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課程目標(biāo)

厘清人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AIGC、類ChatGPT大模型的基本概念和原理，了解類ChatGPT的落地和應(yīng)用模式及邏輯，理解在一些具體領(lǐng)域和行業(yè)如何實(shí)踐借助和利用類ChatGPT打造個性化差異競爭力。

參訓(xùn)對象

管理層和業(yè)務(wù)骨干

授課形式

知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風(fēng)暴、強(qiáng)調(diào)學(xué)員參與。

課程大綱

模塊一：人工智能的源起和進(jìn)化

1、人工智能出現(xiàn)和發(fā)展的大背景

2、第四次工業(yè)革命的特征和要求

3、人工智能的本質(zhì)：從人類的腦力工作與相應(yīng)的智能說起

4、從早期人工智能算法到機(jī)器學(xué)習(xí)，到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，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(shù)字化：信息全周期的體系化

b)模型是知識、經(jīng)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(lǐng)域展現(xiàn)？

3、大語言模型的根基: NLP以及Transformer的基本核心原理

d)詞的“內(nèi)嵌”

e)注意力機(jī)制 - Attention is all you need: 奠定生成式AI基調(diào)的核心

4、ChatGPT的獨(dú)到之處

5、其他大模型主要類別和基本原理

f)文生圖：訓(xùn)練機(jī)器對像素的“組裝”

g)圖生3D：算法對世界的“腦補(bǔ)”

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(xué)習(xí)

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(shù)據(jù)庫（大模型的長期記憶機(jī)制）

8、對開源大模型精調(diào)和定制

k)預(yù)訓(xùn)練

l)大模型瘦身：知識蒸餾和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)

m)經(jīng)典調(diào)參

n)指令調(diào)參

o)參數(shù)經(jīng)濟(jì)型調(diào)參：Lora和Qlora

模塊三：大模型體系在政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的范式和潛力

1、類ChatGPT大模型的挑戰(zhàn)和風(fēng)險

2、GPT的幾大能力：檢索、創(chuàng)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(yè)數(shù)字化系統(tǒng)嗎？：協(xié)同合作，相互增強(qiáng)的AI大模型和企業(yè)級系統(tǒng)

6、下一代AI:多模態(tài)大模型和機(jī)器人系統(tǒng)會有何化學(xué)反應(yīng)？

7、行業(yè)大模型落地路徑：預(yù)訓(xùn)練模型 + 專業(yè)訓(xùn)練精調(diào) + 行業(yè)知識庫 + 插件

模塊四：大模型體系的行業(yè)應(yīng)用

1、視覺智能賦能的工業(yè)質(zhì)檢

2、AR&AI賦能的工業(yè)數(shù)字孿生：從事后分析，事中監(jiān)控，到事前模擬優(yōu)化

3、AR/VR巡檢和培訓(xùn)

4、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)：從IOT到AIOT

5、機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的生產(chǎn)過程的模型化優(yōu)化

6、倉儲物流的AI應(yīng)用

7、多模態(tài)大模型賦能的數(shù)字人客服和呼叫中心

8、辦公文檔和數(shù)據(jù)分析 Powered by 多模態(tài)大模型

9、培訓(xùn)和問答 Powered by 大語言模型

10、AIGC賦能的數(shù)字營銷

11、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控應(yīng)用

12、游戲和元宇宙中的AI: 實(shí)時內(nèi)容/場景生成，智能NPC，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動作形態(tài)生成，和大模型賦能的Player

13、大模型&AR賦能的新形態(tài)文商旅客戶體驗

14、基于AI大模型的（數(shù)據(jù)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(jié)

Q&A

尹老師

“企業(yè)在人工智能大模型時代的核心競爭力，是把自己行業(yè)/領(lǐng)域的專有知識經(jīng)驗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化封裝成AI模型，并將之有機(jī)聯(lián)接到自身數(shù)字化體系的能力。”

上海人工智能研究院首席咨詢顧問，上海人工智能技術(shù)協(xié)會專家委員會委員，上海市元宇宙產(chǎn)業(yè)發(fā)展專家咨詢委員會專家，合肥元宇宙產(chǎn)業(yè)協(xié)會副會長單位負(fù)責(zé)人，貴州大數(shù)據(jù)專家委員會委員，臨港產(chǎn)業(yè)大學(xué)客座教授，前德勤Oracle CX首席架構(gòu)師，前Oracle Master企業(yè)架構(gòu)師

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