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尹智

类ChatGPT AI大模型 – 源起、发展、落地应用和未来

尹智 / ChatGPT与人工智能实战金牌讲师

课程价格: 具体课酬和讲师商量确定

常驻地: 上海

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课程大纲

课程概述:分析人工智能的源起和前提基础条件,以及人工智能发展的根本驱动力和出现的必然性,以类比方式介绍人工智能、机器学习和深度学习的基本概念和原理。在此基础上,介绍类ChatGPT大模型体系的缘由、发展逻辑和趋势,并以类比等方式,阐述类ChatGPT大模型的落地和应用模式,以及相关科技的概念和运用方式。介绍国内的类ChatGPT发展现状,挑战和机遇,以及未来的趋势。

课程收益:厘清人工智能、机器学习、深度学习、AIGC、类ChatGPT大模型的基本概念和原理,了解类ChatGPT的落地和应用模式及逻辑,理解在一些具体领域和行业如何实践借助和利用类ChatGPT打造个性化差异竞争力。

课程时长:0.5- 1天

课程纲要:导论:从AlphaGo到ChatGPT

模块一:人工智能的缘起和进化

1. 人工智能的前提和基础:数字化

2. 人工智能出现和发展的大背景

3. 复杂系统的协同:科技的演进

4. 从人类需要机器完成的任务类型说起

5. 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?

6. 从分析式AI到生成式AI,从“偏科专才”到“通才”


模块二:大模型是怎么来的?

1. 为什么是 "大"模型?为什么不是"小"而"精"的模型?

2. 为什么大模型先在自然语言处理领域有所突破?

3. 大模型的根基: Transformer的基本原理

4. 大模型主要类别和基本原理:文生图,图生3D

5. 大模型的应用潜力和局限

6. 大模型的“智力”、“技能”和“知识”

7. 如何利用大模型:基本模式

a) - Prompt engineering&in- context learning 提示词工程&上下文学习

b) 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

c) 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. 对开源模型精调和定制


模块三:大模型体系及应用介绍

1. 国内类ChatGPT大模型发展的现状,机遇和挑战

2. GPT和企业数字化系统会有何化学反应?

3. GPT和机器人系统会有何化学反应?

4. 国内外类ChatGPT在几个行业/领域的应用现状和趋势

5. 对类ChatGPT大模型未来的展望,以及对几类政企/个人群体的机遇挑战的启示


思考和小结


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