- 课程目录
- 课程介绍
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在线阅读：开篇词｜漫游未来，一起开启AI大模型系统修炼之旅
AI 大模型技术正在以惊人的速度发展，逐渐渗透到我们生活的方方面面，此刻都是参与到新一轮技术革命中的最佳时间，
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01｜认知升级：你心中的AI大模型长啥样？
如果你是ChatGPT的架构师，你会如何设计基于大模型技术的架构呢？
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02｜具身智能：OpenAI真正的野心是什么？
今天我会带你正本清源，看看这一轮技术革命的真正“终局”是什么样子。
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03｜原型系统：开源工具自建AI大模型底座
这节课的重点是如何使用 Langchain 将你的 LLM 应用组合起来，以及如何快速使用 Flowise 零代码平台构建你的应用。
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04｜游目骋怀：工业级的大模型系统强在哪？
工业级 AI 大模型系统最鲜明的一个特征，就是针对自己的业务场景，基于数据驱动的业务系统框架去定制大模型。
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05｜策略建模：为什么AI系统能够猜你所想？
AI系统可以三大部分的工作，分别是策略建模、数据工程和模型工程，这节课我们先来学习第一部分。
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06｜特征工程：数据点石成金，给你的系统赋予灵魂
特征工程是数据工程的一部分，我们把它单独拿出来讲是因为特征工程是数据工程的灵魂，而且它与模型工程也密切相关。
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07｜模型工程：算法三大门派，取众家之长为我所用
目前，以深度学习模型为代表的连接主义派表现出色。然而，在许多情况下，AI系统仍然需要结合其他两个派别的算法，才能发挥最大的功效。
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08 | 数据算法：因材施教，为你的系统选好老师
为了让我们的AI系统更智能，这节课我们将会学习如何根据具体的业务场景选择适合AI系统的数据。
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09｜系统构建（一）：AI系统的弹药库——离线系统
你能想象到的几乎所有对数据和算法的调优，都是在离线系统中完成的，所以离线系统是构建AI系统的第一颗扣子。
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10｜系统构建（二）：AI系统的冲锋队——在线系统
大多公司为了追求最大化商业利益，通常会根据自身场景的特点设计更加个性化的排序算法。这节课，我们就来好好聊聊怎么设计算法，才能帮助公司赚更多钱。
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答疑课堂｜前两章思考题答案
这次加餐，我把前两章的思考题答案集中发布出来，希望能帮你答疑解惑。
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11｜地球往事：为什么CV领域首先引领预训练潮流？
在这节课中，我们来学习视觉预训练模型PTM。
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12｜博观约取：重走NLP领域预训练模型的长征路
在这节课，我将带你解决自然语言处理领域所独有的一些问题，重走NLP“长征路”，看看 NLP 模型预训练技术在黎明前都经历过哪些考验。
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13｜厚积薄发：如何让模型更好地理解人类语言？
NLP的研究人员只是知道了外面世界的美好，却发现自己没有CV PTM 的命，为什么这么说呢？这节课我就带你一探究竟。
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14｜变形金刚：Transformer是如何让模型变大的？
这节课，我就会带你啃下这个Transformer这个硬骨头。
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15 | GPT1-3：技术爆炸，深入解析LLM的核心技术
在今天的课程中，我们将深入探讨GPT 1-3的发展历程。
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16｜ChatGPT：是什么让LLM走向舞台中央？
在今天的课程中，我将带你深入理解 OpenAI 是如何逐步“试”出ChatGPT 的，让你从这个经典的颠覆式创新中得到一些启示。
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17｜LLM展望：死神永生，LLM会带人们驶向何处？
只有解开大模型智能来源的谜底，我们才有可能牢牢“控制”大模型，避免有坏人利用它做坏事。这节课，我们就一起来探寻大模型智能产生的机制。
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18｜策略建模：取众家所长的工业级的AIGC系统
这节课会帮你拨开迷雾，直击AIGC系统的本质。为你串联整个 AIGC 系统策略建模的流程。
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19｜提示语工程（一）：为什么说提示语引擎是“智能体本体”？
今天我们的学习重点是熟悉提示语工程的主要概念和设计方法。
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20｜提示语工程（二）：LLM的护卫舰队有哪些？
这节课，我们将深入了解 ICL 的技术本质以及在大模型系统中的具体使用。
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21｜提示语工程（三）：如何帮助智能体更好地管理记忆？
为了武装我们的模型，今天我们将会学习记忆流这个构建具身智能的关键方法。
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国庆策划｜赛程过半，检验一下你的学习成果吧！
为了帮助你检验学习效果，我从之前的课程里精选了一些知识点，定制了后面这套测试题。
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22｜提示语工程（四）：如何让智能体学会反思过去和规划未来？
这节课，我们将结合记忆流的概念，为我们创造的“生命”设计“反思”和“计划”能力，让它能够像人类一样生活和“思考”。
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23｜提示语工程（五）：构建你自己的西部世界——AI小镇搭建实战
为了让你更深入地理解提示语工程，今天我会带你尝试构建自己的人工智能小镇。
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24｜提示语工程（六）：超越智能，让你的AI系统成为全知超人
今天这节课，我们重点来学习一下如何让大模型高效地存储和检索这些外部记忆。
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25｜模型工程（一）：如何让你的训练数据无中生有
今天我们重点要解决的关键的问题是参数学习的数据从何而来。
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26｜模型工程（二）：算力受限，如何为“无米之炊”？
我们这节课将重点介绍LoRA技术的原理和使用方法，通过理论讲解和实践练习，帮助你掌握LoRA技术。
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27｜模型工程（三）：低成本领域模型方案，小团队怎么做大模型？
今天这节课，我们将学习数据增强、全量训练和 LoRA（低秩适应）的低成本领域模型训练。
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28｜总体回顾：工业级AI大模型系统的庐山真面目
今天，我将带你整体回顾架构实战篇所学内容，并且为你揭开AI大模型系统的面纱。
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29｜从创业到被收购，OpenAI经历了哪些关键阶段？
这节课我们把目光放在OpenAI身上，因为它是本轮技术革命目前为止最大的获益者.
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30｜藏宝图：大模型产业全景图，新业态带来哪些新机遇？
今天，我主要结合自己在大模型行业中的一线经验和观察，和你分享了产业上下游都在做什么，有哪些工作适合大模型，哪些则不然。
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31｜发展趋势：生成式AI系统的未来发展趋势是什么？
今天，我将结合自己的观察，与你分享人工智能的发展趋势。
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32｜职场规划：面试准备，如何做大模型时代下的长远规划？
这节课主要从面试官的角度，为你分享了内功心法和外功招式，帮助你在面试和职业发展中更好地准备和展现自己。
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答疑课堂（二）｜后三章思考题答案
又到了答疑课堂的时间了。这节课整理的题目会加大难度，直接和目前最前沿的大模型技术相关。
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结束语｜AI大模型，技术人的双城记
借着结束语的机会，我想和你聊聊我做这门课的思路想法，再分享一些我最近的观察思考，希望也能给你带来一些启发。
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结课测试｜来赴一场满分之约
期末测试一共20道题，快来挑战吧！
课程介绍
【专栏交流群】 你将获得 玩转开源工具，定制 AI 智能助手 理解 AI 大模型的设计理念和工程方法 洞察未来大模型领域发展机会 掌握 AI 系统架构师的练级攻略 讲师介绍 课程介绍 「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」...【专栏交流群】
你将获得
- 玩转开源工具，定制 AI 智能助手
- 理解 AI 大模型的设计理念和工程方法
- 洞察未来大模型领域发展机会
- 掌握 AI 系统架构师的练级攻略
讲师介绍
课程介绍
「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」
AI 大模型技术正在以惊人的速度发展，国内外科技公司都在加紧构建属于自己的 AI 大模型系统平台和相应的应用生态。AI 大模型系统即将成为下一代应用平台，我们身处其中，要做好长期投入的准备。
但是通过零散的网络资料，我们无法看到 AI 大模型系统的庐山真面目，在学习过程中常常陷入一些误区，比如：
- 认为大语言模型的能力上限只是建立知识库，自动化日常工作。
- 误以为 AIGC 大模型是横空出世的突破式创新
- 把 Langchain 和 AutoGPT 当成真正的 LLM 系统。
- 误以为 ChatGML 和 Llama 等开源模型能直接满足商业需求。
- ……
那么事实究竟是怎样的？还需要我们快速建立对 AI 大模型系统的整体认识，尤其是当下正在加速建设的工业级 AI 大模型。为此，我们邀请了 Tyler 老师开设这门课程，他将结合自己在 AI 系统十余年的实战经验和理论沉淀，为你规划一条非常科学系统的学习路线，带你深入理解 AI 大模型的设计理念和工程方法，最终掌握生产级 AI 系统研发能力。
课程设计
课程内容将分为四个部分。
热身篇和架构基础篇。带你搭建知识体系，夯实基础，为后续学习做好准备。重点学习 AI 系统的技术发展历程，如何快速利用开源工具实现自用级大模型底座的搭建，AI 系统有哪些成熟范式，它们又和现在的 AI 大模型系统有何联系？
技术原理篇。为你梳理 AI 大模型技术的发展脉络，深入解读大模型关键技术背后的技术原理，包括预训练模型的前世今生、GPT 1-3 核心技术，大语言模型的未来展望。学完这个部分，你就能跟上 AI 大模型技术的最新进展。
架构实战篇。重点讲解工业级 AI 大模型系统的关键技术，深入学习 AI 大模型系统最前沿设计理念和工程方法。聚焦如何解决 AI 大模型系统的新问题？如何构建工业级的 AI 大模型系统？AI 大模型系统领域还有哪些难题尚待解决？
前沿拓展篇。开阔视野，带你了解大模型产业的最新情况。洞察机遇，分享大厂的 AI 人才考察重点，为你的职业发展提供更多可能。
学完整个课程，你将点亮下图中 AI 大模型系统技术专家的全部技能，并且能参与当前 AI 大模型系统研发和架构工作。
课程目录
