GPT репетитор. Chat GPT для учителей⁠⁠

Chatgpt для занятий по нейросетям на Python в Google Colab

00:00:08 Создание нейрометодолога

• В видео обсуждается создание нейрометодолога, который будет задавать вопросы и генерировать занятия в виде Google Colab ноутбуков ipynb для студентов.

• В первой версии нейрометодолога используются 5 базовых вопросов.

Вопрос: 1. Какая у Вас будет основная тема занятия в рамках обучения нейронных
сетей на Python в Google Colab?

Ответ: Обучение с подкреплением

Вопрос: 2. Какой у Вас уровень подготовки? (начинающий, средний, продвинутый)?

Ответ: начинающий

Вопрос: 3. Какой по объему урок Вы планируете создать (маленький, средний,
большой)?

Ответ: большой

Вопрос: 4. Какими предварительными знаниями и навыками Вы владеете в данной
теме?

Ответ: python

Вопрос: 5. Укажите дополнительные пожелания к уроку:

Ответ: Нужен очень подробный урок с использованием современных фреймворков

00:01:54 Генерация занятий

• Нейрометодолог генерирует структуру занятия, выбирает фреймворки и датасеты, а также создает файл для коллаба.

• В процессе генерации занятия, нейрометодолог учитывает ответы студента на предыдущие вопросы.

00:09:34 Генерация структуры занятия

• Нейрометодолог анализирует ответы студента и создает структуру занятия, включая теоретическую, практическую части и домашние задания.

• Структура занятия может быть скорректирована на основе пожеланий студента.

00:13:06 Генерация занятий по программированию

• Сокращение программы теоретической части до двух разделов.

• Запрет на использование математики в системе.

• Генерация контента и материалов для разделов.

• Создание контента с максимальным количеством слов 4000 токенов.

00:20:23 Создание занятия по основам нейросетей

• Генерация занятия с помощью нейросети.

• Создание теоретической части с описанием нейронных сетей, слоев и активационных функций.

• Практическая часть с установкой библиотек, запуском колла и использованием нейронной сети.

00:24:19 Проблемы и решения

• Генерация занятия с использованием нейросети, но без написания кода.

• Подача информации при генерации, чтобы учесть уже установленные библиотеки и переменные.

• Подача исходного кода или саммаризации кода для создания блоков с домашними заданиями.

00:27:07 Генерация контента и профайлов

• В видео обсуждается процесс генерации контента и профайлов для занятий.

• Упоминается, что контент может быть сгенерирован с помощью различных библиотек и переменных, а затем с помощью chatgpt три-пять или четыре-омни, профайл может быть обновлен с учетом установленных в библиотеке переменных и значимых кусков кода.

00:30:12 Использование различных фреймворков и библиотек

• В видео обсуждаются различные фреймворки и библиотеки, которые могут быть использованы для генерации контента и профайлов.

• Упоминаются такие фреймворки, как TensorFlow, Keras, и TenseraCT.

00:39:10 Проблемы с загрузкой и обучением нейросети

• В видео обсуждаются проблемы с загрузкой и обучением нейросети.

• Упоминается, что некоторые фреймворки могут иметь проблемы с загрузкой и обучением, и что это может повлиять на качество занятия.

00:41:27 Создание ноутбуков с помощью нейронной сети

• В видео обсуждается создание ноутбуков с помощью нейронной сети.

• Нейронная сеть будет знать актуальные версии библиотек и фреймворков.

00:43:33 Обучение с подкреплением

• Обучение с подкреплением не запустилось, так как нейронная сеть не знает актуальные версии библиотек и фреймворков.

• Оценка качества сгенерированных ноутбуков: 6 из 10.

Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1-p4IUICx2jD0Ry3TJ8K...

Примеры полученных занятий:
https://drive.google.com/file/d/1GnBqRRvUvIWJz2e6rpqs-l7LHkY...
https://drive.google.com/file/d/1hKwASzeGyrWsVtLLqQjzlzsknpJ...
https://drive.google.com/file/d/1XYgl19_g_HypEqPkGesuvgR9pXH...