一、AIGC技术、行业与人才市场概况

1. 认识AIGC

(1) 生成式人工智能-AIGC

(2) 狭义与广义的生成式AI

2. AIGC技术概要

(1) 发展简史

① 早期探索

② 上世纪末技术积累

③ 2010年代的技术飞跃

(2) AIGC技术演化总结

(3) ChatGPT发展简史

(4) 如何理解大语言模型（LLMs）

① 大语言模型概述

② 理解语言的利器

③ 大规模预训练模型

④ 强大的语言理解和生成能力

⑤ 广泛的应用领域

⑥ 模型网络与训练原理

(5) LLMs与NLP之间的关系与区别

(6) GPT Vs BERT的区别

(7) ChatGPT预训练流程

(8) 应用领域

3. AIGC行业现状

(1) 国内AIGC行业图谱

(2) 国内市场规模与企业分布

(3) 国内投融资情况

(4) 产业链结构

(5) AI领域工作所需基本能力

① 编程技能

② 数据结构与算法能力

③ 数据科学能力

④ 机器学习技能

⑤ 自然语言处理技能

⑥ 语音识别与计算机视觉技术

(6) AI工作岗位及其发展方向

(7) AIGC岗位职业发展方向

二、AI主流工具使用技巧

1. 讯飞星火大模型AI助手

(1) AI助手能力在线展示

2. 阿里通义千问AI助手

(1) AI助手能力在线展示

3. 智谱清言AI助手

(1) AI助手能力在线展示

4. 其他厂家AI助手

三、AIGC提示词工程

1. 提示词工程概述

(1) 什么是提示词工程

(2) “提示词工程”的作用

(3) “提示词工程”概念小结

(4) 提示词设计的原则和框架

(5) 提示词在AIGC中的应用

① 文本生成任务

1) 新闻摘要

2) 对话生成

3) 文章风格改成

4) 领域特定文本生成

5) 诗歌生成

② 图像生成任务

1) 描述图像

2) 风格转换

3) 文生图

4) 特定领域图像生成

5) 使用多个提示信息约束图像内容和风格的技巧

③ 音频生成任务

2. AI提示工程的策略和技巧

(1) 提高提示信息量

① 零样本提示（Zero-Shot Prompting）

② 单样本提示（1-Shot Prompting）

③ 少样本提示（Few-Shot Prompting）

④ 链式思维提示(Chain-of-Thought Prompting)

(2) 提升一致性

① 自我一致性提示（Self-Consistency Prompting）

② 思维树提示（Tree of Thought Prompting）

(3) 反向提示工程

① 概念

3. 练习一、讯飞星火大模型AI助手

4. 练习二、阿里通义千问AI助手

5. 练习三、智谱清言AI助手

四、AI应用案例分享

1. 国内AI模型开发平台

2. AIGC生产力工具案例

3. 智能互联网行业典型AI应用案例

(1) 智能互联网行业概况

① 5G 网络建设日益完备

② 算力基础设施建设成效显著

③ 数据基础设施建设扎实推进

④ 人工智能大模型快速发展

⑤ 自研芯片技术取得进展

⑥ 人工智能大模型快速发展

⑦ 人形机器人迎来新发展热潮

⑧ AI泛智能终端实现增长

⑨ 投融资依然处于高位

(2) 智能互联网行业应用场景

① 智能客服

② 搜索引擎

③ 虚拟助手

④ 推荐系统

⑤ 大数据分析

(3) 应用案例1：燧原曜图-燧原科技

(4) 应用案例2：面向 AI 数字内容安全的 AI 合成文本及图像鉴别系统-上海观安

(5) 应用案例3：得物 AI 查验鉴别系统 - 得物科技

4. 医疗行业典型AI应用案例

(1) AI医疗行业概况

(2) 应用场景

① 医疗诊断

② 医疗辅助决策系统

③ 个性化医疗方案推荐

(3) 应用案例1：新华医院智能陪诊助手-Sensetime商汤科技

(4) 应用案例2：基于大模型的麻醉专家咨询系统

(5) 应用案例3：医保小智-蚂蚁百灵大模型医保AI智能助理-蚂蚁科技集团