AIGC大模型工程师和产品专家深度训练营：第六期招募中，快来开创您的AI未来！

AIGC的未来已来，您是否准备好成为这一技术的领航者？近屿智能第六期OJAC大模型工程师和产品专家深度训练营正等待着您的加入！

别人教您简单使用AIGC产品，例如ChatGPT和MJ，我们教您增量预训练、精调大模型、创造您的AI产品！

无论您目前的技术水平如何，我们的课程都有助于您的技能提升。我们从基础理论开始，逐步深入到实际操作，让您全面掌握AI大模型的各个方面。通过我们的课程，您将学会如何在软硬件AI产品开发中灵活运用AI大模型的技术。

在这里你将深入学习到

大模型应用框架的变革

大模型的应用框架通过深层次的语义理解和文本生成能力，为多种场景提供了强大的支撑。例如，在智能客服领域，大模型能够准确理解用户查询，提供个性化且高效的响应。在智能知识库应用中，它们可以自动整理和提炼大量信息，便于用户快速获取所需知识。

技术变革与工作模式的转变

大模型的兴起不仅是技术的进步，更是对传统工作模式的挑战与重构。在智能数据分析领域，大模型能够处理和分析庞大的数据集，为决策提供数据支持，显著提升工作效率。智能写作方面，则通过高效的文本生成，辅助内容创作，为写作行业带来了新的可能性。

GPT-3.5、GPT-4和GPT-4 Turbo的能力分析

对于GPT-3.5、GPT-4和GPT-4 Turbo等模型，我们不仅见证了其在处理语言复杂度上的提升，还发现了其在理解语境、生成连贯文本方面的显著进步。它们的出现不仅加速了信息处理的速度，也提高了结果的准确性和可用性。

如图所示

这只是我们AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家深度训练营的冰山一角

为了让更多人了解AIGC掌握AI技术，实现转型之路，我们特地为你推出了两天免费的试听课，虽然免费但是价值从不打折扣，是我们正式课程的前两节哦！

现在加入 0元起航：

DAY 1： ChatGPT的诞生与发展，chatGPT能力初探，大模型的应用架构拆解

ChatGPT的诞生与发展

ChatGPT能力展示

与ChatGPT互动

大模型产品应用架构

大模型的挑战与未来

DAY 2：大模型prompt应用及API、Plugins调用课程

主流模型性能比较

重要领域能力对比

信息抽取任务在各个模型上的比较

使用Python调用各类大语言模型的API

简单prompt设计

组件式prompt设计

Assistant API的调用

对于编程经验不够的同学们，我们还额外加了一天python先导课，让您无压力进入我们的试听线上直播课程。

想知道更多？下面是我们线上版AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家深度训练营的课程大纲

 

章节1.AIGC的基本应用和原理 ✧ M1 ChatGPT是什么  2学时 ➢ ChatGPT的诞生，ChatGPT与通用人工智能，GPT-3.5/4/Turbo的演化和比较 ➢ 大模型应用框架 ➢ 大模型带来的技术变革和工作模式的转变（智能客服、智能知识库、智能数据分析、智能写作等） ➢ GPT-3.5及GPT-4、GPT-4 Turbo 能力初探及分析 ✧ M2 大模型prompt应用及API、Plugins 调用 2学时 ➢ Prompt应用示例 ➢ 使用python调用大语言模型（文心、星火、chatgpt、gpt4等）的api（生成API、对话API等）完成特定功能 ➢ Plugins与Actions对比，原理、使用及分析 ➢ 多场景的Function Calling与Assistant API使用对比 ➢ 大模型应用技巧总结 ✧ M3 大模型编程 2学时 ➢ 大模型编程的特点及应用场景，AI编程工具介绍 ➢ AI编程最佳实践 ➢ ChatGPT在编程中应用（生成算法框架、注释文档、评估代码质量等） ➢ 其他AI编程应用 ➢ AI编程的局限性和风险 ✧ M4 美国AI大模型原生产品概览 2学时 章节2. 大模型系统知识  ✧ M5 大模型训练流程及主流模型对比 2学时 ➢ 大语言模型的发展历程（机器学习-深度学习-大语言模型AGI） ➢ GPT模型的原理，目前其他主流语言模型的比较，如何根据业务选择最合适自己的语言模型 ➢ 大语言模型结构Encoder-decoder Architecture、Causal Decoder Architecture、Prefix Decoder Architecture等 ✧ M6 大语言模型先验理论基础A   2学时 ➢ 什么是语言模型 ➢ 自然语言处理任务归纳 ➢ 编码解码结构 ➢ 模型训练过程（训练、验证、测试、损失函数、拟合、batch normalization等） ➢ 自然语言处理任务典型模型介绍 ✧ M7 大语言模型先验理论基础B   2学时 ➢ Transformer ➢ 词向量技术 ➢ 注意力机制（单头、双向、多头等） ➢ 模型预训练方式对比 ➢ Bert模型与Finetuned Bert及其应用 ✧ M8 大模型开发环境搭建及各种开发工具使用方法 2学时 ✧ M9 Prompt 工程 2学时 ➢ instruction learning、prom pt-tuning 与传统fine-tuning技术的区别 ➢ prompt工程及技巧、使用prompt来完成自定义任务 ➢ prompt的设计与优化方法 ➢ prompt工程示例及实践 ✧ M10 超多Prompt模板，让Prompt从可用到好用 2学时 ✧ M11 大模型Finetune技术 2学时 ➢ ChatGPT训练的基本技术（finetune， reward model, RLHF） ➢ Finetune方法对比（Prompt Tuning, P-Tuning, Prefix Tuning, Lora, Qlora等）Transformer结构介绍和对比 ➢ 模型Finetune准备：模型加载，数据加载，数据构建技巧等 ✧ M12 Finetune实战 2学时 ➢ 大模型Finetune超参设置； ➢ 大模型finetune实战（Qwen, ChatGLM3,Baichuan2等） 章节3.  大模型产品设计  ✧ M13  AI原生产品设计 2学时 ➢ 市场调研与需求分析 ➢ 商业模式构建与验证 ➢ 功能性能和交互设计 ➢ 撰写PRD ➢ 原型搭建 ✧ M14 AI原生产品的部署和合规 2学时 ➢ GPU和云服务提供商硬件选型 ➢ 大模型的私有化部署 ➢ 信息安全和法律法规 ✧ M15 AI原生产品运营 2学时 ➢ 市场推广策略 ➢ 用户获取策略 ➢ 转化率提升 ➢ 用户留存与活跃度管理 ✧ M16 大模型产品设计实战 2学时 章节4. 大语言模型扩展 ✧ M17 思维链相关技术 2学时 ➢ 思维链原理、思维链实践 ➢ 思维链的自洽性和自洽性实践 ➢ 思维链扩展及实践 ➢ 思维树、思维骨架等 ✧ M18 LangChain、SK拆解，与GPTs对比 2学时 ➢ LangChain、SK 技术原理，工作流程，组件分析与探索 ➢ LangChain与SK对比 ➢ GPTs最新相关解读和对比 ➢ Semantic Functions, Semantic Kernel Tools等 ➢ Memory, Pipline, Planner等 ✧ M19 LangChain、SK、GPTs 2学时 ➢ 基于SK的对话机器人 ➢ 基于LangChain的搜索 ➢ 企业用知识问答GPT ➢ 基于GPTs的企业用知识问答 ✧ M20 GPT4-Turbo 最新解读 2学时 ✧ M21 AutoGen原理 2学时 ➢ AutoGen基本原理、工作流程，各类多智能体剖析 ✧ M22 AutoGen实战 2学时 ➢ Agent实战（各行各业定制） ✧ M23 LangChain、SK、AutoGen集中答疑 2学时 ✧ M24 学员项目分享（一） 2学时 ✧ M25 学员项目分享（二） 2学时 ✧ M26 Stable Diffusion 2学时 ✧ M27 结业考试 2学时

● 近屿智能AIGC大模型培训班结业考试； ● 近屿智能认证证书和深圳计算机学会证书（可选）双证安排

我们提供必要且足够的A800作为实验算力

无论您的目标是职业转型、技能提升还是对AI技术的深度探索，想要解锁后续知识内容，请持续关注、评论 、点赞、收藏文章，加入我们OJAC近屿智能AIGC星辰大海：大模型工程师与产品专家深度训练营，免费获取更多AI学习资料！掌握更多AI技能，下期见！

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