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中國企業培訓講師
《大模型企業全棧設計師培養訓練營》
 
講師:李(li)勇 瀏覽(lan)次(ci)數:2556

課程描(miao)述INTRODUCTION

· 產品經理· 技術主管· 運營總監

培訓講師:李(li)勇    課程價格:¥元/人    培訓天數:2天   

日(ri)程安排SCHEDULE



課程大(da)綱Syllabus

企業全棧設計師培養課程
 
培訓對象:產品中心,運營中心,技術中心,管理中心,客服中心等管理運營相關人士
 
課程背景:
隨著sora技術的出現,大模型技術勢必會影響到各行各業,而真正讓我們興奮的卻是,哪怕你不懂編程語言,也有機會去創造企業的大模型產品,而這種智能化的能力,是要遠高于信息化和數字化的,所以,強烈建議每個職場人都學會認知大模型,理解大模型,并做好大模型的學習課程。
 
課程收益:
培訓完結后,學員能夠:
學習大模型的底層邏輯和本質。
學習大模型中必須要掌握的API知識
學習大模型中必須要掌握的RAG知識
學習大模型中的工具棧
學習和掌握fine-tuning的知識
學習和掌握多模態知識框架
學習和掌握大模型的產品和交付知識
 
課程大綱:
單元一 AI大模型技術概覽
一、大模型的定義與特點
1.1 大模型的概念及發展歷程
1.2 大模型的技術架構與核心原理
二、大模型與其他AI技術的比較
2.1 傳統AI技術的局限性
2.2 大模型在數據處理、學習能力等方面的優勢
三、大模型的應用前景及挑戰
3.1 大模型在各行業的應用潛力
3.2 技術發展面臨的挑戰與機遇
 
單元二 大模型中的PROMPT語言學習
認知:把AI當人看
原理:
1)LLM生成原理
2)高質量PROMPT原理
實戰工具:
1)基本要素
2)格式約束
3)風格控制
4)思維鏈,思維樹以及自洽性
5)指令調優
6)Coze等工具的使用
 
單元三 大模型中的API
認知:自然語言鏈接一切
原理:用微調提升prompt的穩定性
實戰工具及要素:
1)生成式API
2)對話式API
3)Assistants AP|
4)Actions
5)embeddings
6)Fine-tuning
7)FunctionCalling
 
單元四 大模型中的RAG
認知:從關鍵詞搜索轉為向量搜索
原理:embeddings
實用工具:
1)詞向量
2)句子向量
3)篇章向量
4)相似度計算
5)向量數據庫,向量模型,向量模型部署
 
單元五 大模型中的工具棧
認知:
1)原生 API、LangChain和 SK 如何選型
2)多框架組合開發
3)Prompt 和代碼分離
4)微軟的SemanticPlugins 戰略
原理:AGENT
實用工具:
1)LangChain & LangChain.js:LCEL,llm,chatmodel,prompttemplate
2)Semantic&Kernel: Connectors,Plugins,Planners,SemanticFunctions
 
單元六   大模型中的FINE-TUNING
1、認知:微調仍是煉丹
2、原理:機器學習,大模型訓練,微調
3、實戰工具:求解器,損失函數,超參,過擬合/欠擬合
學習率
 
單元七 多模態中的大語言
認知:傳統CV仍有價值
原理:特征對其
實戰工具:
VisionTransformer,CLIP,Q-Former,GPT-4V,Gemini
LLaVA
圖像生成模型:DM,SD,MJ,DALLE,LORA
 
單元八 大模型中的產品設計
1、認知:Copilot 模式vs. Agent 模式,產品經理調prompt
2、原理:商業邏輯,用戶體驗
3、實戰工具:需求分析,生成式 AI 產品設計原則,Collaborative UX,draw.io,產品迭代,產品運營
業務溝通
 
單元九 大模型產品的交付 認知:向量型數據庫選型原理
實戰工具:GPU/云廠商選型,向量數據庫選型,私有化部署,推理性能優化,高可用架構,內容安全,算法備案
 
大模型企業落地實戰輔導
單元一 幫助學員共同找出應用場景
根據老師給出的需求場景方法論找到合適的大模型應用場景。
單元二 協同學員一起找到大模型應用方案
協同學員一起找到大模型應用落地的方案
單元三 協同學員進行實戰落地
老師及其他團隊學員對落地方案進行提問和復盤,實戰落地輔導。
單元四 總結評分
由老師和學員代表對做出的落地方案進行評分總結。
 
企業全棧設計師培養課程

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已(yi)開課(ke)時間Have start time

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    參加課程:《大模型企業全棧設計師培養訓練營》

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李勇
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