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人工智能算法培訓

課程大綱：
模塊一：從AlphaGo到ChatGPT
人工智能出現和發展的大背景
第四次工業革命的特征和要求
人工智能的本質：從人類的腦力工作與相應的智能說起
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？
從分析式AI到生成式AI，從“偏科專才”到“通才”
通用人工智能的曙光：GPT為何如此令人興奮？
為什么通用人工智能曙光率先在自然語言處理領域展現？
ChatGPT的根基: Transformer的基本核心原理
大模型如何理解“詞”—— 自然語言的“向量化”
注意力機制 -  奠定生成式AI基調的核心機制
Transformer: 通過“智力”和“語言能力”的壓縮抽取，對輸入進行“變形”
ChatGPT的獨到之處
其他大模型主要類別和基本原理
文生圖：訓練機器對像素的“組裝”
圖生3D：算法對世界的“腦補”
大模型的“智力”、“技能”和“知識”
如何利用大模型:基本模式
提示詞工程 – 為大模型描述上下文環境和方法論
插件 -為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動中樞”
外接“云盤” - 為大模型加上“海馬體”（大模型的長期記憶機制）
精調 — 通過調參真正提升大模型“智商”
大模型的部署/訓練方式
公有云模式
AISaas
AIPaas
Model as a service
AIIaas
公有私有云/管理云模式
私有云模式

模塊二：大模型體系在互聯網客服領域的應用模式和案例
AI大模型具有成為互聯網“人”“機”翻譯和“系統整合協同者”的巨大潛力
AI大模型如何與客戶服務的業務和已有應用系統關聯和整合？- 模式與機會
生成式客服服務和咨詢 - Salesforce ServiceGPT案例
呼叫中心中的人工智能：語音助理和語音語義分析模型在呼叫中心應答質量提升上的應用
AI大模型賦能的互聯網行業數字人客服
客戶服務的數據基礎：多模態大模型將打造真正的“客戶360視圖”
客戶服務知識圖譜：大模型對知識圖譜和知識運營的補充和賦能
大語言模型可以從大量非結構化文本數據中提取數據實體關系，或解析/推理出數據實體的邏輯關聯 – 比如近期客戶投訴的主要內容和產品的描述之間的關系 - 并將之轉換為知識圖譜的輸入；
多模態大模型能將文本、圖片、視頻、聲音、代碼等數據進行關聯整合和分析，對知識圖譜進行補充和更新
知識圖譜也可以基于已有的知識，對大模型的問答輸入進行約束和事實性檢驗，比如已有的套餐價格以及可購買資格
多模態大模型賦能的客戶全渠道全周期“大”數據整合和分析
全渠道客服服務的流程自動化和機器學習優化
客戶服務領域的培訓和問答：AI大模型賦能的針對性學習
類似Khanmigo的基于大語言模型的學習應用，不僅可以判斷答案的正確與否，也可以通過推測學習者思路和邏輯，幫助學習者定位到知識要點；
大語言模型可以根據預先設定的學習者級別和其他參數（比如專業為經濟類），調整學習路徑和問題
客服組織的智能化辦公文檔和數據分析：GPT Code Intepreter
Code Intepreter插件可以直接分析給到的文檔，excel,pdf，word等格式中的文字或者表格數據項，而無需進行數據整理，并生成可視化圖表。比如給出一個國家的經濟數據，人口數，互聯網應用等數據，Code Intepreter就可以按城市或者地區分析這些數據的關聯性，以及與通信服務相關的圖表分析展示
Code intepreter結合GPT-4自身分析能力，也可以對文檔進行定性/定性 + 定量分析，比如文件要點總結，情緒，事情趨勢等等。
AI大模型賦能的互聯網行業服務營銷
基(ji)于AI大模型(xing)的客(ke)服領域（SQL/API調(diao)用）代碼(ma)生成

人工智能算法培訓