Sandra Kublik是一名AI創業家、技術傳教士和社群創辦人，在其工作中促進AI業務創新。她是多個AI-fist公司的導師和教練，是創業加速計畫的聯合創辦人，並且是AI黑客松社群Deep Learning Labs成員。她是自然語言處理和生成式AI的積極發言人，目前經營一個YouTube頻道，在其中採訪生態系利益相關者，並以有趣及富教育性的內容探討開創性的AI趨勢。

Shubham Saboo在全球知名公司扮演了多重角色，從資料科學家到AI傳教士，參與建立跨組織的資料戰略和技術基礎設施，從零開始創建和擴展資料科學與機器學習實踐。AI傳教士的工作促使他建立社群並接觸更廣泛的觀眾，在蓬勃發展的人工智慧領域促進了思想和觀點的交流。他撰寫有關AI進步及其經濟影響的技術性部落格文章，作為學習新事物並與社群分享知識的一種熱情。在他的閒暇時間，你可以發現他到處旅行，這使得他能夠沉浸在不同的文化中，根據自身經驗來提升他的世界觀。

[第1章] 大型語言模型革命
　　　　自然語言處理幕後探祕
　　　　語言模型變得愈來愈大、愈來愈好
　　　　生成式預訓練變換模型：GPT-3
　　　　Transformer 注意力機制
　　　　GPT-3：簡史
　　　　使用OpenAI API
[第2章] 開始使用OpenAI API
　　　　OpenAI Playground
　　　　提示工程和設計
　　　　分解OpenAI API
　　　　執行引擎
　　　　端點
　　　　嵌入
　　　　自定義GPT-3
　　　　token
　　　　定價
　　　　GPT-3 在標準自然語言處理任務上的表現
　　　　命名實體辨識
　　　　文本摘要
　　　　文本生成
　　　　文章生成
　　　　社群媒體貼文生成
　　　　結論
[第3章] GPT-3 和程式設計
　　　　如何在Python 中使用OpenAI API ？
　　　　如何在Go 語言中使用OpenAI API ？
　　　　如何在Java 中使用OpenAI API ？
　　　　由Streamlit 驅動的GPT-3 沙箱
　　　　結論

[第4章] GPT-3作為下一代新創企業的賦能者
　　　　模型即服務
　　　　探究新創公司環境：案例研究
　　　　一名投資者對GPT-3 新創生態系統的展望
　　　　結論
[第5章] GPT-3成為企業創新的下一步
　　　　案例研究：GitHub Copilot
　　　　案例研究：Algolia Answers
　　　　案例研究：Microsoft 的Azure OpenAI 服務
　　　　結論
[第6章] GPT-3：優點、 缺點和醜聞
　　　　解決人工智慧偏見問題
　　　　反偏見對策
　　　　低品質內容和錯誤訊息的傳播
　　　　大型語言模型的綠色足跡
　　　　謹慎前進
　　　　結論
結論：讓AI可民主化存取
　　　　沒有程式碼？沒有問題！
　　　　存取和模型即服務
　　　　結語