课程主要内容
- 大模型基础理论和技术演进
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- 预热：注意力机制、Transformer 模型。
- GPT 模型家族发展历程：GPT-1 到 GPT-3.5 的演进过程，ChatGPT 的来源和独特之处，GPT-4 的最新进展。
- 极客时间-AI大模型应用开发实战营_超星it
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**提示学习（Prompt Learning）技术**：思维链（Chain-of-Thought）、自洽性（Self-Consistency）多路径推理、思维树（Tree-of-Thoughts）。
- 大模型开发基础
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- OpenAI Embeddings 入门。
- OpenAI API 调用和实践。
- OpenAI 模型应用最佳实践。
- ChatGPT Plugin 开发：Plugin 概念和开发指南，Todo 和天气预报插件实战。
- LangChain 大模型应用开发框架
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- LangChain 基础概念和模块。
- 链式调用（Chains） 。
- 数据处理流程（DataConnection） 。
- 智能代理（Agents） 。
- 实战项目
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- 基于 LangChain 优化 OpenAI 翻译器。
- 实现 LangChain 版 AutoGPT 自主智能体。
- 基于知识库的销售顾问实战。
- 大模型生态和选型
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- 开源协议和大模型可解释性。
- HuggingFace 开源生态。
- ChatGLM 大模型家族介绍。
- 基于 ChatGLM 的应用开发实践。
学习收获
- 全面系统地学习大模型的理论基础、开发实践、框架使用、项目实战以及硬件选型等多个方面的内容。
- 深入理解大模型基础方面的知识，如解码注意力机制原理、Transformer 架构及其革新之处、GPT 与 BERT 模型的区别等。
- 通过实战项目积累将大模型应用于实际场景的经验，提升解决实际开发问题的能力。
- AI大模型学习 AI 大模型应用开发实战营课程可从以下几方面入手：
课前准备
- 夯实理论基础：掌握机器学习基本概念，如监督学习、无监督学习和强化学习等。深入学习深度学习架构和理论，包括卷积神经网络、循环神经网络、自注意力机制等。熟悉概率论、统计推断、微积分、线性代数等数学知识2。
- 提升编程能力：熟练掌握 Python 编程语言，包括基本语法、数据结构、程序控制、函数、模块和库、面向对象编程、并发编程、网络编程等。熟悉常见的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等123。
课程学习
- 紧跟课程节奏：按照课程安排，从基础理论到实践应用逐步学习。理解大模型基础理论，如 GPT 模型家族发展历程、提示学习技术等。掌握大模型开发基础，包括 OpenAI Embeddings 入门、API 调用等。深入学习 LangChain 大模型应用开发框架的相关知识4。
- 重视实践操作：积极参与课程中的实战项目，如基于 LangChain 优化 OpenAI 翻译器、实现 LangChain 版 AutoGPT 自主智能体等。通过实践加深对理论知识的理解，提高解决实际问题的能力4。
- 与讲师和同学互动：在学习过程中遇到问题及时向讲师请教，积极参与课堂讨论和交流，与同学分享学习经验和心得，从不同角度理解和掌握知识。
课后巩固
- 拓展学习资源：阅读相关的学术论文、技术博客和书籍，如《统计学习方法》《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》《Deep Learning》等，了解 AI 大模型的前沿技术和发展动态23。
- 进行自主实践：尝试将所学知识应用到自己感兴趣的项目中，或者参与开源项目，积累更多的实践经验，提高自己的实际操作能力13。
- 总结归纳知识：定期对所学知识进行总结和归纳，梳理知识体系，形成自己的理解和认识，便于更好地掌握和运用。
- AI 大模型的应用非常广泛，以下是一些主要领域1：
自然语言处理领域
- 对话系统：如智能客服、智能语音助手等，能够理解用户的自然语言输入，并生成合理、流畅的回复，提供信息查询、问题解答、业务办理等服务，提升客户服务效率和体验。
- 自动翻译：可以快速、准确地将一种语言翻译成另一种语言，支持文本翻译、语音翻译等多种形式，帮助人们跨越语言障碍进行交流和信息获取。
- 文本生成：包括新闻写作、文案创作、故事编写、诗歌生成等，能够根据给定的主题或关键词，生成高质量的文本内容，为内容创作者提供灵感和辅助。
图像与视频处理领域
- 图像识别：用于物体识别、人脸识别、场景识别等，在安防监控、智能交通、图像搜索等领域有广泛应用，例如通过人脸识别实现门禁系统的身份验证，通过物体识别对交通场景中的车辆、行人等进行检测和跟踪。
- 图像生成：可以生成逼真的图像，如风景、人物、动物等，也可用于图像编辑和合成，如将不同的图像元素组合成新的场景，或者对图像进行修复、增强等操作。
- 视频生成：能够根据文本描述或简单的素材生成视频内容，如制作动画视频、广告视频等，还可用于视频编辑，如自动剪辑、添加特效等，提高视频制作的效率和创意。
医疗领域
- 医学影像分析：对 X 光、CT、MRI 等医学影像进行分析，辅助医生检测疾病、识别病变特征，如肺癌、乳腺癌等的早期筛查和诊断，提高诊断的准确性和效率。
- 疾病预测：通过分析患者的病历数据、生理指标、生活习惯等信息，预测疾病的发生风险、发展趋势和治疗效果，为个性化医疗提供依据，帮助医生提前制定预防和治疗方案。
- 药物研发：模拟生物体内的化学反应和分子相互作用，进行药物分子设计、筛选和优化，预测药物的活性、毒性和药代动力学性质，加速新药研发过程，降低研发成本。
金融领域
- 风险评估：基于大量的金融数据和用户信息，对贷款申请人、投资项目等进行风险评估和信用评级，帮助金融机构做出合理的信贷决策和投资规划，降低违约风险和投资损失。
- 欺诈检测：分析交易数据和用户行为模式，实时监测和识别金融欺诈行为，如信用卡盗刷、网络诈骗等，保障金融机构和用户的资金安全。
- 股票预测：通过分析宏观经济数据、公司财务数据、市场行情等信息，对股票价格走势进行预测和分析，为投资者提供决策参考，但需要注意的是，股票市场具有复杂性和不确定性，预测结果仅供参考。
教育领域
- 智能辅导：根据学生的学习进度、知识掌握情况和学习特点，提供个性化的学习计划和辅导内容，如智能作业批改、错题分析、知识点讲解等，帮助学生提高学习效果。
- 知识图谱：将知识点之间的关系进行梳理和构建，形成知识图谱，帮助学生更好地理解知识体系和知识之间的关联，提高学习的系统性和逻辑性，也有助于教师进行教学内容的设计和安排。
工业领域
- 质量检测：对生产线上的产品进行质量检测和缺陷识别，通过分析图像、声音、振动等数据，快速检测出产品的瑕疵和故障，提高产品质量和生产效率，降低人工检测的成本和误差。
- 预测维护：基于设备的运行数据和历史故障记录，预测设备的故障发生时间和维护需求，提前进行维护和保养，避免设备故障导致的生产中断和损失，提高设备的可靠性和使用寿命。
- 生产优化：对生产过程中的原材料采购、生产计划安排、工艺流程优化等进行智能决策和优化，提高生产效率、降低生产成本、减少能源消耗，实现生产的智能化和精细化管理。
其他领域
- 农业：用于作物监测、病虫害检测、土壤分析和农业机器人控制等，帮助农民提高农作物产量和质量，实现精准农业。
- 能源：可进行能源预测、智能电网调度和设备维护管理，优化能源分配，提高能源利用效率，确保能源系统的安全稳定运行。
- 环境保护：应用于污染监测、生态系统分析、气候变化预测和环境治理等，为环境保护和可持续发展提供技术支持。
