大模型相關資料

一、課程研發團隊介紹

本課程研發團隊由人工智能專家組成，曾擔任過圖靈班項目主任、獲得世界人工智能大會青年科學家、以及人工智能芯片研發專家共同編寫。

二、老師介紹

張老師：

科德教育人工智能高級首席講師

曾任國內知名人工智能公司高級工程師，負責PAAS平臺、智能硬件產品、算法產品的產品管理、解決方案。

王老師：

科德教育人工智能教學總監

教育火炬聯盟成員

教育領域高級引進人才

團隊擁有多位資深教師及行業資深顧問，為大模型領域學員保駕護航。

三、大模型開發前景

當下，人工智能正在重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，已廣泛應用于城市管理、金融、零售、制造等諸多領域。與此同時，大模型也順勢成為國際人工智能前沿研究和應用的熱點。

大模型是指參數量巨大的深度學習模型，其訓練需要大量的計算資源和數據。在大模型開發方面，推動大模型應用落地，超大規模預訓練模型已成為AI 模型發展的新方向之一。大模型開發人員需求甚廣，技術領先，薪資優渥，未來前景廣闊。

四、大模型應用場景

隨著數據的快速增長和計算能力的提升，大模型在各個領域發揮著越來越重要的作用。大模型常見應用場景如下：

1、自然語言處理：自然語言處理是人工智能領域中一個重要的應用場景，其涉及到文本處理、語音識別、機器翻譯等多個方面。這些任務通常需要使用大規模的深度學習模型，如BERT、GPT等，以處理大量的文本和語音數據。這些模型需要在大規模分布式計算環境中進行訓練和推理，以提高精度和效率。

2、計算機視覺：計算機視覺是人工智能領域中另一個重要的應用場景，其涉及到圖像識別、目標檢測、圖像分割等多個方面。這些任務通常需要使用大規模的深度學習模型，如ResNet、Inception等，以處理大量的圖像數據。這些模型需要在大規模分布式計算環境中進行訓練和推理，以提高精度和效率。

3、推薦系統：推薦系統是電商、社交網絡等領域中廣泛應用的一種技術，其涉及到對用戶進行個性化推薦。這些任務通常需要使用大規模的深度學習模型，如基于圖神經網絡的模型、自注意力模型等，以處理大量的用戶和商品數據。這些模型需要在大規模分布式計算環境中進行訓練和推理，以提高推薦精度和效率。

4、醫療健康：醫療健康領域也是一個重要的應用場景，其中包括醫學圖像分析、疾病預測、基因組學分析等多個方面。這些任務通常需要使用大規模的深度學習模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡、自注意力模型等，以處理大量的醫學數據。這些模型需要在大規模分布式計算環境中進行訓練和推理，以提高疾病預測和治療的精度和效率。

5、智能交通：智能交通是另一個應用場景，其中包括交通流預測、交通控制、自動駕駛等多個方面。這些任務通常需要使用大規模的深度學習模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡等，以處理大量的交通數據和傳感器數據。這些模型需要在大規模分布式計算環境中進行訓練和推理，以提高交通管理和駕駛安全的效率和準確性。

五、課程設置

大模型開發課程分為以下幾個部分：

第一章：?模型和?然語?處理入門；

第二章：使用Pytorch進行大語言模型實踐；

第三章：使?HuggingFace構建LLM；

第四章：大模型的優化和部署。

六、學習大模型開發應具備的條件

1、具備一定專業知識：大模型開發需要具備定一定的計算機科學等相關專業的知識，并具有編程經驗。

2、掌握基礎編程語言：需要掌握編程語言，包括但不限于Python，了解深度學習框架等。

七、學習周期與學費

大模型開發：學習周期8天需脫產學習；學費19800元。含理論基礎與實戰訓練，可上手實操大模型開發項目。

學習地點：北京 蘇州

我們歡迎對人工智能大模型開發感興趣的同學同仁們報名參加。該課程將為同學們提供一個深入學習和實踐的機會，為未來的職業發展打下堅實的基礎。新一期課程將在十月開課，歡迎大家踴躍報名。

報名時間：2023年9月1日-2023年9月20日

報名方式：請將個人簡歷發送至zhaosheng@kede-edu.com

聯系電話：0512 - 65371278

企業微信：

期待與大家一起學習進步！