大數(shù)據(jù)與人工智能實戰(zhàn)專家—周紅偉老師
法國科學院數(shù)據(jù)算法博士/曾任豬八戒大數(shù)據(jù)科學家/曾任馬上消費金融風控負責人
課程背景
2023年，以ChatGPT為代表的接近人類水平的對話機器人，AIGC不斷刷爆網(wǎng)絡，其強大的內容生成能力給人們帶來了巨大的震撼。學術界和產業(yè)界也都形成共識：AIGC絕非曇花一現(xiàn)，其底層技術和產業(yè)生態(tài)已經(jīng)形成了新的格局。就內容生產而言，AIGC作為新的生產力引擎，讓我們從過去的PGC、UGC，已經(jīng)不可避免地進入AIGC時代。AIGC代表著AI技術從感知、理解世界到生成、創(chuàng)造世界的躍遷，正推動人工智能迎來下一個時代。經(jīng)過了2022年的預熱，2023年AIGC領域將迎來更大發(fā)展。AIGC生成內容的類型不斷豐富、質量不斷提升，也將有更多的企業(yè)積極擁抱AIGC。
本課程通過七大章節(jié)，全面學習ChatGPT的技術實現(xiàn)原理、行業(yè)實踐以及商業(yè)變現(xiàn)途徑，共分為以下七大章節(jié)：ChatGPT是什么以及為什么會爆火、解析ChatGPT大模型原理和技術實現(xiàn)過程、ChatGPT通用行業(yè)實踐、ChatGPT垂直行業(yè)應用實踐、ChatGPT商業(yè)變現(xiàn)模型和路徑、ChatGPT可信人工智能、ChatGPT未來發(fā)展趨勢等。
授課形式
理論講解+案例分析+視頻分享+課堂練習+實戰(zhàn)演練+小組研討+互動答疑
課程大綱
第一章 ChatGPT是什么以及為什么會爆火
1.1 ChatGPT是什么
1.2 chatgpt有什么特別功能
1.2.1 ChatGPT可用于創(chuàng)建能與用戶進行對話的聊天機器人
1.2.2 ChatGPT可以進行微調，以回答特定類型的問題
1.2.3 ChatGPT可以用于創(chuàng)建與用戶進行對話的虛擬代理或虛擬化身
1.2.4 ChatGPT可用于根據(jù)輸入數(shù)據(jù)生成類似人類的文本響應
1.3 ChatGPT的研發(fā)發(fā)展歷程
1.3.1 ChatGPT突破的技術路線
1.3.2 ChatGPT突破的數(shù)據(jù)路線
1.3.3 ChatGPT突破的模型訓練路線
1.4 ChatGPT會顛覆那些行業(yè)
第二章 解析ChatGPT大模型原理和技術實現(xiàn)過程
2.1 大模型難點之一：大型語言模型中的能力與一致性
2.2 大模型難點之二：大語言模型訓練策略如何產生不一致
2.3 ChatGPT 是如何利用人類反饋來解決一致性問題
2.3.1 從人類反饋中進行強化學習：監(jiān)督調優(yōu)模型
2.3.2 第一步是收集數(shù)據(jù)，以訓練有監(jiān)督的策略模型
2.3.3 第二步：訓練回報模型
2.3.4 第三步：使用 PPO 模型微調 SFT 模型
2.4 人類反饋的性能評估
第三章 ChatGPT人工智能行業(yè)實踐
3.1 ChatGPT智能搜索問答：對標企業(yè)Google
3.2 ChatGPT電商貨物智能推薦：亞馬遜和阿里巴巴
3.3 ChatGPT類人聊天機器人：OpenAI獨創(chuàng)
3.4 ChatGPT智能營銷
3.5 ChatGPT智能圖文創(chuàng)作：今日頭條
3.6 ChatGPT智能視頻創(chuàng)作：抖音和YouTube
3.7 ChatGPT生成智能數(shù)字人
3.8 ChatGPT生成生成元宇宙內容
第四章 ChatGPT垂直行業(yè)應用實踐
4.1 ChatGPT人工智能客服
4.2 ChatGPT智能搜索引擎
4.3 ChatGPT虛擬數(shù)字人
4.4.ChatGPT代碼編程
4.5 ChatGPT文學創(chuàng)作
4.6 ChatGPT音頻生成
4.7 ChatGPT視頻生成以及音視頻協(xié)同
4.8 ChatGPT元宇宙內容生成
4.9 ChatGPT下一代類人機器人創(chuàng)作和協(xié)同
第五章 智能機器人ChatGPT開啟商業(yè)變現(xiàn)
5.1 ChatGPT智能助手機器人：訂閱變現(xiàn)
5.2 ChatGPT文檔生成助手：Office全面接入ChatGPT
5.3 ChatGPT電商行業(yè)精準營銷
5.4 ChatGPT企業(yè)數(shù)字助手
5.5 ChatGPT付費智能搜索
5.6 ChatGPT企業(yè)智能服務
5.7 ChatGPT視頻創(chuàng)作：抖音
5.8 ChatGPT文檔創(chuàng)作：今日頭條
第六章 ChatGPT可信人工智能
6.1 ChatGPT可信人工智能的發(fā)展背景
6.2 ChatGPT可信人工智能框架
6.3 ChatGPT可信人工智能的支撐技術
6.4 ChatGPT可信人工智能的實踐路徑
6.5 ChatGPT可信人工智能的落地實踐
第七章ChatGPT發(fā)展趨勢展望
7.1 ChatGPT發(fā)展的政策展望
7.2 ChatGPT發(fā)展的技術展望
7.3 ChatGPT發(fā)展的應用展望
7.4 ChatGPT垂直領域應用展望
7.5 ChatGPT商業(yè)變現(xiàn)展望
金融機構咨詢和合作案例：
1、 中國工商銀行總部：銀行數(shù)字化轉型和銀行4.0
2、 中國農業(yè)銀行總部：遠程銀行和人工智能實踐落地
3、 中信銀行總部：銀行4.0和風險模型預測
4、 平安銀行總部：數(shù)據(jù)治理
5、 富民銀行總部：銀行數(shù)字化轉型和可信人工智能實踐落地
6、 螞蟻金服：數(shù)據(jù)治理體系建設
7、 澳新銀行：銀行數(shù)字化轉型和EAST監(jiān)管政策解讀
專利和文獻：
深度學習國際發(fā)明專利
1) 基于深度學習的圖像檢索方法及裝置，專利公開公告號：CN107368614A。專利類型：發(fā)明公布。發(fā)明人：周紅偉;李凱;任偉;李慶;郭奇杰;周楊;劉川郁
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
