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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都在積極推動AI技術的應用和發展。隨著數據、算力和算法的不斷優化，AI市場的規模正在迅速擴展。大模型技術不斷獲得突破，推動了AI市場的規模化發展，尤其是在金融、醫療和制造等行業，AI的應用滲透度顯著提升。大模型技術的發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行業的主要賽道的形成。未來，行業垂直大模型將進一步提質增效，賦能社會的各個環節，帶來更多的創新應用和發展機遇。然而，AI大模型的能力邊界和風險挑戰也不容忽視。盡管ChatGPT等技術的用戶數持續暴漲，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。本課程將全面透視人工智能大模型的發展現狀、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發展趨勢和應用的專業人士。

【課程收益】
掌握人工智能大模型的發展歷程、技術突破及其在各行業的應用滲透度。
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、多模態模型等核心技術。
學習如何部署、優化和利用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、技術挑戰及其潛在風險，學會在實際應用中規避風險、提升效率。
 結合*技術發展，探索AI大模型在不同應用場景中的未來發展與變革，提升在實際工作中的應用創新能力。

【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、業務創新人員等

【課程大綱】
一、 智能革命：人工智能持續推進生產力的躍遷
1、 人工智能發展的驅動力
數據作為關鍵生產要素帶動AI發展
人工智能在各行業的應用滲透度
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市場規模化發展
Transformer的出現開啟了大模型演化之路
3、 人工智能未來發展趨勢
行業垂直大模型提質增效，賦能社會各個環節
人工智能時代ICT產業鏈生態圖譜

二、 能與不能：AI大模型的能力邊界與風險挑戰
1、 AI大模型的能力與應用
ChatGPT發布后用戶數持續暴漲，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
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
大模型在產業的落地應用
4、 人工智能技術挑戰與風險
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
傳統機器學習方法 vs 深度學習方法
監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）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大模型的未來發展
AI大模型替人干活（路徑規劃）
大模型技術的擴展與應用
積極擁抱大模型技術，重構業務與產品
案例：智能網絡運維、智能路徑優化、工藝流程優化、設備故障預測、英偉達、華為智算體系等

AI模型能力培訓