李家贵
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迎接人工智能的下一个时代:ChatGPT的技术实现原理、行业实践以及商业变现途径

主讲老师:李家贵
发布时间:2023-07-31 16:00:41
课程领域:互联网 AI人工智能
课程详情:

课程背景

2023年,以ChatGPT为代表的接近人类水平的对话机器人,AIGC不断刷爆网络,其强大的内容生成能力给人们带来了巨大的震撼。学术界和产业界也都形成共识:AIGC绝非昙花一现,其底层技术和产业生态已经形成了新的格局。就内容生产而言,AIGC作为新的生产力引擎,让我们从过去的PGC、UGC,已经不可避免地进入AIGC时代。AIGC代表着AI技术从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁,正推动人工智能迎来下一个时代。经过了2022年的预热,2023年AIGC领域将迎来更大发展。AIGC生成内容的类型不断丰富、质量不断提升,也将有更多的企业积极拥抱AIGC。

本课程通过七大章节,全面学习ChatGPT的技术实现原理、行业实践以及商业变现途径,共分为以下七大章节:ChatGPT是什么以及为什么会爆火、解析ChatGPT大模型原理和技术实现过程、ChatGPT通用行业实践、ChatGPT垂直行业应用实践、ChatGPT商业变现模型和路径、ChatGPT可信人工智能、ChatGPT未来发展趋势等。

授课形式

理论讲解+案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑

课程大纲

第一章 ChatGPT是什么以及为什么会爆火

1.1 ChatGPT是什么

1.2 chatgpt有什么特别功能

1.2.1 ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人

1.2.2 ChatGPT可以进行微调,以回答特定类型的问题

1.2.3 ChatGPT可以用于创建与用户进行对话的虚拟代理或虚拟化身

1.2.4 ChatGPT可用于根据输入数据生成类似人类的文本响应

1.3 ChatGPT的研发发展历程

1.3.1 ChatGPT突破的技术路线

1.3.2 ChatGPT突破的数据路线

1.3.3 ChatGPT突破的模型训练路线

1.4 ChatGPT会颠覆那些行业

第二章 解析ChatGPT大模型原理和技术实现过程

2.1 大模型难点之一:大型语言模型中的能力与一致性

2.2 大模型难点之二:大语言模型训练策略如何产生不一致

2.3 ChatGPT 是如何利用人类反馈来解决一致性问题

2.3.1 从人类反馈中进行强化学习:监督调优模型

2.3.2 第一步是收集数据,以训练有监督的策略模型

2.3.3 第二步:训练回报模型

2.3.4 第三步:使用 PPO 模型微调 SFT 模型

2.4 人类反馈的性能评估

第三章 ChatGPT人工智能行业实践

3.1 ChatGPT智能搜索问答:对标企业Google

3.2 ChatGPT电商货物智能推荐:亚马逊和阿里巴巴

3.3 ChatGPT类人聊天机器人:OpenAI独创

3.4 ChatGPT智能营销

3.5 ChatGPT智能图文创作:今日头条

3.6 ChatGPT智能视频创作:抖音和YouTube

3.7 ChatGPT生成智能数字人

3.8 ChatGPT生成生成元宇宙内容

第四章 ChatGPT垂直行业应用实践

4.1 ChatGPT人工智能客服

4.2 ChatGPT智能搜索引擎

4.3 ChatGPT虚拟数字人

4.4.ChatGPT代码编程

4.5 ChatGPT文学创作

4.6 ChatGPT音频生成

4.7 ChatGPT视频生成以及音视频协同

4.8 ChatGPT元宇宙内容生成

4.9 ChatGPT下一代类人机器人创作和协同

第五章 智能机器人ChatGPT开启商业变现

5.1 ChatGPT智能助手机器人:订阅变现

5.2 ChatGPT文档生成助手:Office全面接入ChatGPT

5.3 ChatGPT电商行业精准营销

5.4 ChatGPT企业数字助手

5.5 ChatGPT付费智能搜索

5.6 ChatGPT企业智能服务

5.7 ChatGPT视频创作:抖音

5.8 ChatGPT文档创作:今日头条

第六章 ChatGPT可信人工智能

6.1 ChatGPT可信人工智能的发展背景

6.2 ChatGPT可信人工智能框架

6.3 ChatGPT可信人工智能的支撑技术

6.4 ChatGPT可信人工智能的实践路径

6.5 ChatGPT可信人工智能的落地实践

第七章ChatGPT发展趋势展望

7.1 ChatGPT发展的政策展望

7.2 ChatGPT发展的技术展望

7.3 ChatGPT发展的应用展望

7.4 ChatGPT垂直领域应用展望

7.5 ChatGPT商业变现展望

金融机构咨询和合作案例:

1、 中国工商银行总部:银行数字化转型和银行4.0

2、 中国农业银行总部:远程银行和人工智能实践落地

3、 中信银行总部:银行4.0和风险模型预测

4、 平安银行总部:数据治理

5、 富民银行总部:银行数字化转型和可信人工智能实践落地

6、 蚂蚁金服:数据治理体系建设

7、 澳新银行:银行数字化转型和EAST监管政策解读

专利和文献:

深度学习国际发明专利

1) 基于深度学习的图像检索方法及装置,专利公开公告号:CN107368614A。专利类型:发明公布。发明人:周红伟;李凯;任伟;李庆;郭奇杰;周杨;刘川郁

2) Simulation model and droplet ejection performance of a thermal-bubble microejector,Hongwei Zhou,A.M.Gué,Sensors and Actuators B: Chemical Volume 145,Issue 1,4 March 2010,Pages 311-319

3)Simulation Bubble Nucleation and Bubble Growth of a Thermal Bubble Microejector,Hongwei Zhou,A.M.Gué,Excerpt from the Proceedings of the COMSOL Conference 2009 Mila

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