AIGC大模型工程师和产品专家深度训练营：第六期招募中，快来开创您的AI未来！
AIGC的未来已来，您是否准备好成为这一技术的领航者？近屿智能第六期OJAC大模型工程师和产品专家深度训练营正等待着您的加入！
别人教您简单使用AIGC产品，例如ChatGPT和MJ，我们教您增量预训练、精调大模型、创造您的AI产品！
无论您目前的技术水平如何，我们的课程都有助于您的技能提升。我们从基础理论开始，逐步深入到实际操作，让您全面掌握AI大模型的各个方面。通过我们的课程，您将学会如何在软硬件AI产品开发中灵活运用AI大模型的技术。
在这里你将深入学习到
大模型应用框架的变革
大模型的应用框架通过深层次的语义理解和文本生成能力，为多种场景提供了强大的支撑。例如，在智能客服领域，大模型能够准确理解用户查询，提供个性化且高效的响应。在智能知识库应用中，它们可以自动整理和提炼大量信息，便于用户快速获取所需知识。
技术变革与工作模式的转变
大模型的兴起不仅是技术的进步，更是对传统工作模式的挑战与重构。在智能数据分析领域，大模型能够处理和分析庞大的数据集，为决策提供数据支持，显著提升工作效率。智能写作方面，则通过高效的文本生成，辅助内容创作，为写作行业带来了新的可能性。
GPT-3.5、GPT-4和GPT-4 Turbo的能力分析
对于GPT-3.5、GPT-4和GPT-4 Turbo等模型，我们不仅见证了其在处理语言复杂度上的提升，还发现了其在理解语境、生成连贯文本方面的显著进步。它们的出现不仅加速了信息处理的速度，也提高了结果的准确性和可用性。
如图所示
这只是我们AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家深度训练营的冰山一角
为了让更多人了解AIGC掌握AI技术，实现转型之路，我们特地为你推出了两天免费的试听课，虽然免费但是价值从不打折扣，是我们正式课程的前两节哦！
现在加入 0元起航：
DAY 1：?ChatGPT的诞生与发展，chatGPT能力初探，大模型的应用架构拆解
ChatGPT的诞生与发展
ChatGPT能力展示
与ChatGPT互动
大模型产品应用架构
大模型的挑战与未来
DAY 2：大模型prompt应用及API、Plugins调用课程
主流模型性能比较
重要领域能力对比
信息抽取任务在各个模型上的比较
使用Python调用各类大语言模型的API
简单prompt设计
组件式prompt设计
Assistant API的调用
对于编程经验不够的同学们，我们还额外加了一天python先导课，让您无压力进入我们的试听线上直播课程。
想知道更多？下面是我们线上版AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家深度训练营的课程大纲
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| 章节1.AIGC的基本应用和原理 ??M1?ChatGPT是什么??2学时 ??ChatGPT的诞生，ChatGPT与通用人工智能，GPT-3.5/4/Turbo的演化和比较 ??大模型应用框架 ??大模型带来的技术变革和工作模式的转变（智能客服、智能知识库、智能数据分析、智能写作等） ??GPT-3.5及GPT-4、GPT-4?Turbo?能力初探及分析 ??M2?大模型prompt应用及API、Plugins?调用?2学时 ??Prompt应用示例 ??使用python调用大语言模型（文心、星火、chatgpt、gpt4等）的api（生成API、对话API等）完成特定功能 ??Plugins与Actions对比，原理、使用及分析 ??多场景的Function?Calling与Assistant?API使用对比 ??大模型应用技巧总结 ??M3?大模型编程?2学时 ??大模型编程的特点及应用场景，AI编程工具介绍 ??AI编程最佳实践 ??ChatGPT在编程中应用（生成算法框架、注释文档、评估代码质量等） ??其他AI编程应用 ??AI编程的局限性和风险 ??M4?美国AI大模型原生产品概览?2学时 章节2.?大模型系统知识? ??M5?大模型训练流程及主流模型对比?2学时 ??大语言模型的发展历程（机器学习-深度学习-大语言模型AGI） ??GPT模型的原理，目前其他主流语言模型的比较，如何根据业务选择最合适自己的语言模型 ??大语言模型结构Encoder-decoder?Architecture、Causal?Decoder?Architecture、Prefix?Decoder?Architecture等 ??M6?大语言模型先验理论基础A???2学时 ??什么是语言模型 ??自然语言处理任务归纳 ??编码解码结构 ??模型训练过程（训练、验证、测试、损失函数、拟合、batch?normalization等） ??自然语言处理任务典型模型介绍 ??M7?大语言模型先验理论基础B???2学时 ??Transformer ??词向量技术 ??注意力机制（单头、双向、多头等） ??模型预训练方式对比 ??Bert模型与Finetuned?Bert及其应用 ??M8?大模型开发环境搭建及各种开发工具使用方法?2学时 ??M9?Prompt?工程?2学时 ??instruction?learning、prom pt-tuning?与传统fine-tuning技术的区别 ??prompt工程及技巧、使用prompt来完成自定义任务 ??prompt的设计与优化方法 ??prompt工程示例及实践 ??M10?超多Prompt模板，让Prompt从可用到好用?2学时 ??M11?大模型Finetune技术?2学时 ??ChatGPT训练的基本技术（finetune，?reward?model,?RLHF） ??Finetune方法对比（Prompt?Tuning,?P-Tuning,?Prefix?Tuning,?Lora,?Qlora等）Transformer结构介绍和对比 ??模型Finetune准备：模型加载，数据加载，数据构建技巧等 ??M12?Finetune实战?2学时 ??大模型Finetune超参设置； ??大模型finetune实战（Qwen,?ChatGLM3,Baichuan2等） 章节3.??大模型产品设计? ??M13??AI原生产品设计?2学时 ??市场调研与需求分析 ??商业模式构建与验证 ??功能性能和交互设计 ??撰写PRD ??原型搭建 ??M14?AI原生产品的部署和合规?2学时 ??GPU和云服务提供商硬件选型 ??大模型的私有化部署 ??信息安全和法律法规 ??M15?AI原生产品运营?2学时 ??市场推广策略 ??用户获取策略 ??转化率提升 ??用户留存与活跃度管理 ??M16?大模型产品设计实战?2学时 章节4.?大语言模型扩展 ??M17?思维链相关技术?2学时 ??思维链原理、思维链实践 ??思维链的自洽性和自洽性实践 ??思维链扩展及实践 ??思维树、思维骨架等 ??M18?LangChain、SK拆解，与GPTs对比?2学时 ??LangChain、SK?技术原理，工作流程，组件分析与探索 ??LangChain与SK对比 ??GPTs最新相关解读和对比 ??Semantic?Functions,?Semantic?Kernel?Tools等 ??Memory,?Pipline,?Planner等 ??M19?LangChain、SK、GPTs?2学时 ??基于SK的对话机器人 ??基于LangChain的搜索 ??企业用知识问答GPT ??基于GPTs的企业用知识问答 ??M20?GPT4-Turbo?最新解读?2学时 ??M21?AutoGen原理?2学时 ??AutoGen基本原理、工作流程，各类多智能体剖析 ??M22?AutoGen实战?2学时 ??Agent实战（各行各业定制） ??M23?LangChain、SK、AutoGen集中答疑?2学时 ??M24?学员项目分享（一）?2学时 ??M25?学员项目分享（二）?2学时 ??M26?Stable?Diffusion?2学时 ??M27?结业考试?2学时 |
| ●?近屿智能AIGC大模型培训班结业考试； ●?近屿智能认证证书和深圳计算机学会证书（可选）双证安排 |
| 我们提供必要且足够的A800作为实验算力 |
无论您的目标是职业转型、技能提升还是对AI技术的深度探索，想要解锁后续知识内容，请持续关注、评论 、点赞、收藏文章，加入我们OJAC近屿智能AIGC星辰大海：大模型工程师与产品专家深度训练营，免费获取更多AI学习资料！掌握更多AI技能，下期见！
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