课程ID:37198

李勇:大模型课程|掌握AI大模型技术,提升企业智能化转型能力

了解大模型底层逻辑,掌握关键API与工具栈,为企业打造智能化产品提供坚实基础,帮助团队适应未来市场变革。

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曹大嘴老师
  • 大模型概览深入了解大模型的定义、特点及其技术架构,掌握与其他AI技术的比较优势,为后续学习打下基础。
  • PROMPT语言学习如何高效使用PROMPT语言,掌握生成原理及高质量PROMPT的构建技巧,提升与大模型的交互能力。
  • API应用认识大模型中的各类API,掌握其应用及微调技巧,提升业务场景下的智能化应用能力。
  • RAG技术从关键词搜索转向向量搜索,掌握RAG技术在数据处理中的应用,提升信息检索效率。
  • 产品设计学习大模型产品的设计原则与交付策略,掌握如何将AI技术应用于实际产品开发中。

大模型技术能力提升:从基础到应用的全景解析 通过深入剖析大模型的核心概念与应用场景,帮助企业管理者与技术人员全面理解AI大模型的结构与功能,从而在实际工作中灵活运用,提升团队的整体智能化水平。

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全景解析:大模型技术的核心内容与应用

通过系统化的学习与实操训练,帮助学员掌握大模型的各个方面,建立全面的技术能力与应用思维。
  • 大模型定义

    理解大模型的基本概念与发展历程,掌握其技术架构与核心原理,为后续深入学习奠定基础。
  • 技术框架

    学习主流AI大模型框架,如Transformer、BERT等,分析其在不同场景中的应用与优势。
  • 实战工具

    掌握在大模型中使用的实战工具与要素,提升学员在实际工作中的操作能力。
  • 微调技术

    通过学习微调的原理与实战技巧,帮助学员提升大模型的适用性与准确性。
  • 多模态能力

    理解多模态大语言模型的应用,掌握图像与文本结合的技术,为企业创新提供支持。
  • 产品交付

    学习大模型产品的交付与运营策略,确保技术成果能够顺利应用于市场。
  • 成本分析

    掌握AI大模型的成本构成与适用场景,提升项目决策的科学性与有效性。
  • 工作影响

    分析AI技术对工作模式的影响,帮助企业适应智能化转型带来的新挑战与机遇。
  • 案例分析

    通过实际案例分析,帮助学员更好地理解大模型在不同企业场景中的应用与收益。

掌握AI大模型,提升企业智能化能力

通过为期两天的学习与实操,学员将能够从理论到实践全面掌握大模型技术,助力企业在智能化转型中占据优势。
  • 底层逻辑

    深入理解大模型的底层逻辑,掌握其工作原理与应用机制,提升技术认知水平。
  • API使用

    掌握大模型中的API知识,提升实际业务中的智能化应用能力。
  • RAG知识

    学习RAG技术,掌握向量搜索的基本原理,提升信息处理效率。
  • 工具栈

    全面了解大模型的工具栈,提升在项目开发中的实操能力。
  • fine-tuning

    掌握fine-tuning的技术与方法,提升模型的适用性与准确性。
  • 多模态框架

    学习多模态知识框架,理解如何将文本与图像结合应用于实际场景。
  • 产品交付

    掌握大模型产品的设计与交付知识,提升产品开发的规范性与效率。
  • 实操练习

    通过实操练习,帮助学员将理论知识转化为实际解决问题的能力。
  • 市场适应能力

    提升学员对市场变化的快速响应能力,助力企业在竞争中脱颖而出。

解决企业智能化转型中的核心问题

通过系统学习与实战训练,帮助企业识别并解决在智能化转型过程中遇到的各类问题,提升整体运营效率。
  • 技术认知不足

    帮助企业团队提升对大模型技术的认知与理解,打破技术壁垒。
  • 应用场景不明确

    通过案例分析与讨论,帮助企业明确大模型在自身业务中的应用场景与价值。
  • 技能缺乏

    提升团队在大模型开发与应用中的实操能力,填补技能空白。
  • 技术转型挑战

    帮助企业应对智能化转型过程中面临的技术挑战与市场压力。
  • 项目管理困境

    提升团队在大模型项目管理中的能力,确保项目按时按质完成。
  • 成本控制难

    帮助企业分析AI大模型的成本构成,提升项目成本控制能力。
  • 团队协作障碍

    提升团队在技术开发中的协作能力,确保项目顺利推进。
  • 市场竞争压力

    通过学习与实践,提升企业在市场中的竞争力与创新能力。
  • 数据利用不足

    帮助企业提升数据利用效率,挖掘大模型带来的数据价值。

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