课程大纲：
模块一：人工智能的源起和进化
1、人工智能出现和发展的大背景
2、第四次工业革命的特征和要求
3、人工智能的本质：从人类的脑力工作与相应的智能说起
4、从早期人工智能算法到机器学习，到人工神经网络和深度学习，为什么？
5、从分析式AI到生成式AI，从“偏科专才”到“通才”
6、通用人工智能的曙光：GPT为何如此令人兴奋？
7、从信息，到模型，到行动（具体智能）
a)数字化：信息全周期的体系化
b)模型是知识、经验和技能的封装
c)行动：信息和智能对世界的改造
模块二：通用人工智能的火花：以ChatGPT为代表的大模型
1、为什么是 "大"模型？为什么不是"小"而"精"的模型？
2、为什么通用人工智能曙光率先在自然语言处理领域展现？
3、大语言模型的根基: NLP以及Transformer的基本核心原理
d)词的“内嵌”
e)注意力机制 - Attention is all you need: 奠定生成式AI基调的核心
4、ChatGPT的独到之处
5、其他大模型主要类别和基本原理
f)文生图：训练机器对像素的“组装”
g)图生3D：算法对世界的“脑补”
6、大模型的“智力”、“技能”和“知识”
7、如何利用大模型:基本模式
h)- Prompt engineering&in- context learning 提示词工程&上下文学习
i)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
j)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）
8、对开源大模型精调和定制
k)预训练
l)大模型瘦身：知识蒸馏和转移学习
m)经典调参
n)指令调参
o)参数经济型调参：Lora和Qlora
模块三：大模型体系在政企数字化转型中的范式和潜力
1、类ChatGPT大模型的挑战和风险
2、GPT的几大能力：检索、创造和逻辑推理
3、大模型时代，我们需要什么能力？需要什么人才？
4、大模型带来的“软件2.0”范式
5、AI大模型会取代企业数字化系统吗？：协同合作，相互增强的AI大模型和企业级系统
6、下一代AI:多模态大模型和机器人系统会有何化学反应？
7、行业大模型落地路径：预训练模型 + 专业训练精调 + 行业知识库 + 插件
模块四：大模型体系的行业应用
1、视觉智能赋能的工业质检
2、AR&AI赋能的工业数字孪生：从事后分析，事中监控，到事前模拟优化
3、AR/VR巡检和培训
4、工业互联网：从IOT到AIOT
5、机器学习驱动的生产过程的模型化优化
6、仓储物流的AI应用
7、多模态大模型赋能的数字人客服和呼叫中心
8、办公文档和数据分析 Powered by 多模态大模型
9、培训和问答 Powered by 大语言模型
10、AIGC赋能的数字营销
11、基于机器学习的金融风控应用
12、游戏和元宇宙中的AI: 实时内容/场景生成，智能NPC，基于人工神经网络的动作形态生成，和大模型赋能的Player
13、大模型&AR赋能的新形态文商旅客户体验
14、基于AI大模型的（数据查询/分析）代码生成
15、商汤科技的大模型体系及视频介绍
思考和小结
Q&A
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