《AI大模型时代的的产业创新和发展：模式、产品和应用》大纲
《AI大模型时代的的产业创新和发展：模式、产品和应用》大纲详细内容
《AI大模型时代的的产业创新和发展：模式、产品和应用》大纲
《AI大模型时代的产业创新和发展：模式、产品和应用》
“企业在人工智能大模型时代的核心竞争力，是把自己行业/领域的专有知识经验和数据转化封装成AI模型，并将之有机联接到自身数字化体系的能力。”
———— 尹智
课程时长：
0．5 - 1天
课程讲师：
尹智：上海人工智能研究院首席咨询顾问，上海人工智能技术协会专家委员会委员，上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家，合肥元宇宙产业协会副会长单位负责人，贵州大数据专家委员会委员，临港产业大学客座教授，前德勤Oracle CX首席架构师，前Oracle Master企业架构师
课程纲要：
模块一：从AlphaGo到ChatGPT
人工智能出现和发展的大背景
第四次工业革命的特征和要求
人工智能的本质：从人类的脑力工作与相应的智能说起
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？
从分析式AI到生成式AI，从“偏科专才”到“通才”
通用人工智能的曙光：GPT为何如此令人兴奋？
从信息，到模型，到行动（具体智能）
数字化：信息全周期的体系化
模型是知识、经验和技能的封装 – 授人以鱼，不如授人以渔
行动：信息和智能对世界的改造
思考：为什么是 "大"模型？为什么不是"小"而"精"的模型？- 我们如何封装知识/经验/能力？
为什么通用人工智能曙光率先在自然语言处理领域展现？
大语言模型的根基: NLP以及Transformer的基本核心原理
词的“内嵌”
注意力机制 - Attention is all you need: 奠定生成式AI基调的核心
Transformer: 通过“智力”和“语言能力”的压缩抽取，对输入进行“变形”
ChatGPT的独到之处
其他大模型主要类别和基本原理
文生图：训练机器对像素的“组装”
图生3D：算法对世界的“脑补”
大模型的“智力”、“技能”和“知识”
如何利用大模型:基本模式
- Prompt engineering&in- context learning 提示词工程&上下文学习
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
如虎添翼-为大模型加上“海马体”Vector database向量数据库（大模型的长期记忆机制）
对开源大模型精调和定制
预训练
大模型瘦身：知识蒸馏和转移学习
调参技巧模块二：大模型体系在政企数字化转型和产业创新发展中的范式和潜力
类ChatGPT大模型的挑战和风险
GPT的几大能力：检索、创造和逻辑推理
大模型时代，我们需要什么培养能力？需要什么人才？应该采用何种范式的教育？
大模型带来的“软件2.0”范式
AI大模型具有成为“人”“机”翻译和“系统整合协同者”的巨大潜力
下一代AI:多模态大模型和机器人系统会有何化学反应？
行业大模型落地路径：预训练模型 + 专业训练精调 + 行业知识库 + 插件
模块三：大模型体系的产业创新应用
视觉智能赋能的工业质检：商汤缺陷监测视觉模型
AR&AI赋能的工业数字孪生：从事后分析，事中监控，到事前模拟优化
AR/VR巡检和设备设施管理
机器学习驱动的生产过程的模型化优化
大模型赋能的针对性个性化教育培训： Khanmigo – 理解学习者的学习过程和思路的AI应用
办公文档和数据分析：GPT Code Intepreter培训和问答 Powered by 大语言模型
仓储物流的AI应用
生成式客服服务和咨询 :Salesforce ServiceGPT多模态大模型赋能的数字人客服和呼叫中心
AIGC赋能的数字营销
基于机器学习的金融风控应用游戏和元宇宙中的AI: 实时内容/场景生成，智能NPC，基于人工神经网络的动作形态生成，和大模型赋能的Player
大模型&AR赋能的新形态文商旅客户体验
基于AI大模型的（数据查询/分析）代码生成
商汤科技的大模型体系及视频介绍
思考和小结
Q&A
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