课程大纲：

AI模型能力培训

【课程背景】
人工智能技术在过去的十年中经历了快速的发展，特别是大模型（Large Language Models, LLM）的崛起，标志着AI技术进入了一个新的时代。大模型在自然语言处理、图像生成、视频分析等多个领域取得了显著的进展，展现了强大的潜力。例如，OpenAI的ChatGPT在生成文本、代码和图像等方面的能力，已经显著改变了人们的工作和生活方式。这些技术的突破不仅提高了生产力，还开启了许多新的应用场景。
全球各地的政府和企业都在积极推动AI技术的应用和发展。随着数据、算力和算法的不断优化，AI市场的规模正在迅速扩展。大模型技术不断获得突破，推动了AI市场的规模化发展，尤其是在金融、医疗和制造等行业，AI的应用渗透度显著提升。大模型技术的发展不仅仅是技术上的进步，更是生产力的重大跃迁。
以Transformer为代表的技术框架，开启了大模型的演化之路，推动了AI行业的主要赛道的形成。未来，行业垂直大模型将进一步提质增效，赋能社会的各个环节，带来更多的创新应用和发展机遇。然而，AI大模型的能力边界和风险挑战也不容忽视。尽管ChatGPT等技术的用户数持续暴涨，市场影响力迅速提升，但AI与人类的关系、技术的安全性、伦理道德等问题仍然需要深入探讨和解决。
AI大模型的训练和推理成本高，技术存在幻觉问题，甚至在应用中可能涉及侵权、不良舆论导向等风险，这些都对AI大模型的进一步推广应用提出了挑战。本课程将全面透视人工智能大模型的发展现状、技术原理及其应用前景，帮助学员深入了解AI大模型在各个领域中的潜力和应用。
通过系统的学习，学员将掌握大模型的技术原理，了解其在实际工作中的应用方法和实践案例，从而在未来的工作中能够更好地利用AI技术，实现降本增效，提升生产力和创新能力。这一课程不仅面向技术人员，也适合所有希望了解和掌握未来AI发展趋势和应用的专业人士。

【课程收益】
掌握人工智能大模型的发展历程、技术突破及其在各行业的应用渗透度。
深入了解大模型的技术实现原理，包括Transformer结构、模型训练与推理、多模态模型等核心技术。
学习如何部署、优化和利用AI大模型工具，通过实际案例解析，提升对AI大模型的应用能力。
了解AI大模型的能力边界、技术挑战及其潜在风险，学会在实际应用中规避风险、提升效率。
结合*技术发展，探索AI大模型在不同应用场景中的未来发展与变革，提升在实际工作中的应用创新能力。

【课程特色】
内容前沿、案例丰富、互动性强、应用导向、多维视角

【课程对象】
中高层管理人员、核心骨干人员、业务创新人员等

【课程大纲】
一、 智能革命：人工智能持续推进生产力的跃迁
1、 人工智能发展的驱动力
数据作为关键生产要素带动AI发展
人工智能在各行业的应用渗透度
2、 大模型技术的突破与应用
2023年LLM（语言大模型）不断获得突破
大语言模型（LLM）的突破带动了AI市场规模化发展
Transformer的出现开启了大模型演化之路
3、 人工智能未来发展趋势
行业垂直大模型提质增效，赋能社会各个环节
人工智能时代ICT产业链生态图谱

二、 能与不能：AI大模型的能力边界与风险挑战
1、 AI大模型的能力与应用
ChatGPT发布后用户数持续暴涨，市场影响力迅速提升
政府支持无人驾驶汽车的推广应用
全球典型AI大模型概览
2、 AI大模型的局限与挑战
人工智能的学科范畴和功能范围
AI大模型技术存在的幻觉和价值观问题
3、 “工智能+”应用场景
AI“赋能人”的应用场景
AI“辅助人”的应用场景
AI“取代人”的应用场景
AI“拯救人”的应用场景
大模型在产业的落地应用
4、 人工智能技术挑战与风险
AI大模型技术存在的安全风险
AI大模型技术存在的伦理问题
AI大模型的训练及推理成本
案例：ChatGPT、DALL-E、Sora、StableDiffusion、GPT-4o、无人驾驶、人形机器人、极端天气预测等

三、 核心逻辑：人工智能大模型的底层实现原理
1、 大模型技术原理
传统机器学习方法 vs 深度学习方法
监督学习与强化学习的特点与适用场景
ChatGPT类语言模型技术原理：总体概述
ChatGPT模型核心训练流程（三步法）
图像模型技术原理：Transformer类技术应用于图像生成
2、 大模型关键技术解析
Transformer整体结构
自注意力机制：Self-Attention
GPT模型通过推理生成token的流程
Transformer的应用场景及技术原理
从深度学习到大语言模型（LLM）和生成式AIGC

四、 应用实践：大模型架构、部署、优化与巧用
1、 大模型的应用方法
如何用好ChatGPT类工具
如何用好文生图工具
如何用好文生视频工具（Sora）
2、 AI大模型的主流部署模式
人工智能三大要素（数据+算力+算法）
大模型算力的分类（基础、智能、超算）
ChatGPT等大语言模型&AIGC平台技术栈
传统AI和生成式AI适用于解决不同类型的问题
AI大模型提升问答能力的三种手段
3、 AI案例解析与应用实践
案例解析：检索增强生成（RAG）提升信息准确性
大模型微调（调优）的流程（五步法）
大模型应用实施方法与路径：由点及面、敏捷推进
4、 AI大模型的未来发展
AI大模型替人干活（路径规划）
大模型技术的扩展与应用
积极拥抱大模型技术，重构业务与产品
案例：智能网络运维、智能路径优化、工艺流程优化、设备故障预测、英伟达、华为智算体系等

AI模型能力培训