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課程

課程介紹

     隨著 2023 年以 Chat GPT為代表的人工智能大語言模型的突然爆火,全世界人工智能的發(fā)展得到了飛速的發(fā)展,尤其是大模型的應(yīng)用已經(jīng)覆蓋到人類生產(chǎn)生活的方方面面,大模型在企業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)成為當(dāng)前以及未來人工智能發(fā)展的方向,由此帶來了與大模型相關(guān)的巨大的人才缺口。我司與眾多知名企業(yè)有戰(zhàn)略合作關(guān)系,能夠提供充足的就業(yè)推薦資源。相信同學(xué)們會在人工智能行業(yè)博得一席之地,順應(yīng)技術(shù)的發(fā)展,成為未來人才市場上的中流砥柱。

培訓(xùn)對象

IT研發(fā)工程師;
本科及以上高校學(xué)生:計算機、人工智能、軟件工程、數(shù)學(xué)、電子信息等相關(guān)的專業(yè),本科及碩士人群;
產(chǎn)品經(jīng)理:項目管理、產(chǎn)品經(jīng)理、或者細(xì)分行業(yè)準(zhǔn)備做智能化升級的負(fù)責(zé)人;
想轉(zhuǎn)行的人群:想轉(zhuǎn)行進(jìn)入AI領(lǐng)域,有IT相關(guān)工作經(jīng)驗的人員。

課程收益

就業(yè)方向:
1) IT頭部大廠:如華為、百度、字節(jié)跳動、阿里;
2) 信息技術(shù)公司:如愛數(shù)信息技術(shù)、萬得信息技術(shù);
3) 央企國企:如中國移動、中國聯(lián)通、中國電信;
4) 制造業(yè):如蔚來、小米、泰則半導(dǎo)體、睿勵科學(xué)儀器;
5) 網(wǎng)絡(luò)公司:如盛大網(wǎng)絡(luò)、同程網(wǎng)絡(luò);
6) 機器人公司:如大疆、科大訊飛、未來不遠(yuǎn)機器人;
7) 科技公司:如喜馬拉雅科技、巖山科技、芯歌智能科技;
8) 教育、咨詢公司:如酷愛教育科技、北京敏行創(chuàng)業(yè)管理咨詢;
9) 航空公司:如國航、吉祥航空。

知識概要

-- 人工智能認(rèn)知基礎(chǔ);
-- 大模型開發(fā)環(huán)境基礎(chǔ);
-- AI大模型應(yīng)用開發(fā)平臺基礎(chǔ);
-- 大模型研發(fā)基礎(chǔ);
-- 大模型微調(diào)基礎(chǔ);
-- 大模型能力擴展;
-- 項目實戰(zhàn)。

課程大綱

模塊

學(xué)習(xí)內(nèi)容

第一階段

人工智能大模型技術(shù)的過去、現(xiàn)在與未來

人工智能的發(fā)展史

大模型的發(fā)展史

人工智能的基本原理

大模型實際應(yīng)用案例介紹

大模型企業(yè)應(yīng)用案例

企業(yè)擁抱大模型的痛點與解決方案

體驗大模型

第二階段

環(huán)境搭建與使用

Linux命令基礎(chǔ)

Docker基礎(chǔ)

XShell操作

人工智能相關(guān)基礎(chǔ)庫介紹與安裝

開源大模型部署

Ollama介紹與安裝

常見的開源大模型部署

第三階段

AI大模型應(yīng)用開發(fā)平臺基礎(chǔ)

Dify平臺的介紹與安裝

Dify配置基礎(chǔ)大模型

Dify創(chuàng)建聊天機器人

Dify創(chuàng)建知識庫

Dify創(chuàng)建Agent

Dify創(chuàng)建工作流

第四階段

IDE環(huán)境搭建

Vscode安裝與配置

Jupyter介紹

python編程復(fù)盤

Python核心語法

Python文件操作

Python多進(jìn)程與多線程

數(shù)據(jù)科學(xué)計算庫實戰(zhàn)

Pandas實戰(zhàn)

Numpy實戰(zhàn)

人工智能開發(fā)框架基礎(chǔ)

Pytorch基礎(chǔ)

大語言模型結(jié)構(gòu)詳解

注意力機制

Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第五階段

HuggingFace基礎(chǔ)

Pipeline基礎(chǔ)

Transformers組件基礎(chǔ)

Tokenizer組件基礎(chǔ)

Datasets組件基礎(chǔ)

Evalaute組件基礎(chǔ)

Trainer組件基礎(chǔ)

顯存優(yōu)化基礎(chǔ)

內(nèi)存、顯存基本結(jié)構(gòu)與工作方式

模型顯存占有量計算

模型在顯存中的存儲優(yōu)化

模型微調(diào)基礎(chǔ)

大模型訓(xùn)練流程

BitFit微調(diào)

Prompt-Tuning微調(diào)

P-Tuning微調(diào)

Prefix-Tuning微調(diào)

LORA微調(diào)

IA3微調(diào)

模型量化

QLora微調(diào)

對齊微調(diào)(RLHF\DPO)

實戰(zhàn):微調(diào)llama3

模型推理優(yōu)化基礎(chǔ)

vLLM推理框架基礎(chǔ)

Llama.cpp基礎(chǔ)

多機多卡分布式訓(xùn)練基礎(chǔ)

并行基礎(chǔ)

Fairscale訓(xùn)練基礎(chǔ)

Accelerator訓(xùn)練基礎(chǔ)

Deepspeed訓(xùn)練基礎(chǔ)

第六階段

Langchain基礎(chǔ)

Langchain開發(fā)環(huán)境搭建

鏈與LCEL基礎(chǔ)

記憶模塊基礎(chǔ)

知識增強檢索基礎(chǔ)(RAG)

智能體代理基礎(chǔ)(AGENT)

第七階段

智能問答專家

使用自己微調(diào)的大模型,疊加自己的知識庫,開發(fā)一個專業(yè)問答專家,例如法律咨詢、醫(yī)療咨詢等

報告生成能手

使用自己微調(diào)的大模型,疊加自己的知識庫與智能代理,開發(fā)一個報告撰寫能手

數(shù)據(jù)智能治理專家

利用大模型從海量的、雜亂的文本數(shù)據(jù)中提取需要的信息,并結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲

全流程內(nèi)容制造者

通過大模型Agent能力對網(wǎng)站進(jìn)行的監(jiān)視與內(nèi)容獲取,然后自動的對內(nèi)容進(jìn)行分析、摘要、重寫,最后自動發(fā)布到指定平臺

認(rèn)證過程

無認(rèn)證考試

開班信息

暫無開班信息

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