AI大模型系统实战- 极客时间课程推荐/优惠

AI大模型系统实战--极客时间课程推荐/优惠

带你掌握生产级 AI 系统研发能力
Tyler前亚马逊应用科学家,头部大厂 AIGC 算法技术负责人
专栏 | 38讲 | 10056人已学习
优惠价¥59原价:129
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课程详情

你将获得:

  • 玩转开源工具,定制 AI 智能助手;
  • 理解 AI 大模型的设计理念和工程方法 ;
  • 洞察未来大模型领域发展机会;
  • 掌握 AI 系统架构师的练级攻略。

课程介绍

「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」

AI 大模型技术正在以惊人的速度发展,国内外科技公司都在加紧构建属于自己的 AI 大模型系统平台和相应的应用生态。AI 大模型系统即将成为下一代应用平台,我们身处其中,要做好长期投入的准备。

但是通过零散的网络资料,我们无法看到 AI 大模型系统的庐山真面目,在学习过程中常常陷入一些误区,比如:

  • 认为大语言模型的能力上限只是建立知识库,自动化日常工作。
  • 误以为 AIGC 大模型是横空出世的突破式创新
  • 把 Langchain 和 AutoGPT 当成真正的 LLM 系统。
  • 误以为 ChatGML 和 Llama 等开源模型能直接满足商业需求。
  • ……

那么事实究竟是怎样的?还需要我们快速建立对 AI 大模型系统的整体认识,尤其是当下正在加速建设的工业级 AI 大模型。为此,我们邀请了 Tyler 老师开设这门课程,他将结合自己在 AI 系统十余年的实战经验和理论沉淀,为你规划一条非常科学系统的学习路线,带你深入理解 AI 大模型的设计理念和工程方法,最终掌握生产级 AI 系统研发能力。

课程设计

课程内容将分为四个部分。

热身篇和架构基础篇。带你搭建知识体系,夯实基础,为后续学习做好准备。重点学习 AI 系统的技术发展历程,如何快速利用开源工具实现自用级大模型底座的搭建,AI 系统有哪些成熟范式,它们又和现在的 AI 大模型系统有何联系?

技术原理篇。为你梳理 AI 大模型技术的发展脉络,深入解读大模型关键技术背后的技术原理,包括预训练模型的前世今生、GPT 1-3 核心技术,大语言模型的未来展望。学完这个部分,你就能跟上 AI 大模型技术的最新进展。

架构实战篇。重点讲解工业级 AI 大模型系统的关键技术,深入学习 AI 大模型系统最前沿设计理念和工程方法。聚焦如何解决 AI 大模型系统的新问题?如何构建工业级的 AI 大模型系统?AI 大模型系统领域还有哪些难题尚待解决?

前沿拓展篇。开阔视野,带你了解大模型产业的最新情况。洞察机遇,分享大厂的 AI 人才考察重点,为你的职业发展提供更多可能。

学完整个课程,你将点亮下图中 AI 大模型系统技术专家的全部技能,并且能参与当前 AI 大模型系统研发和架构工作。

课程目录

开篇词

  • 开篇词|漫游未来,一起开启AI大模型系统修炼之旅

热身篇

  • 01|认知升级:你心中的AI大模型长啥样?
  • 02|具身智能:OpenAI真正的野心是什么?
  • 03|原型系统:开源工具自建AI大模型底座
  • 04|游目骋怀:工业级的大模型系统强在哪?

架构基础篇

  • 05|策略建模:为什么AI系统能够猜你所想?
  • 06|特征工程:数据点石成金,给你的系统赋予灵魂
  • 07|模型工程:算法三大门派,取众家之长为我所用
  • 08 | 数据算法:因材施教,为你的系统选好老师
  • 09|系统构建(一):AI系统的弹药库——离线系统
  • 10|系统构建(二):AI系统的冲锋队——在线系统
  • 答疑课堂|前两章思考题答案

技术原理篇

  • 11|地球往事:为什么CV领域首先引领预训练潮流?
  • 12|博观约取:重走NLP领域预训练模型的长征路
  • 13|厚积薄发:如何让模型更好地理解人类语言?
  • 14|变形金刚:Transformer是如何让模型变大的?
  • 15 | GPT1-3:技术爆炸,深入解析LLM的核心技术
  • 16|ChatGPT:是什么让LLM走向舞台中央?
  • 17|LLM展望:死神永生,LLM会带人们驶向何处?

架构实战篇

  • 18|策略建模:取众家所长的工业级的AIGC系统
  • 19|提示语工程(一):为什么说提示语引擎是“智能体本体”?
  • 20|提示语工程(二):LLM的护卫舰队有哪些?
  • 21|提示语工程(三):如何帮助智能体更好地管理记忆?
  • 国庆策划|赛程过半,检验一下你的学习成果吧!
  • 22|提示语工程(四):如何让智能体学会反思过去和规划未来?
  • 23|提示语工程(五):构建你自己的西部世界——AI小镇搭建实战
  • 24|提示语工程(六):超越智能,让你的AI系统成为全知超人
  • 25|模型工程(一):如何让你的训练数据无中生有?
  • 26|模型工程(二):算力受限,如何为“无米之炊”?
  • 27|模型工程(三):低成本领域模型方案,小团队怎么做大模型?
  • 28|总体回顾:工业级AI大模型系统的庐山真面目

前沿拓展篇

  • 29|从创业到被收购,OpenAI经历了哪些关键阶段?
  • 30|藏宝图:大模型产业全景图,新业态带来哪些新机遇?
  • 31|发展趋势:生成式AI系统的未来发展趋势是什么?
  • 32|职场规划:面试准备,如何做大模型时代下的长远规划?
  • 答疑课堂(二)|后三章思考题答案

结束语&结课测试

  • 结束语|AI大模型,技术人的双城记
  • 结课测试|来赴一场满分之约

作者介绍

Tyler,前亚马逊应用科学家,头部大厂 AIGC 算法技术负责人。毕业于 C9 高校,先后在亚马逊和阿里云等全球领军科技公司从事人工智能研究和技术管理工作,带领团队成功建立 AI 系统,产品覆盖全球超过亿级用户,具备丰富的实战与理论经验。 目前专注于生成式人工智能前沿技术的研究与应用落地,是多项生成式人工智能前沿技术的主要完成者,成果已发表于国际顶会,并拥有近 20 项国际和国家发明专利。同时他也是极客时间《AI 大模型系统实战》专栏的作者,为很多想要入局 AI 的工程师提供支持和帮助。

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