довольно процветающей индустрией, и многие компании ищут инженеров, специализирующихся на взаимодействии с ИИ типа ChatGPT.
Но овладение искусством разработки подсказок может быть невероятно полезным, позволяя вам получить максимальную отдачу от взаимодействия с ChatGPT. Давая конкретные подсказки, вы можете получить более подробные и информативные ответы и даже направить ИИ на пошаговое решение проблемы.
Поэтому не бойтесь брать на себя роль инженера-подсказчика и просить ChatGPT о конкретных деталях и объяснениях. Немного практики и внимания к логике и рассуждениям помогут вам открыть совершенно новый уровень взаимодействия с ИИ.
Если когда стартовый код не всегда работает, может быть полезно попросить его сгенерировать код из которого вы могли бы черпать вдохновение, и основывать свой реальный код.
И наконец еще один маленький хак.
Когда он генерирует ответ, потом как будто зависает и его ответ обрывается.
continue и написать заголовок или часть кода на котором он остановился
Он извинится и продолжить генерировать то что он регенерировал изначально.
Ограничения ChatGPT. Иногда он может генерировать ошибочный код, который просто не будет работать. И он не является всезнающим оракулом, не способным предоставить все знания, необходимые для принятия наилучших решений. Например, чтобы создать надежную учебную программу, вам нужно знать извне, что лучший способ освоить технические навыки - это дополнить их проектами.
Более того, ChatGPT иногда может давать результаты, которые просто неверны. Он может быть весьма уверен в своем ответе, но это не обязательно означает, что он правильный. Вы должны быть осторожны, чтобы не быть введенным в заблуждение его ответами, особенно если вы не знакомы с предметом.
Вот почему очень важно перепроверять и перепроверять свои ответы. ChatGPT пока не способен напрямую научить вас всему, что вам нужно знать. Вот почему я предлагаю создать учебный план, содержащий ссылки на проверенные ресурсы, созданные реальными людьми. Поверьте мне, вы не захотите полагаться только на ChatGPT, когда речь идет о принятии важных решений.
Я надеюсь эта статья была для вас полезна.
Желаю вам со временем научиться им лучше и лучше пользоваться.
Увидимся. Спасибо за прочтение. ❤️
Reference: https://www.youtube.com/watch?v=VznoKyh6AXs