人工智能培訓

第一天：人工智能基礎理論
主題：機器學習，深度學習，大模型，多模態(tài)
1. 機器學習基礎
1.1 機器學習的基本概念
機器學習的定義與重要性
數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法與傳統(tǒng)編程的區(qū)別
1.2 常見的機器學習算法及其應用場景
線性回歸：用于預測連續(xù)值
邏輯回歸：用于二分類問題
決策樹與隨機森林：用于分類和回歸
支持向量機（SVM）：用于分類問題
2. 深度學習基礎
2.1 深度學習的基本原理
人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構與工作原理
激活函數(shù)：Sigmoid、ReLU、Tanh等
2.2 關鍵技術
反向傳播算法：損失函數(shù)與梯度下降法
2.3 實例分析：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、誤差反向傳播
使用TensorFlow/Keras構建簡單神經(jīng)網(wǎng)絡
實戰(zhàn)演練：使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行手寫數(shù)字識別
3. 大模型基礎
3.1 大模型的基本概念和原理
大模型的定義與特征
大模型的發(fā)展歷程與重要里程碑
3.2 主流大模型的適用場景及優(yōu)劣勢分析
GPT-3、BERT等模型的特點與應用場景
4. 多模態(tài)技術
4.1 多模態(tài)的定義及其重要性
多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的原理與方法
多模態(tài)技術在實際應用中的重要性
4.2 典型應用案例分析
圖像描述生成：結合圖像與文本的數(shù)據(jù)
語音識別與合成：結合音頻與文本的數(shù)據(jù)
第二天：大模型實戰(zhàn)理論與基礎
主題：大模型理論知識與基礎應用
1. 大模型的深入理解
1.1 自注意力機制
注意力機制的原理與發(fā)展
自注意力在文本處理中的應用
1.2 Transformer模型
Transformer模型的結構與工作原理
位置編碼與多頭注意力機制的詳細講解
實戰(zhàn)演練：實現(xiàn)簡單的Transformer模型
1.3 BERT模型介紹
BERT模型的雙向編碼器表示
BERT模型的預訓練與微調(diào)過程
實戰(zhàn)演練：使用BERT進行文本分類任務
2. Embedding嵌入技術在大模型中的應用
2.1 詞嵌入（Word Embedding）
Word2Vec、GloVe、FastText的基本原理
實戰(zhàn)演練：構建并可視化詞嵌入模型
2.2 句子嵌入（Sentence Embedding）
句子嵌入技術及其在文本相似度計算中的應用
2.3 上下文嵌入（Contextual Embedding）
上下文嵌入的概念及其在大模型中的應用
3. 工具與平臺
3.1 LLM應用程序技術棧和提示詞工程（Prompt Engineering）
提示詞工程的基本概念與重要性
提示詞設計與優(yōu)化的技巧
實戰(zhàn)演練：設計并優(yōu)化提示詞進行文本生成
3.2 LangChain等工具的使用與基本演練
安裝與配置LangChain
LangChain的基本使用方法與實際應用案例
4. 實戰(zhàn)演練
4.1 基于大模型的文本生成與理解
文本生成任務：生成詩歌、新聞、故事等
文本理解任務：情感分析、主題建模
實戰(zhàn)演練：使用大模型進行文本生成與分析
第三天：大模型實戰(zhàn)深入應用
主題：高級大模型應用與實戰(zhàn)
1. 國產(chǎn)大模型Qwen介紹與應用
1.1 Qwen模型的基本原理與優(yōu)勢
Qwen模型的架構與關鍵技術
Qwen模型在實際應用中的表現(xiàn)與優(yōu)勢
1.2 Qwen模型在自動數(shù)據(jù)分析中的應用
數(shù)據(jù)預處理與特征工程
實戰(zhàn)演練：使用Qwen模型進行數(shù)據(jù)分析
2. 實戰(zhàn)演練
2.1 基于Qwen模型的自動數(shù)據(jù)分析Agent構建
自動數(shù)據(jù)分析Agent的設計與實現(xiàn)
數(shù)據(jù)收集、預處理與分析
分析結果的可視化與報告生成
實戰(zhàn)演練：構建并部署自動數(shù)據(jù)分析Agent
3. 模型微調(diào)與優(yōu)化
3.1 大模型微調(diào)技術及實戰(zhàn)
遷移學習與微調(diào)技術的詳細講解
微調(diào)模型的具體步驟與注意事項
實戰(zhàn)演練：微調(diào)大模型進行特定任務
3.2 微調(diào)后的模型評估與優(yōu)化
模型評估指標：準確率、召回率、F1分數(shù)
模型優(yōu)化技術：正則化、超參數(shù)調(diào)優(yōu)
實戰(zhàn)演練：評估與優(yōu)化微調(diào)后的模型
第四天：大模型實戰(zhàn)應用擴展
主題：大模型的擴展應用與優(yōu)化
1. 大模型在圖像處理中的應用
1.1 文生圖技術介紹
文本生成圖像的基本原理與方法
常見的文生圖模型：DALL-E、CLIP等
實戰(zhàn)演練：使用CLIP生成圖像
1.2 圖像嵌入文字與圖像理解
圖像描述生成：結合圖像與文本生成描述
2. 實戰(zhàn)演練
2.1 圖像生成與處理應用實操
使用DALL-E生成圖像并進行分析
基于圖像的文本生成任務
實戰(zhàn)演練：生成并解釋圖像描述
3. 大模型在商業(yè)項目中的應用
3.1 真實商業(yè)項目案例分析
智能客服系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
自動化營銷分析工具的開發(fā)與應用
第五天：大模型實戰(zhàn)綜合項目
主題：商用項目實戰(zhàn)與總結
1. 綜合實戰(zhàn)項目
1.1 從頭到尾的項目實戰(zhàn)：定義、設計、實施與測試
項目選題與需求分析
項目設計與實現(xiàn)
項目測試與優(yōu)化
實戰(zhàn)演練：完整項目的設計、實現(xiàn)與測試
2. 項目展示與評估
2.1 各小組展示項目成果
項目展示與講解
項目評估與反饋
2.2 評估與反饋
評估標準與反饋機制
反饋與改進建議
3. 總結與答疑
3.1 培訓總結與重要知識點回顧
主要知識點的總結
關鍵技能的回顧
3.2 問答與交流
學員提問與解答
培訓反饋與改進建議
這五天培訓大綱，確保涵蓋了理論知識和實戰(zhàn)演練，幫助學員深入理解并掌握相關技術。

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