类ChatGPT AIGC大模型 – 源起、发展和落地应用
讲师:尹老师 浏览次数:117
课程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
2024-04-11
上海
课程大纲Syllabus
学习类ChatGPT AIGC大模型公开课
课程大纲:
模块一:人工智能的源起和进化
1、
人工智能出现和发展的大背景
2、
第四次工业革命的特征和要求
3、
人工智能的本质:从人类的脑力工作与相应的智能说起
4、
从早期人工智能算法到机器学习,到人工神经网络和深度学习,为什么?
5、
从分析式AI到生成式AI,从“偏科专才”到“通才”
6、
通用人工智能的曙光:GPT为何如此令人兴奋?
7、
从信息,到模型,到行动(具体智能)
a)
数字化:信息全周期的体系化
b)
模型是知识、经验和技能的封装
c)
行动:信息和智能对世界的改造
模块二:通用人工智能的火花:以ChatGPT为代表的大模型
1、
为什么是 "大"模型?为什么不是"小"而"精"的模型?
2、
为什么通用人工智能曙光率先在自然语言处理领域展现?
3、
大语言模型的根基: NLP以及Transformer的基本核心原理
d)
词的“内嵌”
e)
注意力机制 - Attention is all you need: 奠定生成式AI基调的核心
4、
ChatGPT的独到之处
5、
其他大模型主要类别和基本原理
f)
文生图:训练机器对像素的“组装”
g)
图生3D:算法对世界的“脑补”
6、
大模型的“智力”、“技能”和“知识”
7、
如何利用大模型:基本模式
h)
- Prompt engineering&in- context learning 提示词工程&上下文学习
i)
如虎添翼- 为大模型加上“视觉中枢”“听觉中枢”“行动中枢”:插件 Plugin
j)
如虎添翼-为大模型加上“海马体”Vector database向量数据库(大模型的长期记忆机制)
8、
对开源大模型精调和定制
k)
预训练
l)
大模型瘦身:知识蒸馏和转移学习
m)
经典调参
n)
指令调参
o)
参数经济型调参:Lora和Qlora
模块三:大模型体系在政企数字化转型中的范式和潜力
1、
类ChatGPT大模型的挑战和风险
2、
GPT的几大能力:检索、创造和逻辑推理
3、
大模型时代,我们需要什么能力?需要什么人才?
4、
大模型带来的“软件2.0”范式
5、
AI大模型会取代企业数字化系统吗?:协同合作,相互增强的AI大模型和企业级系统
6、
下一代AI:多模态大模型和机器人系统会有何化学反应?
7、
行业大模型落地路径:预训练模型 + 专业训练精调 + 行业知识库 + 插件
模块四:大模型体系的行业应用
1、
视觉智能赋能的工业质检
2、
AR&AI赋能的工业数字孪生:从事后分析,事中监控,到事前模拟优化
3、
AR/VR巡检和培训
4、
工业互联网:从IOT到AIOT
5、
机器学习驱动的生产过程的模型化优化
6、
仓储物流的AI应用
7、
多模态大模型赋能的数字人客服和呼叫中心
8、
办公文档和数据分析 Powered by 多模态大模型
9、
培训和问答 Powered by 大语言模型
10、
AIGC赋能的数字营销
11、
基于机器学习的金融风控应用
12、
游戏和元宇宙中的AI: 实时内容/场景生成,智能NPC,基于人工神经网络的动作形态生成,和大模型赋能的Player
13、
大模型&AR赋能的新形态文商旅客户体验
14、
基于AI大模型的(数据查询/分析)代码生成
15、
商汤科技的大模型体系及视频介绍
思考和小结
Q&A
讲师介绍:尹老师
“企业在人工智能大模型时代的核心竞争力,是把自己行业/领域的专有知识经验和数据转化封装成AI模型,并将之有机联接到自身数字化体系的能力。”
———— 尹老师
上海人工智能研究院首席咨询顾问,上海人工智能技术协会专家委员会委员,上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家,合肥元宇宙产业协会副会长单位负责人,贵州大数据专家委员会委员,临港产业大学客座教授,前德勤Oracle CX首席架构师,前Oracle Master企业架构师
学习类ChatGPT AIGC大模型公开课
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