課程描述INTRODUCTION
· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)· 其他人員



日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
ChatGPT應(yīng)用模式培訓(xùn)
課程目標(biāo):
厘清人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AIGC、類ChatGPT大模型的基本概念和原理,了解類ChatGPT的落地和應(yīng)用模式及邏輯,理解在一些具體領(lǐng)域和金融如何實(shí)踐借助和利用ChatGPT打造個(gè)性化差異競爭力。
課程大綱:
第一天:
模塊一:ChatGPT的源起
1、 人工智能的前提和基礎(chǔ):數(shù)字化
2、 人工智能出現(xiàn)和發(fā)展的大背景
3、 復(fù)雜系統(tǒng)的協(xié)同:科技的演進(jìn)
4、 從人類需要機(jī)器完成的任務(wù)類型說起
5、 從早期人工智能算法到機(jī)器學(xué)習(xí),到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí),為什么?
6、 從分析式AI到生成式AI,從“偏科專才”到“通才”
7、 生成式AI的優(yōu)秀代表:GPT家族
模塊二:ChatGPT的基礎(chǔ)概念和原理
8、 為什么是"大"語言模型?為什么不是"小"而"精"的模型?
9、 為什么是大“語言”模型?
10、 ChatGPT大模型的根基:Transformer
11、 Transformer的核心機(jī)制:注意力機(jī)制
12、 ChatGPT的獨(dú)到之處:有監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
13、 GPT大模型的應(yīng)用潛力和局限
14、 GPT大模型的“智力”、“技能”和“知識”
第二天:
模塊三:ChatGPT的應(yīng)用方式
15、 如何利用ChatGPT大模型:基本模式
a) 服務(wù)模式
i. -Promptengineering&in-contextlearning提示詞工程&上下文學(xué)習(xí)
1. 一般提示詞技巧
2. 思維鏈
3. 思維樹
4. 頭腦風(fēng)暴
ii. 如虎添翼-為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動(dòng)中樞”:插件Plugin
iii. 如虎添翼-為大模型加上“海馬體”Vectordatabase向量數(shù)據(jù)庫(大模型的長期記憶機(jī)制)
b) 類ChatGPT開源模型精調(diào)和定制模式
i. 參數(shù)經(jīng)濟(jì)型微調(diào)
ii. 指令微調(diào)
iii. 經(jīng)典調(diào)參
模塊四:ChatGPT的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用模式
16、 人工智能商業(yè)化落地的挑戰(zhàn)
17、 人工智能大模型時(shí)代的新范式
18、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型中AI的通用應(yīng)用領(lǐng)域和潛力
a) GPT和企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)會(huì)有何化學(xué)反應(yīng)?
i. GPT與辦公
ii. GPT與培訓(xùn)
iii. GPT與客服
iv. GPT與營銷
v. GPT與數(shù)據(jù)分析
vi. GPT與業(yè)務(wù)系統(tǒng)
b) GPT和機(jī)器人系統(tǒng)會(huì)有何化學(xué)反應(yīng)?
19、 AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用場景
20、 基于基礎(chǔ)大模型定制的行業(yè)模型:打造金融業(yè)“大腦”
模塊五:ChatGPT的在金融行業(yè)的應(yīng)用產(chǎn)品及案例
21、 場景化金融:AI賦能的數(shù)字化營銷
23、銀行智能數(shù)字人客服
24、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控應(yīng)用
25、智能投研:每個(gè)人的AI投資顧問
26、金融業(yè)呼叫中心中的人工智能
27、AI賦能的無人銀行
28、基于AI大模型的(數(shù)據(jù)查詢/分析)代碼生成
思考和小結(jié)
Q&A
ChatGPT應(yīng)用模式培訓(xùn)
轉(zhuǎn)載:http://www.1morechance.cn/gkk_detail/319621.html
已開課時(shí)間Have start time
- 尹 智
人工智能公開培訓(xùn)班
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- Python-機(jī)器學(xué)習(xí)、深 講師團(tuán)
- 數(shù)字化工廠規(guī)劃師 講師團(tuán)
- MES項(xiàng)目經(jīng)理 講師團(tuán)
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