刘晖：企业降本增效-AI大模型实践应用

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 人工智能

课程编号 : 16856

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适用对象

课程介绍

AI人工智能概念篇

课程开场导入：轻松认识人工智能

人工智能的定义和发展历程
AI在现代社会的作用和影响
人工智能的日常应用实例，如智能助手、推荐系统
ChatGTP你知道多少
Prompt Engineer技巧
如何进行结构清晰的提问？

AI人工智能实践篇

AI自动化编辑和处理

AI 在现代文档管理中的重要性
AI对文档内容自动化阅读和总结
自动生成讲话稿、规章制度、会议纪要、通知、申请等
AI自动化校对内容和翻译
AI智能自动化写作助手
AI一步识别内容生成PPT
AI自动化生成图片
图片中文字内容生成技巧
AI神笔马良——手绘自动成图
AI自动化计算和数据分析
AI自动化音频和视频生成
抓取视频内容快速生成一段高质量文案
视频自动生成AI字幕
智能化语音合成
一分钟生成专业海报
了解自动化客服团队流程
AI虚拟数字真人制作

AI未来趋势和职业路径

AI在金融、医疗、零售等行业的应用
AI领域的创新案例和前沿技术

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• 刘晖：大模型时代的 AI十大趋势观察: 课纲趋势一：涌现LLM 推动人工智能快速进化到 AGI 阶段趋势二：融合多模态助力大模型解决复杂问题趋势三：懂你生成式 AI带来更贴近人的交互方式趋势四：生态模型即服务(MaaS)生态呼之欲出趋势五：泛在垂直领域应用是大模型的主战场趋势六：平台Plugin 工具让大模型迎来 App Store 时刻趋势七：入口大模型为数字人"注入灵魂”趋势八：赋能AI大模型将帮助个体成为超级生产者趋势九：冲击版权“思想表达二分法" 基石正在动摇趋势十：向善伦理和安全建设塑造负责任的AI生态二、授课方式理论讲授：通过讲解和演示，使学员掌握课程内容；实践操作：提供实际操作和实践的机会，使学员能够亲自动手进行实践；案例分析：通过案例分析，使学员了解课程内容的应用前景和实际效果；互动讨论：鼓励学员提问、分享经验和见解，促进知识交流与碰撞。

• 刘晖：大模型技术从入门到精通: 一、课纲 3天第1章大模型技术概述1.1 大模型技术的发展历史1.2 大模型技术的生态发展1.3大模型技术的风险与挑战第2章语言大模型技术2.1 Transformer架构2.2语言大模型架构2.2.1 掩码语言建模2.2.2 自回归语言建模2.2.3序列到序列建模2.3语言大模型关键技术2.3.1 语言大模型的预训练2.3.2 语言大模型的适配微调2.3.3 语言大模型的提示学习2.3.4 语言大模型的知识增强 2.4.5 语言大模型的工具学习第3章多模态大模型技术3.1 多模态大模型的技术体系3.1.1面向理解任务的多模态大模型3.1.2 面向生成任务的多模态大模型3.1.3 兼顾理解和生成任务的多模态大模型3.1.4知识增强的多模态大模型3.2多模态大模型的关键技术 3.2.1 多模态大模型的网络结构设计3.2.2多模态大模型的自监督学习优化3.2.3 多模态大模型的下游任务微调适配第4章大模型技术生态4.1 典型大模型平台4.2 典型开源大模型4.2.1 典型开源语言大模型 4.2.2 典型开源多模态大模型 4.3 典型开源框架与工具4.4大模型的训练数据4.4.1 大模型的训练数据处理流程和特点4.4.2 大模型常用的公开数据集第5章大模型的开发训练与推理部署5.1 大模型开发与训练5.2 大模型推理部署5.2.1 大模型压缩 5.2.2 大模型推理与服务部署5.3 软硬件适配与协同优化5.3.1大模型的软硬件适配5.3.2 大模型的软硬件协同优化第6章大模型应用6.1 信息检索6.2 新闻媒体6.3 智慧城市6.4生物科技6.5 智慧办公6.6 影视制作6.7 智能教育6.8 智慧金融6.9 智慧医疗6.10 智慧工厂6.11生活服务6.12 智能机器人6.13 其他应用第7章大模型的安全性 7.1 大模型安全风险引发全球广泛关注7.2 大模型安全治理的政策法规和标准规范7.3 大模型安全风险的具体表现7.3.1 大模型自身的安全风险7.3.2 大模型在应用中衍生的安全风险7.4大模型安全研究关键技术7.4.1 大模型的安全对齐技术7.4.2 大模型安全性评测技术第8章大模型的发展与展望8.1协同多方合作，共同推动大模型发展8.2 建立大模型合规标准和评测平台8.3应对大模型带来的安全性挑战8.4开展大模型广泛适配，推动大模型技术栈自主可控二、授课方式理论讲授：通过讲解和演示，使学员掌握课程内容；实践操作：提供实际操作和实践的机会，使学员能够亲自动手进行实践；案例分析：通过案例分析，使学员了解课程内容的应用前景和实际效果；互动讨论：鼓励学员提问、分享经验和见解，促进知识交流与碰撞。

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