课程简介

自从1950年代人工智能这个概念被提出，到1980年，机器学习开始越来越受欢迎，大约到了2010年，深度学习在弱人工智能系统方面有了重大的进展。而2020年之后，深度学习迎来了大模型。可以说大模型在产学各界掀起一阵阵巨浪，背后彰显的除了对分布式并行和对AI算法的掌控能力之外，还是一次大公司通过AI工程的创举，利用大规模AI集群来进行掰手腕的故事。

本次分享讲述了大规模模型训练所涉及的各个组成部分及技术原理，以帮助大家了解大模型的发展脉络与分布式训练的整个体系结构。

课程收益

1. 了解大模型的特征以及现阶段面临的挑战

2. 掌握大规模模型训练所涉及的各个组成部分及技术原理

3. 掌握AI集群及AI集群通信机制

受众人群

算法工程师、系统架构师、大数据开发工程师以及其他对AI感兴趣的人员。                  

课程周期

   1天（6小时）

 课程大纲