AI大模型实战高手课- 极客时间课程推荐/优惠

AI大模型实战高手课--极客时间课程推荐/优惠

蜕变 · 成为 AI 时代的新型工程师
独行前阿里巴巴高级技术专家,国内某大型互联网公司首席技术官
专栏 | 33讲 | 5095人已学习
优惠价¥59原价:129
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课程详情

你将获得:

  • AI 行业趋势洞察与新技术概览;
  • 解锁模型部署、微调、RAG 全流程;
  • 深入机器学习与 NLP 技术核心原理;
  • 从 0 构建大模型,引领企业布局 AI;
  • 模型预训练、微调、测评等一站式搞定。

课程介绍

如今人工智能已经成为推动社会发展的关键力量,从自动驾驶、智能客服到医疗诊断,AI 技术正迅速渗透到我们生活的方方面面。企业纷纷投入巨资研究和开发 AI,以期在激烈的市场竞争中占据先机。然而,尽管 AI 的潜力巨大,对于许多技术开发人员来说,入局 AI 的门槛依然很高。

AI 领域的知识体系庞大而复杂,涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等多个分支。此外,AI 技术更新迭代速度快,新算法、新模型层出不穷,难以跟上最新的技术发展。而且,AI 项目实战经验的缺乏,使得很多工程师即使掌握了理论知识,也无法有效地将 AI 技术应用到实际工作中。

为了解决这些问题,我们特别邀请了前阿里巴巴高级技术专家独行推出了这门《AI 大模型实战高手课》。这门课程专为技术开发人员设计,无论你是 AI 领域的新手,还是希望提升 AI 实战技能的资深工程师;无论你是希望提升个人技术能力,还是寻求为企业引入 AI 技术的最佳路径,都能在这门课程中找到最佳的解决方案。

课程设计

第一章:小试牛刀,理解基础概念

在这部分,你会了解到 ChatGPT 的发展,以及大语言模型中非常重要的概念:提示和智能体。学完了这一章的内容之后,你就会对研发工程师该着重从哪方面入手有一个清晰的认知。

第二章:超燃实战,深度玩转 AI 模型

这一章,你将尝试目前国内非常火的大模型 ChatGLM,感受大模型的魅力。通过这部分内容,你将学会如何部署、微调、RAG、封装大模型,这部分内容就是你在企业里落地大模型应用的基础。

第三章:打入核心,掌握底层技术原理

相信你在体验完大模型后,一定会有很多疑问,比如大模型的权重文件里到底存放的是什么?大模型推理原理是什么样的?从第三章开始,你会深入技术细节,理解大模型的原理,比如 Transformer 架构、Word2Vec 等。你所有的疑问将会在学完这一章后全部解开。

第四章:终极玩法,从 0 到 1 构建大模型

当你学完原理后如何才能将所学知识吃透呢?那就需要亲自上手实战了。你将使用上一章学到的知识,一步一步构建一个属于自己的大模型,你甚至可以根据自己的需求去构建其他模型,比如翻译、分类、个人小助手等场景。

第五章:热点速递,AI 行业发展趋势预测

这一章节会深入探讨 AI 行业的最新发展趋势,包括 Mamba 模型、Sora、机器人与大模型、人工智能与无人机,以及 AI 发展的下一阶段 Q-Star(*) 的概念。通过学习这些内容,你将了解到 AI 技术如何在不同领域产生深远影响,以及这些新兴技术将会如何塑造我们未来的工作和生活方式。

课程目录

开篇词

  • 开篇词|开发工程师如何进阶为AI应用型人才?

第一章:小试牛刀,理解基础概念

  • 01|洞察本质:从工程学角度看ChatGPT为什么会崛起
  • 02|学好提示工程,轻松驾驭大模型
  • 03|探索智能体世界:LangChain与RAG检索增强生成

第二章:超燃实战,深度玩转 AI 模型

  • 04|本地部署:如何本地化部署开源大模型ChatGLM3-6B?
  • 05|大模型微调:如何基于ChatGLM3-6B+Lora构建基本法律常识大模型?
  • 06|RAG实战:基于ChatGLM3-6B+LangChain+Faiss搭建企业内部知识库
  • 07|大模型API封装:自建大模型如何对外服务?

第三章:打入核心,挑战底层技术原理

  • 08|关于机器学习,你需要了解的基本概念(一)
  • 09|关于机器学习,你需要了解的基本概念(二)
  • 10|经典算法之RNN:开发人员绕不开的循环神经网络
  • 11|关于自然语言处理,你需要了解的基本概念
  • 12|深入理解Word2Vec:解开词向量生成的奥秘
  • 13|深入理解Seq2Seq:让我们看看语言翻译是怎么来的
  • 14|Transformer技术原理:为什么说Transformer是大模型架构的基石?(上)
  • 15|Transformer技术原理:为什么说Transformer是大模型架构的基石?(下)

第四章:终极玩法,从0到1构建大模型

  • 16|从零开始,构建一个具有100M参数规模的Transformer模型
  • 17|模型解剖:探究模型内部到底是什么?
  • 18|大模型预训练:Pre-Training如何让模型变聪明?
  • 19|深入理解DeepSpeed,提高大模型训练效率
  • 20|人类意图对齐,让模型拥有更高的情商
  • 21|模型测评:如何评估大模型的表现?
  • 22|模型轻量化:如何让模型运行在低配置设备上?
  • 23|模型核心技术指标:如何提高上下文长度?
  • 24|架构设计(上):企业如何设计大模型应用架构?
  • 25|架构设计(下):企业如何搭建 AI 中台?

第五章:热点速递,AI行业发展趋势解读

  • 26|为什么说Mamba是Transformer的最强挑战者?
  • 28|Sora的突破:揭秘AI世界模拟器背后的技术演进
  • 27|机器人+大模型会产生什么化学反应?
  • 29|人工智能+无人机:掀起智能飞行领域革命
  • 30|AI发展的下一阶段:什么是Q-Star(*)?

结束语

  • 结束语|相信自己,未来无限可能
  • 期末测试|来赴一场满分之约!

作者介绍

独行,前阿里巴巴高级技术专家,国内某大型互联网公司首席技术官。拥有十多年软件开发及架构经验,先后在阿里巴巴、IBM 等知名公司任职,具有丰富的互联网“三高”(高性能、高并发、高可用)应用实战经验。长期从事分布式技术架构、物联网、人工智能等相关领域的研究,是国内最早一批进行大模型技术研究和应用实战的人员。

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