课程概述

AI大模型实战训练课程是一门专为有志于深入学习人工智能领域的学员设计的高级课程。本课程以当前人工智能领域的前沿技术——大模型为核心，通过理论与实践相结合的教学方式，培养学员在AI领域的实战能力。

课程目标

• 理解大模型的基本原理和架构。
• 掌握使用大模型进行数据处理、特征工程和模型训练的方法。
• 学习如何部署和优化AI大模型。
• 培养解决复杂AI问题的实际技能。

课程内容

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第一章：人工智能与大模型概述

• 人工智能发展简史。
• 大模型的概念、发展历程和应用领域。
• 大模型与传统机器学习模型的对比。

第二章：大模型技术基础

• 深度学习基础：神经网络、激活函数、损失函数。
• 常用深度学习框架：TensorFlow、PyTorch。
• 大模型的构建和训练流程。

第三章：自然语言处理与大模型

• 自然语言处理（NLP）基础。
• 基于Transformer的大模型：BERT、GPT。
• 实战案例：文本分类、情感分析。

第四章：计算机视觉与大模型

• 计算机视觉（CV）基础。
• 基于CNN的大模型：ResNet、Inception。
• 实战案例：图像识别、目标检测。

第五章：强化学习与大模型

• 强化学习基础：马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度。
• 大模型在强化学习中的应用。
• 实战案例：游戏AI、自动驾驶。

第六章：大模型的部署与优化

• 模型部署的考虑因素和步骤。
• 使用云服务部署AI模型。
• 模型优化：剪枝、量化、知识蒸馏。

第七章：AI伦理与法律问题

• 人工智能伦理基础。
• 数据隐私和模型偏见问题。
• 人工智能相关法律法规。

第八章：项目实战与案例分析

• 学员动手实践，完成一个完整的AI项目。
• 分析业界成功案例，学习最佳实践。
• 项目展示和评审。

教学特色

• 实战导向：课程注重实战，每个知识点都配有实战案例。
• 前沿技术：紧跟AI技术发展，深入讲解最新的大模型技术。
• 个性化指导：针对学员不同背景，提供个性化的学习指导和项目建议。
• 专家授课：由经验丰富的AI领域专家授课，分享行业洞见。

适合人群

• 对人工智能有浓厚兴趣的学员。
• 希望在AI领域深造的在校学生或研究人员。
• 寻求转型或提升AI技能的在职工程师。

结语

AI大模型实战训练课程将带领学员深入探索AI的奥秘，通过系统的学习和实战训练，使学员能够掌握并应用AI大模型技术，为未来的职业生涯增添竞争力。

├─01 第一课  
│ ├─01_机器学习基本概念.mp4 104.02MB  
│ ├─02_模型训练流程.mp4 98.6MB  
│ ├─03_模型训练基本概念.mp4 100.76MB  
│ ├─04_模型训练基本概念-激活函数与损失函数.mp4 81.17MB  
│ └─Chapter01_深度学习基础.pdf 24MB  
├─02 第二课  
│ ├─01 分类器与评估指标.mp4 90.93MB  
│ ├─02 第一次课间答疑.mp4 16.4MB  
│ ├─03评估指标与经典模型.mp4 95.66MB  
│ ├─04 第二次课间答疑.mp4 12.27MB  
│ ├─05 seq2seq.mp4 29.61MB  
│ ├─06 Transformer基本流程.mp4 48.06MB  
│ ├─07 第三次课间答疑.mp4 31.86MB  
│ ├─08 Transformer Encoder.mp4 80.47MB  
│ ├─09 Transformer多头注意力机制.mp4 36.44MB  
│ ├─Attention Is All You Need_unlocked.pdf 13.48MB  
│ └─Chapter01_深度学习基础_unlocked.pdf 24.22MB  
├─03 第三课  
│ ├─01_Transformer Encoder.mp4 99.61MB  
│ ├─02_1021第一次课间答疑.mp4 18.59MB  
│ ├─03_Transformer Decoder.mp4 53.09MB  
│ ├─04_BERT.mp4 44.62MB  
│ ├─05_1021第二次课间答疑.mp4 5.65MB  
│ ├─06_第三次课间答疑+BERT&T5+深度学习优化策略.mp4 62.37MB  
│ ├─07_CUDA与GPU基本概念.mp4 29.22MB  
│ ├─08_第四次课间答疑+GPU并行训练策略.mp4 75.42MB  
│ └─课件&资料  
│ ├─01-Chapter-01 深度学习基础_unlocked.pdf 22.39MB  
│ ├─02-AutoDL使用文档_unlocked.pdf 14.09MB  
│ └─03-拓展分享-BERT源码解析.pdf 12.88MB  
├─04 第四课  
│ ├─01_整体代码框架介绍+CPU训练代码讲解01.mp4 134.26MB  
│ ├─02_第一次课间答疑.mp4 19.34MB  
│ ├─03_CPU训练代码讲解02+BERT代码Debug01.mp4 185.59MB  
│ ├─04_第二次答疑+BERT代码Debug02+多GPU训练代码讲解+Autodl使用及环境.mp4 228.24MB  
│ ├─05_训练代码启动.mp4 21.48MB  
│ ├─06_第三次答疑+智能对话系统概述+训练结果说明+重点总结.mp4 86.36MB  
│ └─课件&资料&代码  
│ └─BertClassifier.zip 1.16GB