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人工智能技術及應用課程

【課程對象】企業(yè)相關部門中層以上管理者

【課程大綱】
模塊一：關于生成式人工智能
一、人工智能分類
（一）按智能分類
1、反應機器人工智能
2、有限記憶人工智能
3、心智人工智能
4、自我意識人工智能
（二）AI模型分類：
決策式AI模型
生成式AI模型
（三）生成式AI的分類：
文本：總結或自動化內(nèi)容。
圖像：生成圖像。
音頻：在音頻中總結、生成或轉換文本。
視頻：生成或編輯視頻。
編程：生成代碼。
聊天機器人：自動化客戶服務等。
ML平臺：應用程序/ ML平臺。
搜索：人工智能洞察。
游戲：生成式AI游戲工作室或應用。
數(shù)據(jù)：設計、收集或總結數(shù)據(jù)。
二、生成式人工智能基礎概念
1、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習
2、強化學習（Reinforcement Learning）
3、序列生成模型（Sequence Generation）
4、生成式模型：變分自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(GAN)等。
5、生成對抗網(wǎng)絡GAN 的原理及其實現(xiàn)過程，
6、自然語言處理技術(NLP)：條件式語言模型(Conditional Language Modeling)或GPT-2, BERT
7、NLP在機器翻譯和情感分析中是如何用到生成式人工智能技術的
三、生成式人工智能關鍵技術
1、梯度下降與隨機梯度下降
2、鏈式法則與反向傳播算法
3、自適應學習率算法(如Adam、RMSProp等)
4、深度生成模型(如WaveNet、Transformer等)
四、生成式人工智能原理
（一）生成式人工智能原理：利用神經(jīng)網(wǎng)絡學習輸入數(shù)據(jù)的潛在分布，然后利用這個分布來生成新的數(shù)據(jù)。
（二）生成式模型包括：變分自編碼器（VAE）和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等。
（三）變分自編碼器（VAE）：
1、輸入數(shù)據(jù)通過編碼器轉換成一個潛在向量，然后通過解碼器轉換回原始數(shù)據(jù)。
2、使用編碼器將原始數(shù)據(jù)映射到一個低維的潛在空間中，并且可以從這個潛在空間中隨機采樣，然后使用解碼器來生成新的數(shù)據(jù)。
（四）生成對抗網(wǎng)絡（GAN）：
1、GAN生成器的工作流程
隨機噪聲輸入
通過神經(jīng)網(wǎng)絡生成圖片
評估生成圖片：
優(yōu)化生成器：
訓練結束
2、GAN判別器工作流程
接收輸入數(shù)據(jù)：
提取特征：
二分類：
優(yōu)化判別器
五、生成式AI的工作流程
1、收集大量訓練數(shù)據(jù):圖片、文本、視頻等,這些數(shù)據(jù)包含所要學習的模式和規(guī)律。
2、使用編碼器學習數(shù)據(jù)模式:將輸入數(shù)據(jù)編碼成矢量或矩陣形式的數(shù)字表示,這需要使用深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡。
3、進行解碼生成新數(shù)據(jù):解碼器將編碼器產(chǎn)生的數(shù)字表示解碼成新的圖片、文本、視頻等,這也需要深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡。
4、評估生成數(shù)據(jù)的質量:通常使用人工評估或對抗網(wǎng)絡來判斷生成數(shù)據(jù)的質量,并不斷優(yōu)化網(wǎng)絡提高質量。
5、重復迭代:不斷收集新數(shù)據(jù),重訓練網(wǎng)絡,生成更高質量和更真實的數(shù)據(jù),達到想要的效果。
6、應用生成數(shù)據(jù):將生成的數(shù)據(jù)應用于各種任務,例如虛擬人物、自動新聞撰寫、深度偽造檢測等。

模塊二：關于Chat GPT
一、什么是Chat GPT
1、Chat ：聊天
2、GPT：Generative Pre-trained Transformer-生成型預訓練變換模型
二、ChatGPT的主要特點
1、可以主動承認自身錯誤。若用戶指出其錯誤，模型會聽取意見并優(yōu)化答案。
2、ChatGPT 可以質疑不正確的問題。
3、ChatGPT 可以承認自身的無知，承認對專業(yè)技術的不了解。
4、支持連續(xù)多輪對話。
三、ChatGPT的技術架構
1、人類反饋強化學習
2、TAMER框架
3、ChatGPT的訓練
第一階段：訓練監(jiān)督策略模型
第二階段：訓練獎勵模型（Reward Mode，RM）
第三階段：采用PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略優(yōu)化）強化學習來優(yōu)化策略。
四、Chat GPT工作原理
1、文字接龍—— GPT 大模型
2、人類引導接龍方向——有監(jiān)督訓練初始模型
3、給 GPT 請個“好老師”—— Reward 模型
4、AI 指導 AI ——強化學習優(yōu)化模型
五、各種大模型的對比
1、春雨醫(yī)生：即將首發(fā)基于大模型的AI在線問診產(chǎn)品“春雨慧問”
2、諸葛科技：居住產(chǎn)業(yè)*大模型AIGC
3、毫末智行：“DriveGPT雪湖·海若”自動駕駛大模型
4、彭博社：金融領域BloombergGPT
5、網(wǎng)易有道：即將推出“子曰”教育場景大模型
6、老虎證券：AI投資助手TigerGPT
7、商湯：“日日新”大模型
8、飛書：將推出智能AI助手“My AI”
9、華為盤古AI大模型即將上線：包括NLP、CV大模型等
10、360：“360智腦”，率先落地搜索場景
11、昆侖萬維：“天工”大模型
12、知乎：“知海圖AI”大模型
13、阿里云：“通義千問”AI大模型
14、百度：文心一言

模塊三、生成式人工智能主要應用
1、自動創(chuàng)作:生成小說、新聞文章、電影劇本等內(nèi)容
2、深度偽造檢測:由于生成式人工智能可以產(chǎn)生逼真的深度偽造,因此也被用于檢測深度偽造內(nèi)容。
3、虛擬人物:使用人工智能生成逼真的虛擬人物圖像或視頻,用于娛樂、教育和客戶服務等。
4、AI藝術:生成新奇有創(chuàng)意的藝術作品,如圖片、音樂、視頻等。
5、個性化推薦:生成個性化推薦內(nèi)容,如商品推薦、新聞推薦等。
6、機器翻譯:通過編碼解碼的方式生成新的翻譯內(nèi)容。
7、自動客服:使用聊天機器人生成個性化的對話內(nèi)容。
8、輔助創(chuàng)意:幫助人類在創(chuàng)意設計、廣告創(chuàng)意等領域獲得新的靈感和創(chuàng)意。
9、模擬環(huán)境:生成虛擬環(huán)境用于培訓、仿真等。比如生成虛擬城市用于無人駕駛汽車的模擬。
10、AI放大:利用少量數(shù)據(jù)生成更加豐富的數(shù)據(jù)集,用于提高人工智能的性能，特別適用于數(shù)據(jù)稀缺的場景。

模塊四：生成式人工智能的未來發(fā)展:
1、更強大和可控的模型:發(fā)展更強大的人工智能模型來生成高質量的數(shù)據(jù),同時加強對模型的可解釋性和控制,減少失控風險。
2、應用場景的拓展:生成式人工智能將應用于更多領域,如教育、醫(yī)療、交通等,產(chǎn)生更大影響。
3、監(jiān)管和倫理框架:建立更完善的監(jiān)管、倫理和安全標準來指導生成式人工智能的發(fā)展和應用。特別是針對深度偽造、自動創(chuàng)作等敏感應用制定更嚴格的規(guī)范。
4、數(shù)據(jù)偏差的解決:通過選擇更加公平和可解釋的數(shù)據(jù)集,以及采取數(shù)據(jù)去偏差的技術手段,降低生成結果的偏差風險。
5、人工智能與人的協(xié)作:未來人工智能不會完全取代人類,而是與人密切協(xié)作。這需要開發(fā)更易于人類理解和控制的人工智能系統(tǒng),并在應用中提供人工與人工智能協(xié)作的接口。
6、安全防范機制:建立防范機制以應對黑客利用生成式人工智能產(chǎn)生的假信息、釣魚郵件、網(wǎng)絡詐騙等惡意內(nèi)容。這需要政府、企業(yè)和研究機構密切合作。
7、商業(yè)化進程的控制:密切關注和指導生成式人工智能以及相關應用的商業(yè)化進程,防止出現(xiàn)科技泡沫,并*限度減少對社會與經(jīng)濟的負面影響。

模塊五：生成式人工智能應用操作
一、正確提問：好問題的三要素是什么？
1、任務簡述
2、任務描述
3、角色場景
二、如何進一步提高 ChatGPT 輸出的質量？
1、添加參照；
2、加強思辨；
3、指定元素；
4、尋找關聯(lián)
三、如何讓 AI 變成翻譯大師？
1、普通文稿翻譯
2、沉浸式網(wǎng)頁翻譯
3、翻譯書籍
4、翻譯代碼
5、內(nèi)容總結
6、內(nèi)容潤色
四、論文寫作：如何讓 AI 變成論文助手？
1、搭建論文提綱
2、生成最恰當?shù)臉祟}
3、判斷*投稿對象
五、語言學習：如何讓 AI 變成外語私教？
1、設置單詞庫。這個環(huán)節(jié)需要用到 ChatGPT。
2、設置場景，生成對話。這個環(huán)節(jié)需要用到 ChatGPT。
3、生成語音，錄下來反復聽。這個環(huán)節(jié)需要用到谷歌或者微軟的云服務，它們都有文本轉語音功能。
4、嘗試自己說。這個環(huán)節(jié)需要用到瀏覽器插件 Voice Control For ChatGPT。
六、視頻處理：如何讓 AI 變成視頻幫手？
1、對視頻內(nèi)容的總結
2、利用 ChatGPT 做視頻
3、長內(nèi)容支持問題
七、提問式學習：如何快速搞懂一個領域？
1、提出問題
2、設置話題
3、知識圖譜

人工智能技術及應用課程