2024-03-15 15:57:10       
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尹智老師 人工智能和數(shù)智化咨詢專家

 “企業(yè)在人工智能大模型時代的核心競爭力,是把自己行業(yè)/領(lǐng)域的專有知識經(jīng)驗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化封裝成AI模型,并將之有機聯(lián)接到自身數(shù)字化體系的能力?!?/p>

                                                 ———— 尹智

課程時間:

0.5 - 1天

課程綱要:

模塊一:從AlphaGo到ChatGPT

1、 人工智能出現(xiàn)和發(fā)展的大背景

2、 第四次工業(yè)革命的特征和要求

3、 人工智能的本質(zhì):從人類的腦力工作與相應(yīng)的智能說起

4、 從早期人工智能算法到機器學(xué)習(xí),到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí),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(shù)字化:信息全周期的體系化

b) 模型是知識、經(jīng)驗和技能的封裝 – 授人以魚,不如授人以漁

c) 行動:信息和智能對世界的改造

8、 為什么是 "大"模型?為什么不是"小"而"精"的模型?- 我們?nèi)绾畏庋b知識/經(jīng)驗/能力?

9、 為什么通用人工智能曙光率先在大“語言”模型領(lǐng)域展現(xiàn)?自然語言和文字有何奧秘?

10、 大語言模型的根基: NLP以及Transformer的基本核心原理

a) AI大模型如何理解“詞”?—— 詞的“內(nèi)嵌”

b) AI大模型如何理解句子?: 注意力機制 —— 奠定生成式AI基調(diào)的核心

c) 為什么這個基模型叫“Transfomer”?: 因為編碼器做的,就是通過“智力”和“語言能力”的壓縮抽取,對輸入進行“變形”

d) 如何“變形”?—— Self attention 的Q,K,V權(quán)重矩陣的妙用

e) 如何輸出?—— Cross attention的應(yīng)用

11、 ChatGPT的獨到之處:有監(jiān)督學(xué)習(xí)和RLHF —— 能不能是RLAIF?

12、 其他大模型主要類別和基本原理

a) 文生圖 Diffusion模型:訓(xùn)練機器對像素的“組裝”

b) 圖生3D NeRF模型:算法對世界的“腦補”

13、 大模型的“智力”、“技能”和“知識”

14、 如何利用大模型:基本模式

a) 提示詞工程 – 對AI大模型的上下文和方法論描述

b) 插件 -為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動中樞”:插件 Plugin

c) Embedding -為大模型加上“海馬體”Vector database向量數(shù)據(jù)庫(大模型的長期記憶機制)

d) 精調(diào) – 通過調(diào)參真正提升AI大模型的“智商”

15、 大模型的部署/訓(xùn)練方式

a) 公有云模式

i. AISaas

ii. AIPaas

b) 公有私有云/管理員模式

c) 私有云模式

模塊二:大模型體系在政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的范式和潛力

16、 類ChatGPT大模型的挑戰(zhàn)和風(fēng)險

17、 GPT的幾大能力:檢索、創(chuàng)造和邏輯推理

18、 大模型時代,我們需要什么培養(yǎng)能力?需要什么人才?應(yīng)該采用何種范式的教育?

19、 大模型帶來的“軟件2.0”范式

20、 AI大模型具有成為“人”“機”翻譯和“系統(tǒng)整合協(xié)同者”的巨大潛力

21、 下一代AI:多模態(tài)大模型和機器人系統(tǒng)會有何化學(xué)反應(yīng)?

22、 行業(yè)大模型落地路徑:預(yù)訓(xùn)練模型 + 專業(yè)訓(xùn)練精調(diào) + 行業(yè)知識庫 + 插件

 模塊三:大模型體系的行業(yè)應(yīng)用

23、 視覺智能賦能的工業(yè)質(zhì)檢:商湯缺陷監(jiān)測視覺模型

24、 AR&AI賦能的工業(yè)數(shù)字孿生:從事后分析,事中監(jiān)控,到事前模擬優(yōu)化

25、 AR/VR巡檢和設(shè)備設(shè)施管理

26、 機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的生產(chǎn)過程的模型化優(yōu)化

27、 大模型賦能的針對性個性化教育培訓(xùn): Khanmigo – 理解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程和思路的AI應(yīng)用  

28、 辦公文檔和數(shù)據(jù)分析:GPT Code Intepreter

29、 培訓(xùn)和問答 Powered by 大語言模型

30、 倉儲物流的AI應(yīng)用

31、 生成式客服服務(wù)和咨詢 :Salesforce ServiceGPT

32、 多模態(tài)大模型賦能的數(shù)字人客服和呼叫中心

33、 AIGC賦能的數(shù)字營銷

34、 基于機器學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控應(yīng)用

35、 游戲和元宇宙中的AI: 實時內(nèi)容/場景生成,智能NPC,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動作形態(tài)生成,和大模型賦能的Player

36、 大模型&AR賦能的新形態(tài)文商旅客戶體驗

37、 基于AI大模型的(數(shù)據(jù)查詢/分析)代碼生成

38、 商湯科技的大模型體系及視頻介紹


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