大模型相关课程

大模型 aigc

大模型相关资料

一、课程研发团队介绍

本课程研发团队由人工智能专家组成,曾担任过图灵班项目主任、获得世界人工智能大会青年科学家、以及人工智能芯片研发专家共同编写

 

二、老师介绍

老师

科德教育人工智能高级首席讲师

曾任国内知名人工智能公司高级工程师,负责PAAS平台、智能硬件产品、算法产品的产品管理、解决方案

王老师

科德教育人工智能教学总监

教育火炬联盟成员

教育领域高级引进人才

团队拥有多位资深教师及行业资深顾问,为大模型领域学员保驾护航。

 

三、大模型开发前景

当下,人工智能正在重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,已广泛应用于城市管理、金融、零售、制造等诸多领域。与此同时,大模型也顺势成为国际人工智能前沿研究和应用的热点。

大模型是指参数量巨大的深度学习模型,其训练需要大量的计算资源和数据。在大模型开发方面,推动大模型应用落地,超大规模预训练模型已成为AI 模型发展的新方向之一。大模型开发人员需求甚广,技术领先,薪资优渥,未来前景广阔。

 

四、大模型应用场景

随着数据的快速增长和计算能力的提升,大模型在各个领域发挥着越来越重要的作用。大模型常见应用场景如下:

1、自然语言处理:自然语言处理是人工智能领域中一个重要的应用场景,其涉及到文本处理、语音识别、机器翻译等多个方面。这些任务通常需要使用大规模的深度学习模型,如BERT、GPT等,以处理大量的文本和语音数据。这些模型需要在大规模分布式计算环境中进行训练和推理,以提高精度和效率。

2、计算机视觉:计算机视觉是人工智能领域中另一个重要的应用场景,其涉及到图像识别、目标检测、图像分割等多个方面。这些任务通常需要使用大规模的深度学习模型,如ResNet、Inception等,以处理大量的图像数据。这些模型需要在大规模分布式计算环境中进行训练和推理,以提高精度和效率。

3、推荐系统:推荐系统是电商、社交网络等领域中广泛应用的一种技术,其涉及到对用户进行个性化推荐。这些任务通常需要使用大规模的深度学习模型,如基于图神经网络的模型、自注意力模型等,以处理大量的用户和商品数据。这些模型需要在大规模分布式计算环境中进行训练和推理,以提高推荐精度和效率。

4、医疗健康:医疗健康领域也是一个重要的应用场景,其中包括医学图像分析、疾病预测、基因组学分析等多个方面。这些任务通常需要使用大规模的深度学习模型,如卷积神经网络、循环神经网络、自注意力模型等,以处理大量的医学数据。这些模型需要在大规模分布式计算环境中进行训练和推理,以提高疾病预测和治疗的精度和效率。

5、智能交通:智能交通是另一个应用场景,其中包括交通流预测、交通控制、自动驾驶等多个方面。这些任务通常需要使用大规模的深度学习模型,如卷积神经网络、循环神经网络等,以处理大量的交通数据和传感器数据。这些模型需要在大规模分布式计算环境中进行训练和推理,以提高交通管理和驾驶安全的效率和准确性。

 

、课程设置

大模型开发课程分为以下几个部分:

第一章:⼤模型和⾃然语⾔处理入门

第二章:使用Pytorch进行大语言模型实践

第三章:使⽤HuggingFace构建LLM

第四章:大模型的优化和部署

 

六、学习大模型开发应具备的条件

1、具备一定专业知识:大模型开发需要具备定一定的计算机科学等相关专业的知识,并具有编程经验。

2、掌握基础编程语言:需要掌握编程语言,包括但不限于Python,了解深度学习框架等。

 

学习周期学费

大模型开发:学习周期8天需脱产学习;学费19800。含理论基础与实战训练,可上手实操大模型开发项目。

学习地点:北京 苏州

我们欢迎对人工智能大模型开发感兴趣的同学同仁们报名参加。该课程将为同学们提供一个深入学习和实践的机会,为未来的职业发展打下坚实的基础。新一期课程将在十月开课,欢迎大家踊跃报名。

报名时间:2023年9月1日-2023年9月20日

报名方式:请将个人简历发送至zhaosheng@kede-edu.com

联系电话:0512 - 65371278

 

企业微信:


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期待与大家一起学习进步!

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