《类ChatGPT AI大模型 – 源起、发展、落地应用和未来》
《类ChatGPT AI大模型 – 源起、发展、落地应用和未来》详细内容
《类ChatGPT AI大模型 – 源起、发展、落地应用和未来》
《类ChatGPT AI大模型 – 源起、发展和落地应用》
课程概述：分析人工智能的源起和前提基础条件，以及人工智能发展的根本驱动力和出现的必然性，以类比方式介绍人工智能、机器学习和深度学习的基本概念和原理。在此基础上，介绍类ChatGPT大模型体系的缘由、发展逻辑和趋势，并以类比等方式，阐述类ChatGPT大模型的落地和应用模式，以及相关科技的概念和运用方式。介绍国内的类ChatGPT发展现状，挑战和机遇，以及未来的趋势。
课程收益：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行业如何实践借助和利用类ChatGPT打造个性化差异竞争力。
课程时长：
0.5- 1天
课程讲师：
尹智：商汤科技城市元宇宙首席架构师，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Oracle Master企业架构师
课程纲要：
导论：从AlphaGo到ChatGPT
模块一：人工智能的缘起和进化
人工智能的前提和基础：数字化
人工智能出现和发展的大背景
复杂系统的协同：科技的演进
从人类需要机器完成的任务类型说起
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”
模块二：大模型是怎么来的？
为什么是 "大"模型？为什么不是"小"而"精"的模型？
为什么大模型先在自然语言处理领域有所突破？
大模型的根基: Transformer的基本原理
大模型主要类别和基本原理：文生图，图生3D
大模型的应用潜力和局限
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）
对开源模型精调和定制
模块三：大模型体系及应用介绍
国内类ChatGPT大模型发展的现状，机遇和挑战
GPT和企业数字化系统会有何化学反应？
GPT和机器人系统会有何化学反应？
国内外类ChatGPT在几个行业/领域的应用现状和趋势
对类ChatGPT大模型未来的展望，以及对几类政企/个人群体的机遇挑战的启示
思考和小结
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