课程背景
在当今数智化时代，机器智能技艺正以前所未有的速度迅猛演进。在这个进程中，
AI
大模型作为机器智能领域的一项要害技艺，引领着科技革新的潮流。
AI
大模型以其庞大的参数量和深层的网络结构，极大地拉升了机器智能系统在各种差事上的性能表现，成为促成机器智能技艺向前演进的强大引擎。
随着深度研习技艺的持续成熟和硬件计算本领的拉升，
AI
大模型在自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等等领域展现出了惊人的潜力和运用前景。例如，
GPT
系列模型在语言生成和领会领域取得了显著结晶，
BERT
模型在自然语言处理差事上达成了领 先水平，深度研习技艺在计算机视觉领域促成了图像识别、图像生成等等差事的演进，而推荐系统中的
AI
大模型更是拉升了用户个性化推荐的精 准度和成效。
可是，尽管
AI
大模型在多个领域取得了巨大成功，执行层面，但其背后的原理和技艺并不简单。
AI
大模型的庞大参数量、复杂的结构和高度倚重资料的特性，给其训练、精进和运用带来了挑战。故而，对于机器智能领域的研习者来说，纵深弄懂
AI
大模型的基础学识和核心技艺，掌握其运用办法和实践心得，具备要害的意义和价值。
本课将从理论到实践，系统地引见
AI
大模型的基础学识、核心技艺和运用实例，支援研习者纵深领会
AI
大模型的内部原理和事务制度，掌握
AI
大模型在不同领域的运用办法和实践招数，为他们在机器智能领域的研习和研究提供周全的支持和指导。
课程收益
1.
纵深弄懂机器智能大模型的基础理论和原理；
2.
研习怎样采用现有的大型神经网络模型，以破解实际问题；
3.
掌握大型模型的训练、微调和部署技艺；
4.
拉升在机器智能领域的竞争力，为自己的职业演进打下坚实基础；
5.
获得和业界内专家交流的机会，拓展人脉和携手伙伴关系；
6.
能够运用所学学识，为公司带来实际的业务价值，拉升事务效率和质量。
课程大纲
（
说明
：
可选章节根据课程时长以及参训者已经掌握程度自定义选项培训
）
首讲
引见和来由
一、
机器智能和大模型概述
1.
机器智能的定义和演进历程
2.
大模型的概念和特点
3
.
大模型在机器智能领域的作用和意义
二、
AI
大模型的历史和演进
1. AI
大模型的起源和演进历程
2.
典型
AI
大模型的演进历程和里程碑经过
3
.
AI
大模型在学术界和工业界的运用情况
三、
AI
大模型在各领域的运用实例
1.
自然语言处理领域的
AI
大模型运用实例
2.
计算机视觉领域的
AI
大模型运用实例
3
.
智能推荐领域的
AI
大模型运用实例
次讲
AI
大模型基础学识
一、传统机器研习和
AI
大模型的区别和联系
1.
传统机器研习模型的特点和局限性
2. AI
大模型和传统机器研习模型的对比拆解
3
.
传统机器研习和
AI
大模型的融合和互补关系
二、
深度研习基础概念回顾
1.
神经网络结构和组成要素回顾
2.
深度研习在机器智能领域的典型运用实例
三、
AI
大模型的基本结构和组成要素
1.
AI
大模型的基本结构和层次组织
2
.
AI
大模型的参数和超参数设置
3
.
AI
大模型的输入输出和资料格式要求
三讲
AI
大模型核心技艺
一、注意力制度和自注意力模型
1.
注意力制度的原理和运用情境
2.
自注意力模型的结构和计算进程
3
.
自注意力模型在自然语言处理中的运用实例
二、
Transformer
架构以及其变体
1. Transformer
模型的结构和事务原理
2. Transformer
模型的各个组成部分详解
3
.
Transformer
模型的变体和扩展运用
三、循环神经网络和长短期记忆网络（
LSTM
）
1.
循环神经网络的基本原理和结构
2
.
长短期记忆网络（
LSTM
）的原理和运用情境
3.
LSTM
在序列建模和生成差事中的运用实例
四讲
AI
大模型训练和精进
一、资料准备和预处理
1.
资料采集和清洗
2.
资料标注和特征工程
3
.
资料集划分和资料扩增技艺
二、模型训练招数和调参打法
1.
损失函数的选项和定义
2.
精进器的选项和调参招数
3
.
研习率调整打法和训练停止条件设置
三、
AI
大模型的精进和加速办法
1.
模型压缩和剪枝技艺
2.
模型量化和量化训练
3.
分布式训练和硬件加速技艺
五讲
AI
大模型运用实例
一、自然语言处理中的
AI
大模型运用
1.
文本生成和语言模型
2.
机器翻译和语义领会
3
.
问答系统和对话生成
二、计算机视觉中的
AI
大模型运用
1.
图像分类和标的检测
2.
图像生成和图像分割
3
.
视觉问答和视频领会
三、
智能推荐系统中的
AI
大模型运用
1.
用户画像和行为建模
2
.
商品推荐和个性化排序
3
.
广告投放和营销打法
第六讲
AI
大模型实践和项目
一、基于
AI
大模型的文本生成实践
1.
基于语言模型的文本生成差事
2.
基于
Transformer
的文本生成运用
二、
基于
AI
大模型的图像分类实践
1.
图像分类差事和资料准备
2
.
基于卷积神经网络的图像分类模型训练
三，基于
AI
大模型的推荐系统实践
1.
用户行为资料拆解和特征提取
2.
基于深度研习的推荐模型训练和精进
第七讲
AI
大模型演进和未来趋势
一、
AI
大模型领域的最 新进展
1.
当前
AI
大模型的主要演进方向
2. AI
大模型在学术界和工业界的最 新运用实例
二、
AI
大模型面临的挑战和解题打法
1.
模型规模和计算资源的限制
2.
模型可解释性和安全性问题的研究
三、
AI
大模型未来演进的趋势和展望
1.
模型自适应和迁移研习的演进
2.
模型融合和多模态研习的趋势
第八讲
收束和展望
一、课程回顾和学识收束
1.
对课程内容的回顾，强调重点学识点和本领
2.
收束研习者在课程中所学到的要害概念和技艺
3
.
回顾课程中的实践项目和实例，收束实践心得和教训
二、研习者展望和研习路径建议
1.
提供研习者未来的研习方向和演进建议
2.
推荐研习者继续纵深研习的相关课程或者领域
3
.
提供研习者在实践项目和研究方向上的建议和指导
三，对
AI
大模型领域的未来演进的个人见解
1.
分享个人对
AI
大模型领域未来演进的看法和预测
2.
探讨
AI
大模型在未来可能面临的挑战和解题打法
3
.
提出个人对
AI
大模型领域演进方向的建议和期望
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|甄文智老师
适合谁听
1、本课适合对AI大模型感兴趣的初学者或者有一定基础的从业者。 2、公司的中层以及以上管人者、储备干部以及技艺主力、想对公司利用大模型中拉升公司效率和智能的一把手（董事长/CEO/总裁/CDO）带领中高层集体研习为佳。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。