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大語言模型課程

【課程背景】
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是大語言模型（LLMs）和生成式人工智能（AIGC）的突破性進(jìn)展，證券行業(yè)迎來了新的變革契機(jī)。大語言模型，如GPT-4、ChatGPT、Gemini、Llama等，能夠通過其強(qiáng)大的自然語言處理能力，從海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，輔助分析師進(jìn)行更精準(zhǔn)的市場預(yù)測和產(chǎn)品設(shè)計(jì)。
在證券行業(yè)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)傳統(tǒng)上依賴于人類分析師的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，通過復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和市場調(diào)研來開發(fā)新的金融產(chǎn)品。然而，隨著市場環(huán)境的快速變化和數(shù)據(jù)量的急劇增加，僅依靠人類分析師已經(jīng)難以滿足市場的需求。大語言模型和AIGC的引入，為證券產(chǎn)品設(shè)計(jì)帶來了新的可能性和巨大的提升空間。通過這些技術(shù)，證券公司能夠更加快速和精準(zhǔn)地響應(yīng)市場變化，開發(fā)出更具競爭力和創(chuàng)新性的金融產(chǎn)品。
大語言模型的核心技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)等，這些技術(shù)使得大語言模型能夠理解和生成自然語言文本，實(shí)現(xiàn)從分析式AI到生成式AI的躍遷。AIGC技術(shù)則涵蓋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等，通過Transformer、Diffusion等技術(shù)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)互轉(zhuǎn)和情境學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提升了內(nèi)容生成的質(zhì)量和多樣性。
通過本課程，學(xué)員將系統(tǒng)學(xué)習(xí)大語言模型和AIGC的基本原理、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用場景，特別是在證券產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的實(shí)際應(yīng)用。課程還將通過具體案例，展示這些技術(shù)在市場分析、投資組合管理、客戶服務(wù)等方面的應(yīng)用效果，幫助學(xué)員掌握實(shí)戰(zhàn)方法，提升數(shù)據(jù)分析和內(nèi)容生成的效率和質(zhì)量。
總的來說，隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用深化，證券行業(yè)將越來越依賴于大語言模型和AIGC技術(shù)的賦能。這不僅能夠提高工作效率和決策質(zhì)量，還能為證券產(chǎn)品設(shè)計(jì)帶來創(chuàng)新動(dòng)力和市場競爭力。學(xué)員通過本課程的學(xué)習(xí)，將具備利用AI技術(shù)進(jìn)行證券產(chǎn)品設(shè)計(jì)和市場分析的能力，為公司發(fā)展和個(gè)人職業(yè)提升提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持和創(chuàng)新思路。

【課程收益】
深入理解大語言模型和AIGC技術(shù)的原理和發(fā)展趨勢；
聚焦市場分析、產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶服務(wù)等具體應(yīng)用，提升實(shí)際工作能力；
借助AI生成高質(zhì)量的市場報(bào)告和分析內(nèi)容，提升工作效率和決策質(zhì)量；
開發(fā)出更具競爭力和創(chuàng)新性的證券產(chǎn)品，增強(qiáng)市場競爭力和創(chuàng)新能力；
實(shí)現(xiàn)客戶咨詢和服務(wù)的自動(dòng)化和個(gè)性化，提升客戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量。

【課程特色】
實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向，結(jié)合大量實(shí)際案例和應(yīng)用場景。
專家授課，內(nèi)容專業(yè)且前瞻。
互動(dòng)學(xué)習(xí)，通過多種教學(xué)方式提升效果。
個(gè)性化輔導(dǎo)，提供量身定制的解決方案。

【課程對象】
產(chǎn)品經(jīng)理，對大語言模型（LLMs）和生成式人工智能（AIGC）感興趣的人員

【課程大綱】
一、 大語言模型（LLMs）概述
1、 大語言模型的定義與發(fā)展
ScalingLaw與AI質(zhì)變
從分析式AI到生成式AI
NLP能力躍遷與大語言模型形成
2、 大語言模型的工作原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)技術(shù)
3、 大語言模型的應(yīng)用場景
自然語言處理
數(shù)據(jù)分析與預(yù)測
內(nèi)容生成與自動(dòng)化
案例：ChatGPT、Gemini、Llama、智譜清言、通義千問、Kimi等

二、 生成式人工智能（AIGC）技術(shù)解析
1、 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)的三種方式
機(jī)器學(xué)習(xí)的三種結(jié)果
機(jī)器學(xué)習(xí)的評價(jià)指標(biāo)
機(jī)器學(xué)習(xí)的五個(gè)步驟
2、 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN
3、 大語言模型與AIGC
大模型基石之一：Transformer
大模型基石之二：Diffusion
注意力機(jī)制
情境學(xué)習(xí)
思維鏈
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
遷移學(xué)習(xí)
模態(tài)互轉(zhuǎn)

三、 大語言模型與AIGC創(chuàng)新場景
1、 大語言模型與AIGC的應(yīng)用領(lǐng)域
金融報(bào)告自動(dòng)生成
客戶咨詢與服務(wù)
市場分析與情報(bào)收集
2、 大語言模型與AIGC在證券產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
AIGC輔助市場預(yù)測
自動(dòng)化投資組合管理
智能合約與區(qū)塊鏈
案例：情感分類、CNN與對象識(shí)別、RNN與語言預(yù)測、GAN與圖片生成等

四、 AI賦能證券產(chǎn)品設(shè)計(jì)的實(shí)戰(zhàn)方法
1、 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
數(shù)據(jù)來源與獲取
數(shù)據(jù)清洗與處理
2、 大語言模型在證券分析中的應(yīng)用
文本數(shù)據(jù)分析與情感分析
市場趨勢預(yù)測與風(fēng)險(xiǎn)評估
3、 AIGC生成內(nèi)容的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
自動(dòng)化研究報(bào)告生成
客戶需求分析與服務(wù)優(yōu)化
案例：ChatGPT-4o，高級(jí)數(shù)據(jù)分析、金融分析、報(bào)告總結(jié)等大模型應(yīng)用

大語言模型課程