大模型原理與實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)
課程目標(biāo):
1.整體把握機(jī)大模型的發(fā)展方向
2.了解機(jī)大模型的技術(shù)框架
3.理解大模型的思維方式和關(guān)鍵技術(shù)
4.了解大模型在當(dāng)前工業(yè)界的落地應(yīng)用
5.了解A頂會(huì)論文和最新技術(shù)熱點(diǎn)
培訓(xùn)對(duì)象: AI工程師、數(shù)據(jù)分析師、有一年以上工作經(jīng)驗(yàn)的算法工程師、對(duì)AI技術(shù)感興趣的IT從業(yè)人員。

培訓(xùn)內(nèi)容：
第一篇 大模型技術(shù)剖析預(yù)備知識(shí)
第一節(jié):深度學(xué)習(xí)框架與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN
第二節(jié):自注意力機(jī)制、Transformer模型、BERT模型
第三節(jié):GPT1、GPT2、GPT3、chatGPT原理與實(shí)戰(zhàn)
第四節(jié):人工反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)RLHF
第五節(jié):LLM應(yīng)用程序技術(shù)棧和提示詞工程PromptEnginerring
第六節(jié):Langchain的使用
第七節(jié):生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN和擴(kuò)散模型DM


第二篇 大模型技術(shù)的應(yīng)用
第八節(jié):Sora大模型技術(shù)優(yōu)勢
第九節(jié):語言理群與字幕生成及其應(yīng)用
第十節(jié):圖像生成和應(yīng)用實(shí)操
第十一節(jié):應(yīng)用場景與潛力分析
第十二節(jié):大模型與Sora現(xiàn)有局限性分析