Notebooklm + Deep Research : 궁극적 인 학습 해킹
저자의 이미지 | 표의 문자정보는 오늘날 어디에나 있지만 관심이 부족하므로 우리가 배우는 방법을 마스터하는 것이 그 어느 때보 다 중요해졌습니다. 노트북Google의 AI 기반 노트 테이킹 어시스턴트 및 개념 깊은 연구복잡한 주제를 이해하기위한 집중적이고 체계적인 LLM 접근 방식은 게임을 바꾸고 있습니다. 그들은 함께 지식을 흡수, 조직 및 유지하는 변형 적 접근법을 제공합니다.
이 기사에서는이 조합을 최대한 활용하는 방법과 왜 궁극적 인 학습 해킹이 될 수 있는지 보여줍니다.
워크 플로의 개요
최신 AI 도구를 최대한 활용하기 위해 깊은 연구를 대화식 노트 테이킹과 결합 할 것입니다. 워크 플로의 분석은 다음과 같습니다.
- AI 또는 데이터 과학에서 고급 주제를 선택하십시오
- 당황을 사용하여 자세한 질문을하고 출처 인용을 따르십시오.
- 결과를 깨끗하고 구조화 된 PDF로 구성하십시오
- 정적 보고서를 스마트하고 대화식 노트북으로 바꾸십시오
- 오디오 개요, Q & A 및 마인드 맵과 같은 도구를 사용하여 자료에 대한 이해를 높이십시오.
이 조합은 수동적 판독 값을 멀티 모달의 대화식 학습으로 변형시킵니다.
1 단계 : 주제를 선택하십시오
우리는 AI, 기계 학습 또는 데이터 과학 분야 내에서 주제를 선택하는 것으로 시작합니다. 예를 들어 GPT, Bert 및 T5와 같은 획기적인 아키텍처와 같은 변압기를 이해하고 싶을 수도 있습니다. 다음과 관련된 밀도가 높은 주제입니다.
- 자기 변환 메커니즘
- 인코더 디코더 아키텍처
- 사전 조정 대 미세 조정
2 단계 : 당혹감을 사용하여 연구 보고서를 생성하십시오
이 단계의 목표는 Perplexity AI를 사용하여 선택한 주제에 대해 잘 구조화되고 인용 및 포괄적 인 보고서를 생성하는 것입니다.
당황 결과를 간결하고 인용 지원 된 응답으로 합성하는 AI 구동 검색 엔진입니다. 무료 버전을 사용하거나 파일 업로드 및 후속 스레딩과 같은 고급 기능을 위해 로그인 할 수 있습니다.
이를 사용하려면 Perplexity 사이트를 방문하여 보고서를 작성하려는 콘텐츠에 대한 프롬프트를 입력하고 “Deep Research”옵션을 선택한 다음 프롬프트를 보내십시오.
좋은 프롬프트 :
- 주제를 명확하게 정의하십시오 AI가 정확한 주제를 이해하고 응답 전반에 걸쳐 집중적으로 유지하도록 탐색하고 싶습니다.
- 선호하는 구조를 설명하십시오 정보를 섹션으로 구성하거나, 총알 포인트 사용 또는 개념 간의 비교와 같은 출력의 경우
- 인용이나 출처를 요청하십시오 제공된 정보가 신뢰할 수있는 참조로 뒷받침되고 정확성을 확인할 수 있는지 확인합니다.
좋은 예제 프롬프트처럼 보입니다.
히스토리, 수학 공식, 인코더 디코더 메커니즘,주의 메커니즘, 위치 인코딩 및 ChatGPT 및 Bert와 같은 현재 응용 프로그램을 포함하여 NLP의 변압기 아키텍처를 설명하는 포괄적이고 잘 인용 된 기술 보고서를 작성하십시오.
컨텐츠를 생성 한 후에는 깨끗하고 읽을 수있는 PDF 보고서로 검토하고 포맷하십시오.
3 단계 : 보고서를 Notebooklm에 업로드하십시오
포괄적 인 연구 보고서를 생성 한 후에는 다음 단계는 해당 내용을 노트북으로 가져 오는 것입니다. 이 단계는 정적 연구를 역동적이고 대화식 학습 환경으로 변형시킵니다.
보고서를 업로드하는 방법 :
- Notebooklm으로 이동하여 Google 계정으로 로그인하십시오.
- “노트북 만들기”를 클릭하거나 기존 노트북을 선택하십시오
- “소스 추가”를 선택한 다음 “파일 업로드”
- 컴퓨터에서 PDF 연구 보고서를 선택하십시오
업로드되면 사이드 바에 나열된 소스가 표시됩니다. NotebookLm은 컨텐츠를 자동으로 마석화하여 검색 가능하고 대화식으로 만듭니다.
나중에 PDF를 업데이트하면 수정 된 버전을 다시 업로드하여 노트북을 신선하고 정확하게 유지하십시오.
4 단계 : 노트북 도구를 활용합니다
오디오 개요
이 기능은 핵심 포인트를 요약하고 연결하는 두 AI 호스트와 함께 문서, 슬라이드 또는 PDF를 동적 팟 캐스트 스타일 대화로 변환합니다. 여기에 있습니다
내가 요청한 변압기 보고서의 오디오 개요에 대한 링크.
마인드 맵
자동 생성 된 마인드 맵은 주요 개념과 관계를 시각화합니다. 노드를 확장하거나 붕괴시켜 하위 주제를 탐색하고 높은 수준의 개요와 자세한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
학습 가이드 및 브리핑 문서
“Studio”패널에서 학습 가이드 또는 브리핑 문서와 같은 구조화 된 출력을 생성 할 수 있습니다. 이들은 업로드 된 소스를 기반으로하므로 정보를 합성하고 구성하는 신뢰할 수있는 경로가됩니다.
상황에 맞는 Q & A 채팅
자연사 쿼리를 통해 소스와 교류하십시오. AI는 문서의 직접 따옴표 및 인용을 사용하여 클릭 가능한 참조를 통해 원래 컨텍스트로 되돌아갑니다.
이 워크 플로우가 작동하는 이유
- 집중 연구 : 당황은 고품질, 최신 및 인용 정보를 표면하는 데 탁월합니다. 수동적으로 인터넷 검색을하거나 논문을 통과하는 대신, 당신은 당신의 요구에 맞게 구조화 된 지식을 빠르게 얻습니다.
- 선별 된 지식 기반 : 당황 출력을 PDF로 바꾸면 학습 자료를 중앙 집중화합니다. 이것은 단지 링크를 수집하는 것이 아니라 학습 여행을위한 진실의 단일 원천을 만드는 것입니다.
- 대화식 이해력 : Notebooklm에 있으면 정적 보고서가 역동적이됩니다. 상황에 맞는 Q & A 및 마인드 맵과 같은 도구는 여러 각도에서 정보를 탐색하여 활발한 참여를 통해 이해를 강화하는 데 도움이됩니다.
- 멀티 모달 학습 : 시각적, 청각 또는 운동학 학습자이든, 노트북의 오디오 개요, 마인드 맵 및 구조화 된 학습 가이드가 당신이있는 곳에서 당신을 만납니다.
워크 플로를 최대화하기위한 보너스 팁
- 주제를 청크하십시오 : 복잡한 도메인 (예 : 변압기)을 하위 토픽으로 나누어주는 메커니즘, 훈련 전략, GPT vs Bert와 같은 변형을 원할 수 있습니다. 각 청크를 독립적으로 연구하고 처리하십시오.
- 반복적으로 신속하게 : 당혹스럽게도, 틈을 메우거나 인접한 개념을 탐색하기 위해 좁은 프롬프트로 후속 조치를 취하십시오. 예를 들어 : “수학적 세부 사항으로 위치 인코딩을 설명하십시오.”
- Notebooklm에서 메타 질문을 요청하십시오. “변압기 모델은 어떤 가정에 의존합니까?”와 같은 프롬프트를 사용합니다. 또는 “자기 변환에 대한 일반적인 오해는 무엇입니까?” 비판적 이해를 심화시키기 위해.
- 교육 준비를 위해 Notebooklm의 스튜디오를 사용하십시오. 강의 나 프레젠테이션을 준비하는 경우 “브리핑 문서”및 “개요”기능은 자료를 신속하게 구성하는 데 적합합니다.
최종 생각
이 워크 플로는 복잡한 AI 주제를 이해하기 쉬운 것과 대화식으로 전환하는 데 도움이됩니다. 당신은 관심있는 주제를 선택하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 당혹감을 사용하여 신뢰할 수있는 출처가있는 잘 조직 된 보고서를 연구하고 작성합니다. 그런 다음 보고서를 노트북에 업로드합니다. 요약, 마인드 맵, 오디오 개요 및 Q & A와 같은 기능을 사용하면 다양한 방식으로 주제를 탐색 할 수 있습니다.
Jayita Gulati 기계 학습 애호가이자 기계 학습 모델 구축에 대한 열정으로 인해 기계 학습 애호가이자 기술 작가입니다. 그녀는 리버풀 대학교에서 컴퓨터 과학 석사 학위를 취득했습니다.
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