课程纲要：

模块一：通用人工智能的火花：以ChatGPT为代表的AI大模型

1、 从分析式AI到生成式AI，从“偏科专才”到“通才”

2、 通用人工智能的曙光：GPT为何如此令人兴奋？

3、 为什么通用人工智能曙光率先在自然语言处理领域展现？

4、 大语言模型的根基: NLP以及Transformer的基本核心原理

a) 词的“内嵌”

b) 注意力机制 - Attention is all you need: 奠定生成式AI基调的核心

c) Transformer对输入的“变形”

5、 ChatGPT的独到之处

6、 其他大模型主要类别和基本原理

a) 文生图：训练机器对像素的“组装”

b) 图生3D：算法对世界的“脑补”

7、 大模型的“智力”、“技能”和“知识”

8、 如何利用大模型:云服务模式

a) - Prompt engineering&in- context learning 提示词工程&上下文学习

b) 如虎添翼- 为大模型加上“视觉中枢”“听觉中枢”“行动中枢”：插件 Plugin

c) 如虎添翼-为大模型加上“海马体”Vector database向量数据库（大模型的长期记忆机制）

9、 如何利用大模型：私有化部署 - 对开源大模型精调和定制

a) 预训练

b) 大模型瘦身：知识蒸馏和转移学习

c) 经典调参

d) 指令调参

e) 参数经济型调参：Lora和Qlora

模块二：AI大模型的商业模式

10、 类ChatGPT大模型的商业挑战和风险

11、 生成式AI的几大应用方向：检索、内容生成和人机协同

12、 基于大语言模型的商业生态系统

13、 大模型带来的“软件2.0”范式

14、 AI大模型会取代企业数字化系统吗？-协同合作，相互增强的AI大模型和企业级系统： Salesforce的AI战略

15、 下一代AI:多模态大模型和机器人系统的结合

16、 行业大模型落地路径：预训练模型 专业训练精调 行业知识库 插件

模块四：大模型体系的产品和应用

17、 视觉智能赋能的工业质检：商汤科技机器视觉

18、 机器学习驱动的生产过程的模型化优化：第四范式

19、 多模态大模型赋能的数字人客服和呼叫中心:科大讯飞

20、 生成式客服服务和咨询 :Salesforce ServiceGPT

21、 游戏和元宇宙中的AI: 实时内容/场景生成，智能NPC，基于人工神经网络的动作形态生成，和大模型赋能的Player – ChatGPT和英伟达

22、 大模型&AR赋能的新形态文商旅客户体验：谷歌ARCore

23、 赋能数字孪生应用的三维重建：商汤科技格物/琼宇

24、 AI赋能的数字化营销: Salesforce MarketingGPT

25、 AIGC赋能的产品内容营销：Runway Gen2

26、 智能数字人客服: Soul Machine – 读得懂谈话对象表情的数字人

27、 基于机器学习的金融风控应用：竹间智能

28、 智能投研：基于大语言模型的数据和报告分析- BloombergGPT

29、 金融业呼叫中心中的人工智能：中关村科金2

30、 AI大模型赋能的金融业办公和培训: Salesforce SlackGPT

31、 ChatGPT Code Interpreter:基于AI大模型的（数据查询/分析）代码生成

思考和小结

Q&A