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

张老师：

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。

五、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。

七、学习周期与学费

大模型开发：学习周期8天需脱产学习；学费19800元。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：

期待与大家一起学习进步！