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ChatGPT應用模式培訓

課程目標：
 厘清人工智能、機器學習、深度學習、AIGC、類ChatGPT大模型的基本概念和原理，了解類ChatGPT的落地和應用模式及邏輯，理解在一些具體領域和金融如何實踐借助和利用ChatGPT打造個性化差異競爭力。

課程大綱:
第一天：
模塊一：ChatGPT的源起
1、 人工智能的前提和基礎：數字化
2、 人工智能出現和發展的大背景
3、 復雜系統的協同：科技的演進
4、 從人類需要機器完成的任務類型說起
5、 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？
6、 從分析式AI到生成式AI，從“偏科專才”到“通才”
7、 生成式AI的優秀代表：GPT家族
模塊二：ChatGPT的基礎概念和原理
8、 為什么是"大"語言模型？為什么不是"小"而"精"的模型？
9、 為什么是大“語言”模型？
10、 ChatGPT大模型的根基:Transformer
11、 Transformer的核心機制：注意力機制
12、 ChatGPT的獨到之處：有監督學習和強化學習
13、 GPT大模型的應用潛力和局限
 14、 GPT大模型的“智力”、“技能”和“知識”

第二天：
模塊三：ChatGPT的應用方式
15、 如何利用ChatGPT大模型:基本模式
a) 服務模式
i. -Promptengineering&in-contextlearning提示詞工程&上下文學習
1. 一般提示詞技巧
2. 思維鏈
3. 思維樹
4. 頭腦風暴
ii. 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
iii. 如虎添翼-為大模型加上“海馬體”Vectordatabase向量數據庫（大模型的長期記憶機制）
b) 類ChatGPT開源模型精調和定制模式
i. 參數經濟型微調
ii. 指令微調
iii. 經典調參
模塊四：ChatGPT的產業應用模式
16、 人工智能商業化落地的挑戰
17、 人工智能大模型時代的新范式
18、 數字化轉型中AI的通用應用領域和潛力
a) GPT和企業數字化系統會有何化學反應？
i. GPT與辦公
ii. GPT與培訓
iii. GPT與客服
iv. GPT與營銷
v. GPT與數據分析
vi. GPT與業務系統
b) GPT和機器人系統會有何化學反應？
19、 AI大模型在金融行業的應用場景
20、 基于基礎大模型定制的行業模型：打造金融業“大腦”
模塊五：ChatGPT的在金融行業的應用產品及案例
21、 場景化金融：AI賦能的數字化營銷
23、銀行智能數字人客服
24、基于機器學習的金融風控應用
25、智能投研：每個人的AI投資顧問
26、金融業呼叫中心中的人工智能
27、AI賦能的無人銀行
28、基于AI大模型的（數據查詢/分析）代碼生成
思考和小結
Q&A

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