生成式AI与大模型核心技术开发与应用 研修班

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各企、事业单位:

Chart GPT的发布,让大语言模型成了人工智能的焦点。尤其近期发布的大模型各业务场景应用应接不暇,为行业带来新的发展机遇,甚至将重构AI行业。AI行业的发展将以云平台、算力、大模型构成行业发展的三驾马车。大模型和小模型的融合使用,或者以大模型为底座的小型化微调都是未来发展趋势。如何调用大模型开展自然语言处理、图像处理、文本识别、视频处理的技术,成为目前人工智能领域人才的迫切需求。

为落实人工智能战略部署,加快培养数字技术人才,根据《国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见》提出的“紧跟新技术、新职业发展变化,建立职业分类动态调整机制,加快职业标准开发工作”要求,中国管理科学研究院现代教育研究所(http://www.pdhb.org.cn)联合北京龙腾亚太教育咨询有限公司特举办“生成式AI与大模型核心技术开发与应用研修班”。本次培训采用理论+实战培训模式。

注:承办单位相关费用收取及发票开具。

 一、时 间 安 排 

2024年5月17日 — 2024年5月20日   

北京(同时转线上直播)

(17日报到发放上课材料,17日-20日上课)


承办单位:

北京龙腾亚太教育咨询有限公司

北京龙腾智元信息技术有限公司

 二、培训目标

  1. 了解AIGC发展现状与核心技术。 

  2. 掌握Transformer核心开发技术。

  3. 掌握向量数据库的工作原理、检索算法、主要开源数据库。

  4. 掌握模型调用、微调方法。

  5. 掌握以GPT大语言模型为基础的工作原理。     

  6. 掌握AIGC技术在跨模态领域的应用技术。

  7. 了解GPT提示工程和AIGC的安全标准。       

  8. 掌握基于大模型的编程开发技术。

  9. 掌握生成式模型扩散模型核心技术。

  10. 掌握大模型Agent框架核心技术。

 三、颁 发 证 书 

A类、参加相关培训并通过考核的学员,由中国管理科学研究院现代教育研究所颁发《生成式AI与大模型开发与应用工程师》(高级)岗位认证证书,可通过官方网站查询,该证书可作为有关单位专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。

B类、参加相关培训并通过线上考试的学员,由工业和信息化部教育与考试中心颁发《人工智能机器视觉应用》(高级)职业技能证书,可通过工业和信息化部教育与考试中心官方网站查询,并纳入工信部教育与考试中心人才库,该证书可作为有关单位职称评定、专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。

注:报到时请提交彩照(红蓝底皆可)两张、身份证复印件和学历证明复印件各一份。

四、注 意 事 项

  • A类:4980元/人(含报名费、培训费、资料费、场地费、A类证书费)。

  • B类:7980元/人(含报名费、培训费、资料费、场地费、A类证书费、B类证书费)。

  • 注:住宿可统一安排,食宿费用自理

  1. 培训费由组织培训班的施教机构负责收取并提供培训发票。

  2. 5人以上9.5折优惠,8人以上9折优惠。

  3. B类证书费不享受优惠。

  4. 参加线上、线下培训学员均可享受视频录播回放权益,及本人再次免费参加线下同主题课程学习权益。

  5. .指定报名邮箱:[email protected]

  6. 报名成功后,会务组在报到前一周发具体报到通知及行车路线。

  7. 学员需自备电脑WIN10、64位系统,16G及以上内存,硬盘空间预留100G。

 具 体 课 程 安 排 


第一天

9:00-12:00     14:00-17:00

第一章、

ChatGPT与生成式AI技术发展概述

一、AI:从判别决策到创造生成

1.从经典机器学习到深度学习

2.从Transformer到生成模型

二、AIGC技术及进展

1.AIGC的定义和发展

2.AIGC技术的分类

3.AIGC技术框架

三、大模型实操:动手练习

1.工作助理:新的搜索引擎、生成表格数据、好用的翻译

2.生活助理:规划旅游行程、私人健身教练、私人医生、教你做菜

3.学习助理:指导孩子学习、生成童话故事、练习英语对话


第二章、

AIGC技术在跨模态领域的应用

一、AIGC在自然语言处理领域的应用

1.语义理解

2.内容生成

     a、公文辅助写作        b、政策分析 

     c、研报生成               d、风控舆情

3.多轮会话           

4.逻辑推理

二、AIGC在视频领域的应用

1.图像识别、检测与生成

2.视频理解与生成     

3.3D生成

三、AIGC在音频生成领域的应用

1.电影配音          

2.智能客服

3.各类场景语音生成


第二天

9:00-12:00     14:00-17:00


第三章、

Transformer


一、注意力机制

1.自注意力机制

     a点产品         b注意力得分     

     c并行

2.多注意力机制

二、编码与解码

1.Transformer中的编码器与解码器

2.自回归和自编码

3.Transformer中的编码-解码模型架构

三、自学习

1.NLP中的Transformer

2.计算机视觉中的Transformer

3.Transformer自注意力机制神经网络

4.Transformer架构实现并行处理,提升模型训练效率

第四章、

AIGC技术

一、大语言模型技术原理

1.生成模型              

2.深度学习常用算法

3.人类反馈强化学习RLHF    

4.典型大语言模型

二、提示工程

1.提示词的基础知识        

2.思维链

3.提示词实操:明确具体任务、利用上下文、使用不同的语气、角色扮演、zero shot, one shot, few shot、零样本思维链提示、生成知识提示

三、AIGC的安全

1.内容安全      

2.模型安全       

3.用户信息安全

四、AIGC技术评价

1.AIGC标准体系     

2.AIGC应用层标准     

3.AIGC模型层标准


第三天

9:00-12:00     14:00-17:00

第五章、

AIGC技术的记忆模块(向量数据库)

一、向量数据库概述

1.AIGC技术的记忆模块的功能和作用

2.向量数据库的功能与发展历程

3.各种向量数据库的对比

4.向量数据库发展展望

二、向量数据库技术

1.向量数据库原理      

2.向量检索算法

三、向量数据库实操(学员连接云服务器实操)


第六章、

 基于大模型的编程开发与应用

一、基于智普/百川的开发与应用

1.基于百川论文写作

2.基于百川辅助编程

3.基于百川的科研项目实现

4. ChatGPT/GPT4接口程序开发

5.基于大模型的开发应用



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