類ChatGPT AIGC大模型 – 源起、發展和落地應用
講(jiang)師(shi)：尹老師(shi) 瀏覽次數：3042
課程描述(shu)INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排SCHEDULE
課程大(da)綱Syllabus
學習類ChatGPT AIGC大模型公開課
課程大綱：
模塊一：人工智能的源起和進化
1、 人工智能出現和發展的大背景
2、 第四次工業革命的特征和要求
3、 人工智能的本質：從人類的腦力工作與相應的智能說起
4、 從早期人工智能算法到機器學習，到人工神經網絡和深度學習，為什么？
5、 從分析式AI到生成式AI，從“偏科專才”到“通才”
6、 通用人工智能的曙光：GPT為何如此令人興奮？
7、 從信息，到模型，到行動（具體智能）
a) 數字化：信息全周期的體系化
b) 模型是知識、經驗和技能的封裝
c) 行動：信息和智能對世界的改造
模塊二：通用人工智能的火花：以ChatGPT為代表的大模型
1、 為什么是 "大"模型？為什么不是"小"而"精"的模型？
2、 為什么通用人工智能曙光率先在自然語言處理領域展現？
3、 大語言模型的根基: NLP以及Transformer的基本核心原理
d) 詞的“內嵌”
e) 注意力機制 - Attention is all you need: 奠定生成式AI基調的核心
4、 ChatGPT的獨到之處
5、 其他大模型主要類別和基本原理
f) 文生圖：訓練機器對像素的“組裝”
g) 圖生3D：算法對世界的“腦補”
6、 大模型的“智力”、“技能”和“知識”
7、 如何利用大模型:基本模式
h) - Prompt engineering&in- context learning 提示詞工程&上下文學習
i) 如虎添翼- 為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動中樞”：插件 Plugin
j) 如虎添翼-為大模型加上“海馬體”Vector database向量數據庫（大模型的長期記憶機制）
8、 對開源大模型精調和定制
k) 預訓練
l) 大模型瘦身：知識蒸餾和轉移學習
m) 經典調參
n) 指令調參
o) 參數經濟型調參：Lora和Qlora
模塊三：大模型體系在政企數字化轉型中的范式和潛力
1、 類ChatGPT大模型的挑戰和風險
2、 GPT的幾大能力：檢索、創造和邏輯推理
3、 大模型時代，我們需要什么能力？需要什么人才？
4、 大模型帶來的“軟件2.0”范式
5、 AI大模型會取代企業數字化系統嗎？：協同合作，相互增強的AI大模型和企業級系統
6、 下一代AI:多模態大模型和機器人系統會有何化學反應？
7、 行業大模型落地路徑：預訓練模型 + 專業訓練精調 + 行業知識庫 + 插件
模塊四：大模型體系的行業應用
1、 視覺智能賦能的工業質檢
2、 AR&AI賦能的工業數字孿生：從事后分析，事中監控，到事前模擬優化
3、 AR/VR巡檢和培訓
4、 工業互聯網：從IOT到AIOT
5、 機器學習驅動的生產過程的模型化優化
6、 倉儲物流的AI應用
7、 多模態大模型賦能的數字人客服和呼叫中心
8、 辦公文檔和數據分析 Powered by 多模態大模型
9、 培訓和問答 Powered by 大語言模型
10、 AIGC賦能的數字營銷
11、 基于機器學習的金融風控應用
12、 游戲和元宇宙中的AI: 實時內容/場景生成，智能NPC，基于人工神經網絡的動作形態生成，和大模型賦能的Player
13、 大模型&AR賦能的新形態文商旅客戶體驗
14、 基于AI大模型的（數據查詢/分析）代碼生成
15、 商湯科技的大模型體系及視頻介紹
思考和小結
Q&A
講師介紹：尹老師
“企業在人工智能大模型時代的核心競爭力，是把自己行業/領域的專有知識經驗和數據轉化封裝成AI模型，并將之有機聯接到自身數字化體系的能力。”
———— 尹老師
上海人工智能研究院首席咨詢顧問，上海人工智能技術協會專家委員會委員，上海市元宇宙產業發展專家咨詢委員會專家，合肥元宇宙產業協會副會長單位負責人，貴州大數據專家委員會委員，臨港產業大學客座教授，前德勤Oracle CX首席架構師，前Oracle Master企業架構師
學習類ChatGPT AIGC大模型公開課
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/292630.html
已開課時間Have start time
2024-04-11
上海
- 尹 智
[僅限會員]
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