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郑科博士—人工智能AI—AI大模型技术与应用落地
郑科博士—人工智能AI—AI大模型技术…不只补概念，更关注大模型技术底座与生态演进、1 大模型技术范式的兴起在真实场景里的判断和取舍
授课讲师：
郑科 · 宏观经济分析与AI金融科技应用专家
课程大纲
第一章 大模型技术底座与生态演进
1.1 大模型技术范式的兴起
- Transformer架构与自注意力机制核心逻辑
- 从GPT到Sora：多模态大模型的技术跃迁
- 大模型与传统NLP、CV模型的本质区别
1.2 算力与数据的双轮驱动
- 训练算力体系（GPU集群、NVLink、CPO/LPO）
- 数据治理与标注新范式：合成数据、对齐训练
- 东数西算背景下算力调度的产业意义
1.3 模型压缩与推理优化
- 参数剪枝、量化与蒸馏技术路径
- 边缘端推理与轻量化模型部署
- 高效推理的硬件-算法协同优化
1.4 大模型开源生态与平台化趋势
- Hugging Face、ModelScope与OpenAI API生态
- 中国开源体系：百川、智谱、商汤InternLM等
- 平台化模型服务与企业私有部署趋势
第二章 大模型的产业落地与应用生态
2.1 从算法到应用：落地的四个关键阶段
- 模型预训练 → 指令微调 → 增量适配 → 场景嵌入
- 企业级模型服务（Model-as-a-Service）架构解析
- 数据闭环与持续优化机制
2.2 通信与AI融合的新场景
- AI赋能网络调度：智能频谱分配与能效优化
- 智能客服与语音交互系统的迭代升级
- 移动云与AI平台融合的新业务空间
2.3 大模型在智能研发与知识管理中的应用
- 代码生成与自动测试：Copilot类模型落地经验
- 智能文档理解与知识检索系统（RAG）
- 内部数据安全与私域知识库建设
2.4 行业生态合作与标准化趋势
- 通信行业AI联盟与国家标准进展
- 模型评测、合规、安全与算力调度的政策框架
- AI模型安全防护与红队测试
第三章 AI大模型的未来趋势与创新战略
3.1 从通用智能到行业智能
- 行业大模型（TelecomGPT、MedGPT、FinGPT）兴起逻辑
- 垂直模型与通用模型的差异化演进路径
- 多智能体（Multi-Agent）与具身智能融合趋势
3.2 技术演进的未来边界
- 多模态融合：从文本到视频生成的突破
- 强化学习与自进化模型（AutoML + RLHF）
- AI自治系统与认知智能方向
3.3 中国AI产业发展与政策框架
- 国家人工智能发展规划与新质生产力
- 产业政策与AI算力生态协同布局
- 数据、算力、算法的三位一体国家战略
八、课程总结
适合对象
中国移动杭州研发中心技术骨干、算法工程师、产品经理、创新项目负责人
课程定位与主要问题
AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下，参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏
核心收益
- 场景边界更清楚：AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界
- 提示与校验更稳定：AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
- 流程复用更容易：任务演练把AI能力嵌入真实工作流程，减少试错成本
- 人工复核有抓手：团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从大模型技术底座与生态演进切入，再对齐1 大模型技术范式的兴起与课后复用方式。
课程时间
3小时
授课方式
专题讲授、 案例解析、 技术图解、 实操互动研讨
课程内容重点
01大模型技术底座与生态演进
021 大模型技术范式的兴起
03Transformer架构与自注意力机制核心逻辑
04从GPT到Sora：多模态大模型的技术跃迁
05大模型与传统NLP、CV模型的本质区别
讲师介绍
郑科
宏观经济分析与AI金融科技应用专家
哈佛MPA与斯坦福MBA，CFA持证人，20年金融科技跨界实战专家。曾任世行特约研究员及多所高校实践教授，擅长将宏观经济洞察、AI前沿技术与金融实务深度融合，主导多个国家级重大项目，为政府与金融机构提供战略咨询与数字化转型培训
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本课程页面围绕《郑科博士—人工智能AI—AI大模型技术与应用落地》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
中国移动杭州研发中心技术骨干、算法工程师、产品经理、创新项目负责人。
学习这门课可以获得什么收益？
识别AI工具适用场景，明确可落地的提效任务和使用边界；掌握AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按3小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用专题讲授 + 案例解析 + 技术图解 + 实操互动研讨，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
