课程简介
近年来，人工智能（AI）取得了引人注目的进步，深刻地改变了我们的生活和工作方式。其中，ChatGPT 作为一款强大的语言模型，展现了自然语言处理领域的最新成果。
本课程分析人工智能的源起和前提基础条件，以及人工智能发展的根本驱动力和出现的必然性，以类比方式介绍人工智能、机器学习和深度学习的基本概念和原理。在此基础上，介绍类ChatGPT大模型体系的缘由、发展逻辑和趋势，并以类比等方式，阐述类ChatGPT大模型的落地和应用模式，以及相关科技的概念和运用方式。介绍国内的类ChatGPT发展现状，挑战和机遇，以及未来的趋势。
课程收益
厘清人工智能、机器学习、深度学习、AIGC、类ChatGPT大模型的基本概念和原理，了解类ChatGPT的落地和应用模式及逻辑，理解在一些具体领域和行业如何实践借助和利用类ChatGPT打造个性化差异竞争力。
受众人群
人工智能领域的开发人员，从事推荐系统工作的相关技术人员、大数据工程师、技术经理、产品设计人员、运营分析部等对推荐感兴趣的学员。
课程周期
1天（6H）
课程大纲
主题 | 内容 |
一、人工智能的缘起和进化 | 1. 人工智能的前提和基础：数字化 2. 人工智能出现和发展的大背景 3. 复杂系统的协同：科技的演进 4. 从人类需要机器完成的任务类型说起 5. 人工神经网络是人工智能算法的一次重要飞跃 |
二、大模型是怎么来的？ | 1. 为什么是 "大"模型？为什么不是"小"而"精"的模型？ 2. 为什么大模型先在自然语言处理领域有所突破？ 3. 大模型的根基: Transformer的基本原理 4. 大模型主要类别和基本原理 5. 大模型的应用潜力和局限 6. 如何利用大模型:基本模式 7. Prompt engineering&in- context learning 提示词工程&上下文学习 8. 如虎添翼- 为大模型加上“视觉中枢”“听觉中枢”“行动中枢”：插件 Plugin 9. 如虎添翼-为大模型加上“海马体”Vector database向量数据库（大模型的长期记忆机制） 10. 对开源模型精调和定制 |
三、大模型体系及应用介绍 | 1. 国内类ChatGPT大模型发展的现状，机遇和挑战 2. 国内外类ChatGPT在几个行业/领域的应用现状 3. 对类ChatGPT大模型未来的展望，以及对几类群体的机遇挑战的启示 4. 思考和小结 |
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