- 课程目录
- 课程介绍
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在线阅读:开篇词|开发工程师如何进阶为AI应用型人才?
人工智能+时代即将来临!
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01|洞察本质:从工程学角度看ChatGPT为什么会崛起
ChatGPT不仅仅是技术上的突破,更是工程和产品的伟大胜利
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02|学好提示工程,轻松驾驭大模型
能否充分使用好AI大模型,提示是关键
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03|探索智能体世界:LangChain与RAG检索增强生成
普通玩家一样可以入局的智能体
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04|本地部署:如何本地化部署开源大模型ChatGLM3-6B?
部署6B:从模型的选择到环境配置再到模型启动、推理
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05|大模型微调:如何基于ChatGLM3-6B+Lora构建基本法律常识大模型?
基于ChatGLM3-6B+Lora构建基本法律常识大模型
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06|RAG实战:基于ChatGLM3-6B+LangChain+Faiss搭建企业内部知识库
基于ChatGLM3-6B+LangChain+Faiss搭建企业内部知识库
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07|大模型API封装:自建大模型如何对外服务?
企业内部构建大模型
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08|关于机器学习,你需要了解的基本概念(一)
深入机器学习原理
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09|关于机器学习,你需要了解的基本概念(二)
机器学习的经典算法
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10|经典算法之RNN:开发人员绕不开的循环神经网络
循环神经网络
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11|关于自然语言处理,你需要了解的基本概念
NLP核心原理
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12|深入理解Word2Vec:解开词向量生成的奥秘
深入理解Word2Vec
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13|深入理解Seq2Seq:让我们看看语言翻译是怎么来的
深入理解Seq2Seq:让我们看看语言翻译是怎么来的
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14|Transformer技术原理:为什么说Transformer是大模型架构的基石?(上)
Attention Is All You Need
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15|Transformer技术原理:为什么说Transformer是大模型架构的基石?(下)
编码-解码注意力层(Encoder-Decoder Attention)
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16|从零开始,构建一个具有100M参数规模的Transformer模型
手把手带你构建Transformer模型
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17|模型解剖:探究模型内部到底是什么?
探究模型内部结果
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18|大模型预训练:Pre-Training如何让模型变聪明?
Pre-Training如何让模型变聪明
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19|深入理解DeepSpeed,提高大模型训练效率
那在实际的训练过程中,如何才能提高训练速度呢?使用分布式训练
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20|人类意图对齐,让模型拥有更高的情商
基于人类反馈的强化学习 RLHF
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21|模型测评:如何评估大模型的表现?
模型测评
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22|模型轻量化:如何让模型运行在低配置设备上?
降低模型的复杂度,包括参数量、占用空间
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23|模型核心技术指标:如何提高上下文长度?
AI产品的终极价值是提供个性化的交互,⽽lossless long-context是实现这⼀点的基础
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24|架构设计(上):企业如何设计大模型应用架构?
企业内部落地大模型的技术方案
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25|架构设计(下):企业如何搭建 AI 中台?
这节课我们的重点还是讲解AI中台的构建思路及包含的核心模块,学完这节课的内容,相信你会对AI中台形成基本的认识
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26|为什么说Mamba是Transformer的最强挑战者?
Mamba VS Transformer
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27|机器人+大模型会产生什么化学反应?
大模型对机器人行业的赋能
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28|Sora的突破:揭秘AI世界模拟器背后的技术演进
Sora的技术演进之路
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29|人工智能+无人机:掀起智能飞行领域革命
人工智能+无人机:掀起智能飞行领域革命
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30|AI发展的下一阶段:什么是Q-Star(*)?
AI的未来
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结束语|相信自己,未来无限可能
相信自己,未来无限可能
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期末测试|来赴一场满分之约!
来赴一场满分之约!
课程介绍
早鸟福利,立省 ¥39 你将获得 AI 行业趋势洞察与新技术概览 解锁模型部署、微调、RAG 全流程 深入机器学习与 NLP 技术核心原理 从 0 构建大模型,引领企业布局 AI 模型预训练、微调、测评等一站式搞定 讲师介绍...早鸟福利,立省 ¥39
你将获得
- AI 行业趋势洞察与新技术概览
- 解锁模型部署、微调、RAG 全流程
- 深入机器学习与 NLP 技术核心原理
- 从 0 构建大模型,引领企业布局 AI
- 模型预训练、微调、测评等一站式搞定
讲师介绍
课程介绍
如今人工智能已经成为推动社会发展的关键力量,从自动驾驶、智能客服到医疗诊断,AI 技术正迅速渗透到我们生活的方方面面。企业纷纷投入巨资研究和开发 AI,以期在激烈的市场竞争中占据先机。然而,尽管 AI 的潜力巨大,对于许多技术开发人员来说,入局 AI 的门槛依然很高。
AI 领域的知识体系庞大而复杂,涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等多个分支。此外,AI 技术更新迭代速度快,新算法、新模型层出不穷,难以跟上最新的技术发展。而且,AI 项目实战经验的缺乏,使得很多工程师即使掌握了理论知识,也无法有效地将 AI 技术应用到实际工作中。
为了解决这些问题,我们特别邀请了前阿里巴巴高级技术专家独行推出了这门《AI 大模型实战高手课》。这门课程专为技术开发人员设计,无论你是 AI 领域的新手,还是希望提升 AI 实战技能的资深工程师;无论你是希望提升个人技术能力,还是寻求为企业引入 AI 技术的最佳路径,都能在这门课程中找到最佳的解决方案。
课程设计
第一章:小试牛刀,理解基础概念
在这部分,你会了解到 ChatGPT 的发展,以及大语言模型中非常重要的概念:提示和智能体。学完了这一章的内容之后,你就会对研发工程师该着重从哪方面入手有一个清晰的认知。
第二章:超燃实战,深度玩转 AI 模型
这一章,你将尝试目前国内非常火的大模型 ChatGLM,感受大模型的魅力。通过这部分内容,你将学会如何部署、微调、RAG、封装大模型,这部分内容就是你在企业里落地大模型应用的基础。
第三章:打入核心,掌握底层技术原理
相信你在体验完大模型后,一定会有很多疑问,比如大模型的权重文件里到底存放的是什么?大模型推理原理是什么样的?从第三章开始,你会深入技术细节,理解大模型的原理,比如 Transformer 架构、Word2Vec 等。你所有的疑问将会在学完这一章后全部解开。
第四章:终极玩法,从 0 到 1 构建大模型
当你学完原理后如何才能将所学知识吃透呢?那就需要亲自上手实战了。你将使用上一章学到的知识,一步一步构建一个属于自己的大模型,你甚至可以根据自己的需求去构建其他模型,比如翻译、分类、个人小助手等场景。
第五章:热点速递,AI 行业发展趋势预测
这一章节会深入探讨 AI 行业的最新发展趋势,包括 Mamba 模型、Sora、机器人与大模型、人工智能与无人机,以及 AI 发展的下一阶段 Q-Star(*) 的概念。通过学习这些内容,你将了解到 AI 技术如何在不同领域产生深远影响,以及这些新兴技术将会如何塑造我们未来的工作和生活方式。
课程目录

适合人群
本课程主要面向中高级技术开发人员,有 3~5 年以上软件开发工作经验,具备一定的编程技能且对技术发展有一定的判断能力。对人工智能感兴趣,想了解人工智能的发展及现状,或者打算转行做人工智能相关的技术研发人员。