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AI模型能力培訓

【課程背景】
人工智能技術在過去的十年中經歷了快速的發(fā)展，特別是大模型（Large Language Models, LLM）的崛起，標志著AI技術進入了一個新的時代。大模型在自然語言處理、圖像生成、視頻分析等多個領域取得了顯著的進展，展現了強大的潛力。例如，OpenAI的ChatGPT在生成文本、代碼和圖像等方面的能力，已經顯著改變了人們的工作和生活方式。這些技術的突破不僅提高了生產力，還開啟了許多新的應用場景。
全球各地的政府和企業(yè)都在積極推動AI技術的應用和發(fā)展。隨著數據、算力和算法的不斷優(yōu)化，AI市場的規(guī)模正在迅速擴展。大模型技術不斷獲得突破，推動了AI市場的規(guī)?；l(fā)展，尤其是在金融、醫(yī)療和制造等行業(yè)，AI的應用滲透度顯著提升。大模型技術的發(fā)展不僅僅是技術上的進步，更是生產力的重大躍遷。
以Transformer為代表的技術框架，開啟了大模型的演化之路，推動了AI行業(yè)的主要賽道的形成。未來，行業(yè)垂直大模型將進一步提質增效，賦能社會的各個環(huán)節(jié)，帶來更多的創(chuàng)新應用和發(fā)展機遇。然而，AI大模型的能力邊界和風險挑戰(zhàn)也不容忽視。盡管ChatGPT等技術的用戶數持續(xù)暴漲，市場影響力迅速提升，但AI與人類的關系、技術的安全性、倫理道德等問題仍然需要深入探討和解決。
AI大模型的訓練和推理成本高，技術存在幻覺問題，甚至在應用中可能涉及侵權、不良輿論導向等風險，這些都對AI大模型的進一步推廣應用提出了挑戰(zhàn)。本課程將全面透視人工智能大模型的發(fā)展現狀、技術原理及其應用前景，幫助學員深入了解AI大模型在各個領域中的潛力和應用。
通過系統(tǒng)的學習，學員將掌握大模型的技術原理，了解其在實際工作中的應用方法和實踐案例，從而在未來的工作中能夠更好地利用AI技術，實現降本增效，提升生產力和創(chuàng)新能力。這一課程不僅面向技術人員，也適合所有希望了解和掌握未來AI發(fā)展趨勢和應用的專業(yè)人士。

【課程收益】
掌握人工智能大模型的發(fā)展歷程、技術突破及其在各行業(yè)的應用滲透度。
深入了解大模型的技術實現原理，包括Transformer結構、模型訓練與推理、多模態(tài)模型等核心技術。
學習如何部署、優(yōu)化和利用AI大模型工具，通過實際案例解析，提升對AI大模型的應用能力。
了解AI大模型的能力邊界、技術挑戰(zhàn)及其潛在風險，學會在實際應用中規(guī)避風險、提升效率。
結合*技術發(fā)展，探索AI大模型在不同應用場景中的未來發(fā)展與變革，提升在實際工作中的應用創(chuàng)新能力。

【課程特色】
內容前沿、案例豐富、互動性強、應用導向、多維視角

【課程對象】
中高層管理人員、核心骨干人員、業(yè)務創(chuàng)新人員等

【課程大綱】
一、 智能革命：人工智能持續(xù)推進生產力的躍遷
1、 人工智能發(fā)展的驅動力
數據作為關鍵生產要素帶動AI發(fā)展
人工智能在各行業(yè)的應用滲透度
2、 大模型技術的突破與應用
2023年LLM（語言大模型）不斷獲得突破
大語言模型（LLM）的突破帶動了AI市場規(guī)?；l(fā)展
Transformer的出現開啟了大模型演化之路
3、 人工智能未來發(fā)展趨勢
行業(yè)垂直大模型提質增效，賦能社會各個環(huán)節(jié)
人工智能時代ICT產業(yè)鏈生態(tài)圖譜

二、 能與不能：AI大模型的能力邊界與風險挑戰(zhàn)
1、 AI大模型的能力與應用
ChatGPT發(fā)布后用戶數持續(xù)暴漲，市場影響力迅速提升
政府支持無人駕駛汽車的推廣應用
全球典型AI大模型概覽
2、 AI大模型的局限與挑戰(zhàn)
人工智能的學科范疇和功能范圍
AI大模型技術存在的幻覺和價值觀問題
3、 “工智能+”應用場景
AI“賦能人”的應用場景
AI“輔助人”的應用場景
AI“取代人”的應用場景
AI“拯救人”的應用場景
大模型在產業(yè)的落地應用
4、 人工智能技術挑戰(zhàn)與風險
AI大模型技術存在的安全風險
AI大模型技術存在的倫理問題
AI大模型的訓練及推理成本
案例：ChatGPT、DALL-E、Sora、StableDiffusion、GPT-4o、無人駕駛、人形機器人、極端天氣預測等

三、 核心邏輯：人工智能大模型的底層實現原理
1、 大模型技術原理
傳統(tǒng)機器學習方法 vs 深度學習方法
監(jiān)督學習與強化學習的特點與適用場景
ChatGPT類語言模型技術原理：總體概述
ChatGPT模型核心訓練流程（三步法）
圖像模型技術原理：Transformer類技術應用于圖像生成
2、 大模型關鍵技術解析
Transformer整體結構
自注意力機制：Self-Attention
GPT模型通過推理生成token的流程
Transformer的應用場景及技術原理
從深度學習到大語言模型（LLM）和生成式AIGC

四、 應用實踐：大模型架構、部署、優(yōu)化與巧用
1、 大模型的應用方法
如何用好ChatGPT類工具
如何用好文生圖工具
如何用好文生視頻工具（Sora）
2、 AI大模型的主流部署模式
人工智能三大要素（數據+算力+算法）
大模型算力的分類（基礎、智能、超算）
ChatGPT等大語言模型&AIGC平臺技術棧
傳統(tǒng)AI和生成式AI適用于解決不同類型的問題
AI大模型提升問答能力的三種手段
3、 AI案例解析與應用實踐
案例解析：檢索增強生成（RAG）提升信息準確性
大模型微調（調優(yōu)）的流程（五步法）
大模型應用實施方法與路徑：由點及面、敏捷推進
4、 AI大模型的未來發(fā)展
AI大模型替人干活（路徑規(guī)劃）
大模型技術的擴展與應用
積極擁抱大模型技術，重構業(yè)務與產品
案例：智能網絡運維、智能路徑優(yōu)化、工藝流程優(yōu)化、設備故障預測、英偉達、華為智算體系等

AI模型能力培訓