楓影：ChatGPT與AI技術發(fā)展

  培訓講師：楓影（王鴻華）

講師背景：
楓影老師10年互聯(lián)網(wǎng)項目運營老兵3年蘇寧采銷管理3年阿里天貓運營6年新零售私域運營電子科技大學科園教育特聘顧問導師西南財經大學特聘教授四川大學“互聯(lián)網(wǎng)”創(chuàng)業(yè)大賽評委四川省人社廳就業(yè)訓練中心、省雙創(chuàng)中心電商創(chuàng)業(yè)導師中國國際“互聯(lián)網(wǎng)”大賽四川賽 詳細>>

楓影
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楓影：ChatGPT與AI技術發(fā)展詳細內容

楓影：ChatGPT與AI技術發(fā)展

【課程背景】

ChatGPT?是美國人工智能公司 Openai?旗下的一款產品， ChatGPT?表面上就是一個文本生成器，聊天機器人，知識淵博，善解人意。但目前應用主要聚焦在AIGC，是核心的技術本質是基于人類反饋的強化學習建模。

那么ChatGPT為什么這么厲害？他有什么過人之處，它的出現(xiàn)會為未來我們工作和日常生活帶來什么影響？本節(jié)課重點幫助學員系統(tǒng)了解ChatGPT及AI，打開數(shù)字世界新視窗。

【課程收獲】

  1. 了解ChatGPT的誕生背景、主要功能特征
  2. 了解ChatGPT的底層AI技術邏輯
  3. 了解ChatGPT對工作生活中的應用

【課程對象】產品經理、技術中心、數(shù)字化中心等

【課程時長】2天（6小時）

【課程大綱】

課題一：AI

  1. 誕生：AI是如何誕生的
  2. 命題：AI是解決什么問題的？
  3. 發(fā)展：AI在解決問題的路上都走過了哪些階段？
  4. 趨勢：AI的分類
  5. 分析性AI：機器學習與數(shù)據(jù)建模

（2）生成式AI：GPT和ChatGPT的誕生

課題二：分析性AI

  1. 分析性AI的目的：賦助人工做出科學判斷
  2. 科學決策三大核心要素
  3. 數(shù)據(jù)模型
  4. 大數(shù)據(jù)
  5. 超高算力
  6. 數(shù)據(jù)模型：分析性AI——機器學習
  7. 監(jiān)督學習、無監(jiān)督、強化學習
  8. 深度學習與機器視覺
  9. 大數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)技術
  10. 數(shù)據(jù)采集
  11. 數(shù)據(jù)傳輸
  12. 數(shù)據(jù)存儲
  13. 數(shù)據(jù)清洗、轉化與集成
  14. 數(shù)據(jù)治理
  15. 數(shù)據(jù)管理
  16. 數(shù)據(jù)安全
  17. 數(shù)據(jù)可視化
  18. 數(shù)據(jù)資產化
  19. 數(shù)據(jù)資產服務平臺
  20. 算力：從云計算到量子計算
  21. 算力的定義
  22. 算力與芯片技術
  23. 云計算與東數(shù)西算
  24. 量子計算
  25. 分析性AI賦能科學分析的底層邏輯
  26. 數(shù)據(jù)可視化
  27. 數(shù)據(jù)分析
  28. 指導決策改進

課題三：分析性AI：AI與物聯(lián)網(wǎng)

  1. 定義物聯(lián)網(wǎng)
  2. 物聯(lián)網(wǎng)與AI的關系
  3. 數(shù)字孿生
  4. 5G+物聯(lián)網(wǎng)+AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的地位

課題四：生成式AI

  1. 生成式AI的背景
  2. 生成式AI的核心指導思想
  3. GPT技術
  4. BERT與GPT的區(qū)別聯(lián)系
  5. ChatGPT的誕生：從GPT到ChatGPT

課題五：ChatGPT到底是什么？

  1. 說說人工智能聊天機器人
  2. ChatGPT的誕生背景：從人機對話到AIGC
  3. 微軟必應收縮引擎與Edge瀏覽器的出現(xiàn)
  4. 當下的ChatGPT的主要核心特征
  5. 傳統(tǒng)智能客服機器人與ChatGPT的區(qū)別
  6. ChatGPT聊天機器人的特征
  7. OGC-PGC-UGC社區(qū)到AIGC的一路蛻變
  8. ChatGPT，AIGC的未來

5.解析ChatGPT AI下的三大核心要素

（1）數(shù)據(jù)模型：GPT-3.5系列模型，有著多達1750億個模型參數(shù)

（2）大數(shù)據(jù)：依托OPENAI公共爬蟲數(shù)據(jù)集有著超過萬億單詞的人類語言數(shù)據(jù)集

（3）算力：基于微軟Azure?AI超算基礎設施上進行訓練，總算力消耗約3640PF-days

6.ChatGPT競爭優(yōu)勢的所在：RLHF基于人類反饋的強化學習,解決了模型生成的問題

7.ChatGPT的局限：基于RLHF模型下如何破解真實性問題

8.目前國內外大模型的發(fā)展情況

課題六：生成式AI對工作和生活帶來的影響

  1. 生成式AI仍然擺脫不了早期的數(shù)據(jù)生成
  2. 生成式AI正在從Chat領域向AIGC和行業(yè)進行滲透
  3. 對工作和生活帶來的影響
  4. 對效率的影響
  5. 對創(chuàng)意的影響
  6. 對資產產權的影響
  7. 對價值生成的影響
  8. 對未來商業(yè)模式的影響


 

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