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AI核心技術(shù)架構(gòu)及應(yīng)用創(chuàng)新實踐

從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)到大模型AIGC的全景解析

【課程背景】

隨著科技的快速發(fā)展，人工智能（AI）已成為推動社會進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。AI技術(shù)正在深入影響各行各業(yè)，從醫(yī)療、金融、教育到制造業(yè)，幾乎沒有一個領(lǐng)域未受其影響。AI的應(yīng)用不僅提升了各行業(yè)的效率，還為創(chuàng)新提供了前所未有的機(jī)會和手段。

在這個信息爆炸的時代，AI的能力和應(yīng)用范圍正以驚人的速度擴(kuò)展。特別是進(jìn)入AI-2.0時代，以大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和生成式AI的崛起為標(biāo)志，AI技術(shù)的能力有了顯著躍遷。這些大模型不僅能夠理解和生成文本，還能處理語音、圖像、視頻等多種數(shù)據(jù)模態(tài)，使得人類、機(jī)器人和數(shù)字人之間的協(xié)同工作成為可能。生成式AI的廣泛應(yīng)用正在重塑各行各業(yè)，從工業(yè)自動化到智能服務(wù)，帶來了翻天覆地的變化。

本課程旨在系統(tǒng)地講解AI-2.0時代的核心技術(shù)邏輯，探討前沿技術(shù)及其未來發(fā)展方向，幫助學(xué)員全面掌握這些技術(shù)如何驅(qū)動產(chǎn)業(yè)變革和創(chuàng)新。課程設(shè)計注重理論與實踐的結(jié)合，內(nèi)容涵蓋從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)到大模型和生成式AI的各項核心技術(shù)，提供全面的知識體系和實戰(zhàn)技能。

在課程的第一部分，學(xué)員將學(xué)習(xí)人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域。通過對機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的介紹，學(xué)員將了解這些技術(shù)的基本原理及其在人工智能中的重要作用。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的核心，也將在課程中詳細(xì)講解。

進(jìn)入第二部分，課程將深入探討大模型技術(shù)。大模型概念和原理、大模型架構(gòu)、大模型的訓(xùn)練方法以及自然語言處理技術(shù)將是重點內(nèi)容。大模型的崛起標(biāo)志著AI技術(shù)能力的質(zhì)變，掌握這些技術(shù)對于未來的AI應(yīng)用至關(guān)重要。

第三部分將聚焦生成式AI的實踐應(yīng)用，包括文本生成、語音識別、編寫代碼和機(jī)器翻譯等。生成式AI作為當(dāng)前AI技術(shù)的熱點，不僅在學(xué)術(shù)界引起廣泛關(guān)注，也在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大的潛力。通過實際案例和技術(shù)解析，學(xué)員將了解生成式AI的實際應(yīng)用方法和技術(shù)細(xì)節(jié)。

最后一部分將探討大模型的應(yīng)用和實踐，包括文本理解與生成、圖像理解與生成、語音識別與合成。通過分析國內(nèi)外AI技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用實例，學(xué)員將了解最新的行業(yè)動態(tài)和發(fā)展趨勢。此外，課程還將提供對國內(nèi)大模型技術(shù)發(fā)展的建議，幫助學(xué)員在實際工作中應(yīng)用所學(xué)知識。

本課程不僅旨在教授學(xué)員AI的基礎(chǔ)知識和前沿技術(shù)，更希望通過實際案例和應(yīng)用學(xué)習(xí)，幫助學(xué)員將理論知識轉(zhuǎn)化為實踐能力，推動自身及所在企業(yè)在AI領(lǐng)域的進(jìn)步和創(chuàng)新。無論是對于技術(shù)開發(fā)人員、行業(yè)從業(yè)者還是對AI感興趣的學(xué)習(xí)者，本課程都將提供寶貴的知識和實踐指導(dǎo)，助力學(xué)員在AI時代的職業(yè)發(fā)展中占據(jù)優(yōu)勢。

【課程收益】

了解AI-2.0時代的能力躍遷和模態(tài)互轉(zhuǎn)技術(shù)

掌握自然人、機(jī)器人和數(shù)字人的協(xié)同工作模式

掌握傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的核心技術(shù)

理解大語言模型與AIGC的關(guān)鍵技術(shù)原理

探討智能體、RAG模型及其在未來智慧運(yùn)營中的應(yīng)用

通過案例學(xué)習(xí)提升實際應(yīng)用AI技術(shù)的能力

【課程特色】

內(nèi)容前沿：涵蓋最新的AI-2.0技術(shù)和應(yīng)用

案例豐富：結(jié)合實際案例，理論與實踐相結(jié)合

互動性強(qiáng)：通過討論和互動，深化學(xué)員對課程內(nèi)容的理解

應(yīng)用導(dǎo)向：重點講解AI技術(shù)在不同行業(yè)領(lǐng)域和場景中的實際應(yīng)用

多維度視角：從技術(shù)、應(yīng)用、未來展望多個維度分析AI發(fā)展

【課程對象】

全部對AI感興趣的人員

【課程時間】

2天（6小時/天）

【課程大綱】

一、ChatGPT與AI-2.0時代

1、AI-2.0的能力躍遷

ScalingLaw與AI質(zhì)變

從分析式AI到生成式AI

文本、語音、圖片、視頻等模態(tài)的互轉(zhuǎn)

2、自然人-機(jī)器人-數(shù)字人的三人共舞

機(jī)器人，從藍(lán)領(lǐng)到白領(lǐng)的替代

數(shù)字人，AI時代的新居民

三人協(xié)同共舞

案例：ChatGPT、DALL-E、Sora、StableDiffusion、GPT-4o等

二、人工智能的核心技術(shù)邏輯

1、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)的三種方式

機(jī)器學(xué)習(xí)的三種結(jié)果

機(jī)器學(xué)習(xí)的評價指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)的五個步驟

2、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN

3、大語言模型與AIGC

大模型基石之一：Transformer

大模型基石之二：Diffusion

注意力機(jī)制

情境學(xué)習(xí)

思維鏈

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)

案例：物品分類、CNN與對象識別、RNN與網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測、GAN與圖片生成等

三、AI前沿技術(shù)與未來展望

1、智能體Agent

智能體Agent基本原理

智能體Agent與自主決策

2、RAG模型

RAG實現(xiàn)流程

知識管理和決策支持

數(shù)據(jù)檢索與生成的協(xié)同

3、人工智能未來展望

人機(jī)關(guān)系

多模態(tài)

大模型+小模型

隱私與安全問題

AI六維進(jìn)階模型

案例：設(shè)備健康管理、智能運(yùn)維管理、智能路徑優(yōu)化、知識庫管理、工藝流程優(yōu)化等