课程背景
随着机器智能技艺的迅猛演进，
AI大模型作为新一代的核心技艺，正在深刻改变着各行各业。本课旨在周全引见AI大模型的基本概念、分类、国内外演进现况，以及在不同业界中的运用现况和前景趋势。借助本课的研习，参训者将纵深弄懂AI大模型的最 新进展，掌握其核心特征和运用价值，为把握业界变革机遇、促成数智化转型提供有力支持。
课程定位：
本课旨在周全引见
AI技艺的基础和演进趋势，格外是生成式AI和大模型的核心技艺、运用领域以及未来演进方向。参训者将纵深弄懂机器智能的起源、演进，掌握生成式AI的核心技艺和算法原理，并弄懂其在文本生成等等领域的运用。同时，课程将纵深探讨AI大模型的概况、演进、特点、质量评核以及运用情境和价值，借助多个业界的实际运用实例展示大模型的优势。另外，课程还将格外关注通信业界大模型的构筑和运用，并借助具体实例开展深度剖析。最 后，课程将展望未来技艺演进趋势，支援参训者周全领会AI技艺的最 新进展，拉升其在实践中的运用本领，为把握业界变革机遇、促成革新演进提供支持。
课程收益
1、
周全掌握
AI大模型的核心学识、
2、
弄懂国内外
AI大模型的演进现况
3、
掌握
AI大模型在业界中的运用实践
4、
洞察
AI大模型的未来演进趋势
5.
增强实践和革新本领
课程大纲
第一章：
AI技艺基础和演进趋势
1.1 机器智能的源起和演进
机器智能的历史回顾
经典机器智能和机器研习
生成式
AI的兴起：从ChatGPT到AGI
1.2 生成式AI的核心技艺
人工神经网络和深度研习
Transformer模型和注意力制度
生成式
AI的算法原理：预测和生成
1.3 生成式AI的运用领域
文本生成：
ChatGPT的独到之处
文生图和图生图
第二章：
AI大模型概况和演进
2.1 何为AI大模型
大模型的定义和核心要素（算力、算法、资料）
大模型的演进路径和要害时刻
2.2 AI大模型的特点和质量评核
大模型的显著优势（多差事研习和迁移研习本领）
大模型的质量评核准则（生成质量、内容准确性、拟人性）
2.3 大模型的运用情境和价值
大模型在各领域的运用实例（智能客服、个性化推荐、编程辅助）
大模型带来的革新和变革（拓展认知边界、助推科技演进）
第
三章：
业界大模型拆解
3.1 业界大模型的概念和特点
业界大模型的定义以及其在特定业界中的作用
强调大模型在处理复杂业界资料、拉升业务效率方面的优势
3.2 业界大模型运用
银业界
：
智能信贷审批、欺诈检测
，
智能客服，个性化服务。
制造业
：
预测性维护、供给链管控
，
规划辅助、个性化定制。
医疗业界
：
疾病诊断、治疗方案推荐
，
药物研发、流行病学拆解。
教育业界
：
智能推荐、研习评核
，
智能助教、内容创作。
零售物流
：
销售预测、库存管控
，
路径规划、智能分拣。
交通运输
：
交通流量预测、信号灯将控
，
环境感知、路径规划和避障。
3.3 业界大模型特点和收束
智能化决策和效率拉升
个性化服务和用户体验精进
革新业务模式和业界升级
3
.
4
业界大模型在通信业界的构筑和运用情境
引见通信业界大模型的构筑流程，如资料采集、模型训练等等
运用情境示例：智能客服
、
网络精进和管控
、
精 准营销
实例一：智能网络故障排查
实例二：个性化套餐推荐
第
四章：
未来技艺演进趋势
4
.1 机器智能和海量资料
资料挖掘和学识发现
海量资料技艺和
AI的融合
4.2
机器智能和物联网
智能装置和环境感知
边缘计算和
AIoT
4.3
RPA、数字人、智慧体的未来展望
技艺进步和业界变革
革新运用和未来情境设想
第
五章：
收束和展望
5
.1 课程要点回顾
机器智能的基本概念、核心技艺以及其在通信业界的运用
业界大模型的定义、构筑流程、运用情境以及挑战化解打法
通信业界大模型实例的深度剖析
5
.2 参训者交流和碰头
参训者提问和心得分享环节，助推学识交流和碰撞
专家答疑和指导建议，支援参训者纵深领会课程内容
5
.3 未来演进趋势预测
展望机器智能技艺在通信业界的未来演进方向
强调持续研习和革新对于适应业界变革的意义
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|甄文智老师
适合谁听
授课形式：。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。