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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行業如何實踐借助和利用類ChatGPT打造個性化差異競爭力。

參訓對象

管理層和業務骨干

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、頭腦風暴、強調學員參與。

課程大綱

模塊一：人工智能的源起和進化

1、人工智能出現和發展的大背景

2、第四次工業革命的特征和要求

3、人工智能的本質：從人類的腦力工作與相應的智能說起

4、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？

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)數字化：信息全周期的體系化

b)模型是知識、經驗和技能的封裝

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域展現？

3、大語言模型的根基: NLP以及Transformer的基本核心原理

d)詞的“內嵌”

e)注意力機制 - Attention is all you need: 奠定生成式AI基調的核心

4、ChatGPT的獨到之處

5、其他大模型主要類別和基本原理

f)文生圖：訓練機器對像素的“組裝”

g)圖生3D：算法對世界的“腦補”

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&上下文學習

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向量數據庫（大模型的長期記憶機制）

8、對開源大模型精調和定制

k)預訓練

l)大模型瘦身：知識蒸餾和轉移學習

m)經典調參

n)指令調參

o)參數經濟型調參：Lora和Qlora

模塊三：大模型體系在政企數字化轉型中的范式和潛力

1、類ChatGPT大模型的挑戰和風險

2、GPT的幾大能力：檢索、創造和邏輯推理

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大模型會取代企業數字化系統嗎？：協同合作，相互增強的AI大模型和企業級系統

6、下一代AI:多模態大模型和機器人系統會有何化學反應？

7、行業大模型落地路徑：預訓練模型 + 專業訓練精調 + 行業知識庫 + 插件

模塊四：大模型體系的行業應用

1、視覺智能賦能的工業質檢

2、AR&AI賦能的工業數字孿生：從事后分析，事中監控，到事前模擬優化

3、AR/VR巡檢和培訓

4、工業互聯網：從IOT到AIOT

5、機器學習驅動的生產過程的模型化優化

6、倉儲物流的AI應用

7、多模態大模型賦能的數字人客服和呼叫中心

8、辦公文檔和數據分析 Powered by 多模態大模型

9、培訓和問答 Powered by 大語言模型

10、AIGC賦能的數字營銷

11、基于機器學習的金融風控應用

12、游戲和元宇宙中的AI: 實時內容/場景生成，智能NPC，基于人工神經網絡的動作形態生成，和大模型賦能的Player

13、大模型&AR賦能的新形態文商旅客戶體驗

14、基于AI大模型的（數據查詢/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

Q&A

尹老師

“企業在人工智能大模型時代的核心競爭力，是把自己行業/領域的專有知識經驗和數據轉化封裝成AI模型，并將之有機聯接到自身數字化體系的能力。”

上海人工智能研究院首席咨詢顧問，上海人工智能技術協會專家委員會委員，上海市元宇宙產業發展專家咨詢委員會專家，合肥元宇宙產業協會副會長單位負責人，貴州大數據專家委員會委員，臨港產業大學客座教授，前德勤Oracle CX首席架構師，前Oracle Master企業架構師

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