课程大纲：

ChatGPT应用模式培训

课程目标：
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金融如何实践借助和利用ChatGPT打造个性化差异竞争力。

课程大纲:
第一天：
模块一：ChatGPT的源起
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”
7、 生成式AI的优秀代表：GPT家族
模块二：ChatGPT的基础概念和原理
8、 为什么是"大"语言模型？为什么不是"小"而"精"的模型？
9、 为什么是大“语言”模型？
10、 ChatGPT大模型的根基:Transformer
11、 Transformer的核心机制：注意力机制
12、 ChatGPT的独到之处：有监督学习和强化学习
13、 GPT大模型的应用潜力和局限
14、 GPT大模型的“智力”、“技能”和“知识”

第二天：
模块三：ChatGPT的应用方式
15、 如何利用ChatGPT大模型:基本模式
a) 服务模式
i. -Promptengineering&in-contextlearning提示词工程&上下文学习
1. 一般提示词技巧
2. 思维链
3. 思维树
4. 头脑风暴
ii. 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
iii. 如虎添翼-为大模型加上“海马体”Vectordatabase向量数据库（大模型的长期记忆机制）
b) 类ChatGPT开源模型精调和定制模式
i. 参数经济型微调
ii. 指令微调
iii. 经典调参
模块四：ChatGPT的产业应用模式
16、 人工智能商业化落地的挑战
17、 人工智能大模型时代的新范式
18、 数字化转型中AI的通用应用领域和潜力
a) GPT和企业数字化系统会有何化学反应？
i. GPT与办公
ii. GPT与培训
iii. GPT与客服
iv. GPT与营销
v. GPT与数据分析
vi. GPT与业务系统
b) GPT和机器人系统会有何化学反应？
19、 AI大模型在金融行业的应用场景
20、 基于基础大模型定制的行业模型：打造金融业“大脑”
模块五：ChatGPT的在金融行业的应用产品及案例
21、 场景化金融：AI赋能的数字化营销
23、银行智能数字人客服
24、基于机器学习的金融风控应用
25、智能投研：每个人的AI投资顾问
26、金融业呼叫中心中的人工智能
27、AI赋能的无人银行
28、基于AI大模型的（数据查询/分析）代码生成
思考和小结
Q&A

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