《大模型企業(yè)全棧設(shè)計(jì)師培養(yǎng)訓(xùn)練營(yíng)》
講師：李勇 瀏覽次數(shù)：2536
課程描述INTRODUCTION
· 產(chǎn)品經(jīng)理· 技術(shù)主管· 運(yùn)營(yíng)總監(jiān)
培訓(xùn)講師：李勇
課程價(jià)格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：2天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
企業(yè)全棧設(shè)計(jì)師培養(yǎng)課程
培訓(xùn)對(duì)象：產(chǎn)品中心，運(yùn)營(yíng)中心，技術(shù)中心，管理中心，客服中心等管理運(yùn)營(yíng)相關(guān)人士
課程背景：
隨著sora技術(shù)的出現(xiàn)，大模型技術(shù)勢(shì)必會(huì)影響到各行各業(yè)，而真正讓我們興奮的卻是，哪怕你不懂編程語(yǔ)言，也有機(jī)會(huì)去創(chuàng)造企業(yè)的大模型產(chǎn)品，而這種智能化的能力，是要遠(yuǎn)高于信息化和數(shù)字化的，所以，強(qiáng)烈建議每個(gè)職場(chǎng)人都學(xué)會(huì)認(rèn)知大模型，理解大模型，并做好大模型的學(xué)習(xí)課程。
課程收益：
培訓(xùn)完結(jié)后，學(xué)員能夠：
學(xué)習(xí)大模型的底層邏輯和本質(zhì)。
學(xué)習(xí)大模型中必須要掌握的API知識(shí)
學(xué)習(xí)大模型中必須要掌握的RAG知識(shí)
學(xué)習(xí)大模型中的工具棧
學(xué)習(xí)和掌握f(shuō)ine-tuning的知識(shí)
學(xué)習(xí)和掌握多模態(tài)知識(shí)框架
學(xué)習(xí)和掌握大模型的產(chǎn)品和交付知識(shí)
課程大綱：
單元一 AI大模型技術(shù)概覽
一、大模型的定義與特點(diǎn)
1.1 大模型的概念及發(fā)展歷程
1.2 大模型的技術(shù)架構(gòu)與核心原理
二、大模型與其他AI技術(shù)的比較
2.1 傳統(tǒng)AI技術(shù)的局限性
2.2 大模型在數(shù)據(jù)處理、學(xué)習(xí)能力等方面的優(yōu)勢(shì)
三、大模型的應(yīng)用前景及挑戰(zhàn)
3.1 大模型在各行業(yè)的應(yīng)用潛力
3.2 技術(shù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
單元二 大模型中的PROMPT語(yǔ)言學(xué)習(xí)
認(rèn)知：把AI當(dāng)人看
原理：
1）LLM生成原理
2）高質(zhì)量PROMPT原理
實(shí)戰(zhàn)工具：
1）基本要素
2）格式約束
3）風(fēng)格控制
4）思維鏈，思維樹以及自洽性
5）指令調(diào)優(yōu)
6）Coze等工具的使用
單元三 大模型中的API
認(rèn)知：自然語(yǔ)言鏈接一切
原理：用微調(diào)提升prompt的穩(wěn)定性
實(shí)戰(zhàn)工具及要素：
1）生成式API
2）對(duì)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(rèn)知：從關(guān)鍵詞搜索轉(zhuǎn)為向量搜索
原理：embeddings
實(shí)用工具：
1）詞向量
2）句子向量
3）篇章向量
4）相似度計(jì)算
5）向量數(shù)據(jù)庫(kù)，向量模型，向量模型部署
單元五 大模型中的工具棧
認(rèn)知：
1）原生 API、LangChain和 SK 如何選型
2）多框架組合開發(fā)
3）Prompt 和代碼分離
4）微軟的SemanticPlugins 戰(zhàn)略
原理：AGENT
實(shí)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(rèn)知：微調(diào)仍是煉丹
2、原理：機(jī)器學(xué)習(xí)，大模型訓(xùn)練，微調(diào)
3、實(shí)戰(zhàn)工具：求解器，損失函數(shù)，超參，過擬合/欠擬合
學(xué)習(xí)率
單元七 多模態(tài)中的大語(yǔ)言
認(rèn)知：傳統(tǒng)CV仍有價(jià)值
原理：特征對(duì)其
實(shí)戰(zhàn)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(chǎn)品設(shè)計(jì)
1、認(rèn)知：Copilot 模式vs. Agent 模式，產(chǎn)品經(jīng)理調(diào)prompt
2、原理：商業(yè)邏輯，用戶體驗(yàn)
3、實(shí)戰(zhàn)工具：需求分析，生成式 AI 產(chǎn)品設(shè)計(jì)原則，Collaborative UX，draw.io，產(chǎn)品迭代，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)
業(yè)務(wù)溝通
單元九 大模型產(chǎn)品的交付 認(rèn)知：向量型數(shù)據(jù)庫(kù)選型原理
實(shí)戰(zhàn)工具：GPU/云廠商選型，向量數(shù)據(jù)庫(kù)選型，私有化部署，推理性能優(yōu)化，高可用架構(gòu)，內(nèi)容安全，算法備案
大模型企業(yè)落地實(shí)戰(zhàn)輔導(dǎo)
單元一 幫助學(xué)員共同找出應(yīng)用場(chǎng)景
根據(jù)老師給出的需求場(chǎng)景方法論找到合適的大模型應(yīng)用場(chǎng)景。
單元二 協(xié)同學(xué)員一起找到大模型應(yīng)用方案
協(xié)同學(xué)員一起找到大模型應(yīng)用落地的方案
單元三 協(xié)同學(xué)員進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)落地
老師及其他團(tuán)隊(duì)學(xué)員對(duì)落地方案進(jìn)行提問和復(fù)盤，實(shí)戰(zhàn)落地輔導(dǎo)。
單元四 總結(jié)評(píng)分
由老師和學(xué)員代表對(duì)做出的落地方案進(jìn)行評(píng)分總結(jié)。
企業(yè)全棧設(shè)計(jì)師培養(yǎng)課程
轉(zhuǎn)載：http://www.nywlwx.com/gkk_detail/299829.html
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