课程ID:37054

李勇:大模型应用|掌握前沿技术,赋能企业智能转型

随着大模型技术的兴起,企业正面临前所未有的数字化转型机遇。理解大模型的底层逻辑和应用潜力,将帮助管理者和技术团队有效应对行业挑战,实现智能化的业务创新。课程涵盖大模型的核心知识与实战应用,助力企业在竞争中立于不败之地。

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曹大嘴老师
  • 大模型定义深入理解大模型的概念与发展历程,掌握其技术架构与核心原理,为后续学习打下扎实基础。
  • PROMPT语言掌握高质量PROMPT生成的原理与技巧,提升与AI的互动效果,实现更精准的信息获取与任务执行。
  • API应用学习大模型中的各种API的使用方法,熟悉生成式、对话式API等,为企业智能应用开发提供技术支持。
  • RAG技术了解从关键词搜索到向量搜索的转变,掌握RAG技术的原理及其在数据处理中的实际应用。
  • 多模态知识学习多模态框架和工具的使用,掌握大模型在图像生成和处理中的应用,提升企业的技术竞争力。

掌握大模型应用精髓,助力企业智能化转型 通过系统学习大模型的基础知识与应用技巧,帮助企业管理者和技术团队掌握关键能力,推动智能化转型。课程内容涵盖大模型的定义、应用前景、API使用、工具栈等,结合实战案例,确保学员能将所学应用于实际工作中。

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九大模块打通大模型应用全景,助力企业智能化发展

课程通过九大模块,系统讲解大模型的核心理论与实践工具,帮助学员全面掌握大模型的应用能力,从而有效推动企业的智能化转型。
  • AI大模型概览

    提供大模型的全景视角,涵盖其定义、特点及与传统AI技术的对比,帮助学员理解大模型的核心优势与应用潜力。
  • PROMPT语言实战

    学习如何构建高质量的PROMPT,掌握其在AI交互中的重要性,以提高效率和准确性。
  • API技术掌握

    深入探讨大模型中的API使用,理解其在数据交互与处理中的关键作用,提升技术应用能力。
  • RAG技术应用

    认识RAG技术的底层原理,学习如何利用向量搜索提升数据处理的效率与准确性。
  • 工具栈构建

    学习如何选择和应用大模型相关的工具,建立适合企业需求的技术栈,实现高效开发。
  • FINE-TUNING实践

    掌握大模型的微调技术,了解其在模型优化与效果提升中的应用,增强实际操作能力。
  • 多模态整合

    学习多模态知识框架,探讨如何将不同数据形式整合应用,实现更丰富的智能产品。
  • 产品设计思维

    理解大模型产品设计的原则,学习如何进行需求分析与用户体验设计,提升产品竞争力。
  • 产品交付保障

    掌握大模型产品交付的关键要素,包括数据库选型与性能优化,确保产品的稳定性与安全性。

从理论到实践,全面提升企业智能化能力

通过系统学习,学员将掌握大模型的核心知识与应用技巧,提升企业在智能化转型过程中的竞争力与执行力。
  • 理解大模型底层逻辑

    深入学习大模型的基本原理,理解其在各行业中的应用潜力,为智能化转型奠定理论基础。
  • 掌握API使用

    精通大模型中各类API的使用方法,能够在实际工作中灵活运用,提升工作效率。
  • 实战PROMPT生成

    掌握高质量PROMPT生成的技巧,提升与AI交互的有效性,推动工作效率提升。
  • RAG技术应用

    学习如何运用RAG技术进行数据处理,提升信息检索的效率与准确性。
  • 工具栈构建能力

    掌握大模型工具栈的构建与应用,增强在项目中的技术实施能力。
  • 微调技术实践

    学习FINE-TUNING的实战技巧,提升模型的适应性与性能优化能力。
  • 多模态应用理解

    理解多模态在大模型中的应用,提升企业在图像与文本处理中的技术能力。
  • 产品设计思维

    掌握大模型产品设计的关键原则与实践技巧,提升产品的市场竞争力。
  • 交付保障知识

    理解大模型产品交付的策略与方法,确保产品在实际应用中的稳定性与安全性。

解决企业在智能化转型中的关键问题

通过深入学习大模型技术,企业能够有效应对智能化转型中的各种挑战,提升整体竞争力。
  • 技术理解不足

    通过系统学习大模型的底层逻辑与应用,帮助企业技术人员提升对新兴技术的理解与应用能力。
  • API应用能力薄弱

    培训学员掌握API的使用技巧,提升企业在AI技术应用中的技术实力。
  • 缺乏实战经验

    通过实战案例分析,帮助学员积累实际操作经验,解决企业在项目实施中的困难。
  • 技术选型不当

    提供工具栈搭建与选型指导,帮助企业选择合适的技术工具,确保项目成功实施。
  • 微调技术掌握不足

    教授FINE-TUNING的实战技巧,提升企业在模型优化过程中的能力,确保产品性能。
  • 产品设计缺乏系统性

    帮助企业理清产品设计思路,提升在智能产品设计过程中的系统性与前瞻性。
  • 市场竞争力不足

    通过学习大模型的应用与产品设计,提升企业在市场中的竞争力与创新能力。
  • 交付能力不强

    培训学员掌握产品交付的关键要素,帮助企业提升项目交付的稳定性与可靠性。
  • 整体战略不明晰

    通过系统学习,帮助企业明确智能化转型的整体战略与实施路径,确保发展的可持续性。

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