人工智能ChatGPT技術高級研修班

培訓關鍵詞：人工智能培訓,ChatGPT培訓

人工智能ChatGPT技術高級研修班(張老師)課程介紹：

各相關單位：
    ChatGPT（全稱 Chat Generative Pre-trained Transformer），聊天式預訓練生成轉換模型，是一種生成式語言模型，俗稱“通用聊天機器人”，是人工智能研究實驗室 OpenAl開發的一種基于人工智能（AI）技術的自然語言處理工具。該模型基于Transformer 神經網絡架構，即GPT3.5架構，并且還在繼續演進與發展。
    ChatGPT的總體技術路線是：采用自然語言處理＋搜索引擎集成的架構，構建GPT3.5＋大型語言模型（LLM）＋強化學習微調訓練模型（RLHF），通過連接大量的語料庫，在效果強大、基于自注意力機制的GPT3.5架構的大型語言模型（LLM）基礎上，引入RLHF（基于人類反饋的強化學習）技術，通過預訓練方法處理大模型序列數據來訓練模型，通過“人工標注數據（人工反饋）＋強化學習”來不斷微調（Fine-tune）預訓練語言模型，從而實現擁有語言理解和文本生成的能力，以完成特定任務。ChatGPT 實現的關鍵要素是：NLP（自然語言處理）是核心，搜索是輔助，算力是硬核。
    ChatGPT是生成式人工智能技術，是一個創造性的新世界。ChatGPT模型以對話的方式進行人機交互，包括普通聊天、連續對話，語言翻譯、信息咨詢、方案策劃、撰寫詩詞作文、編寫程序、修改代碼等，ChatGPT 不僅能夠回答后續問題，還能承認錯誤，質疑不正確的問題，并拒絕不適當的請求。ChatGPT 具備上知天文、下知地理，還能根據聊天的上下文進行互動的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場景進行交流。ChatGPT于2022年11月30日上線測試，2022年12月5日，ChatGPT用戶數突破了100萬，目前，ChatGPT月活用戶數超過一億。
    習近平總書記曾指出：“數字技術正以新理念、新業態、新模式全面融入人類經濟、政治、文化、社會、生態文明建設各領域和全過程”。在當前數字世界和物理世界加速融合的大背景下，以ChatGPT為代表的人工智能生成內容（AIGC）技術正在悄然引導著一場深刻的變革，重塑甚至顛覆數字內容的生產方式和消費模式，將極大地豐富人們的數字生活，是未來全面邁向數字文明新時代不可或缺的支撐力量。
    基于上述分析，為進一步推動以ChatGPT為代表的人工智能生成內容（AIGC）技術的廣泛應用及產業發展與布局，賦能我國數字經濟、數字政府、數字社會高質量發展，為培養數字轉型時代急需的高端人才，中國信息化人才培訓中心2023年10月26日-10月28日特在上海舉辦《人工智能ChatGPT技術》高級研修班。

培訓課程特色及亮點：
本課程亮點在于：
（1）本課程以前瞻性、獨特的視角，對ChatGPT技術進行系統、全面，深刻、而又富于創新地闡述。
（2）關注訴求與商用落地，從商機挖掘、產業發展、行業應用布局等維度，闡述以ChatGPT技術為代表的生成式人工智能（AI）技術的創新應用理念與產業發展和行業應用布局。

培訓大綱

模塊一：接入GPT保姆級指導帶你無縫接入海內外千億大模型、深度體驗各類對話式交互應用，為你沖破技術恐懼、把握技術本質、建立精準前沿技術

1、開篇：歡迎來到大模型課程

2、無縫接入最新版GPT與NewBing
3、GPT3.5 VS 4.0 VS New Bing VS claude 2
4、深度體驗GPT系列大模型
5、國內大模型概況一覽
6、GPT基礎：Transformer架構詳解
7、Attention機制的原理與作用
8、decoder如何生成內容
9、大模型訓練范式與GPT發展之路
10、GPT2與Zero-Shot learning
11、GPT3與In-context learning
12、ChatGPT：大模型如何與人類意圖對齊
13、實操部分：如何注冊ChatGPT
14、實操部分：如何繳費
  
模塊二：提示工程與Openai python library
1、提示工程的基本原則
2、自然語言Prompts與編程語言Prompts
3、零樣本、小樣本提示(Zero,FewShot Prompting)
4、角色提示(Role Prompt)：為大模型賦予人性
5、逐步Zero-shot提示法(Stepwise Zero-shot)
6、思考鏈Few-shot提示法(Cot Few-shot)
7、Prompts輔助fine-tune：STaR前言提示法
8、Open AI Keys的領取與使用
9、Open AI API的基本參數與調用
10、API交互與Web交互對比
11、Python code Prompts
12、例子：領用GPT完成電商數據分析
13、例子：在GPT中接入自己的數據
14、例子：GPT4.0 Browsing與Plugins現狀
15、例子：結合上面完成一個完整的分析報告

模塊三：快速上手人機協同提效神器
1、AI編程與語言轉譯工具
2、全自動化代碼編輯器Cursor
3、語言轉譯工具Codegeex
4、Codegeex配置與探索
5、科研、論文研讀神器ChatPDF
6、GPT4.0插件AskYourPDF(了解一下，后面有平替)
7、實操：Cursor 生成代碼
8、實操：Cursor輕松解讀代碼/注釋代碼
9、實操：Codegeex多語言轉譯實戰
10、實操：Stable diffusion 安裝
11、實操：Stable diffusion Prompts
12、實操：Stable diffusion 底座模型、 Lora模型
13、如何訓練自己的Lora模型(可以自己看視頻跟著操作)

模塊四：實操：OPL API調用與開源大模型本地部署以及一些常用的實用性代碼

1、藐視所有大模型如何能一站式掌握大語言模型

2、ChatGLM2 6b本地部署，與阿里云端部署
3、LangChain架構
4、LangChain+ChatGPT 開發環境搭建以及部署
5、LangChain+ChatGPT chat 聊天模式 代碼演示
6、LangChain+ChatGPT 提示詞模板 代碼演示
7、LangChain+ChatGPT 示例選擇器 代碼演示
8、LangChain+ChatGPT 輸出解析器 代碼演示
9、LangChain+ChatGPT 復雜任務下使用鏈式 代碼演示
10、LangChain+ChatGPT 對傳入文章或信息做出總結 代碼演示
11、LangChain+ChatGPT 大語言模型跟搜索模型結合做到實時可知最新內容(動態代理)
12、LangChain+ChatGPT 如何做到長文摘要 代碼演示
13、LangChain+ChatGPT 文檔上下文問答
14、LangChain+ChatGPT 評估文檔
15、LangChain+ChatGPT 訪問數據庫
16、LangChain+ChatGLM2 6B 本地知識庫建立、根據這些知識庫進行提問（含搭建及演示，這個是實時跟新本地知識庫）
17、ChatGLM2 6B p-tuning實操（也就是離線更新本地知識庫，訓練后上線使用）

講師介紹：
張老師：大數據高級專家，長期從事物聯網應用、5G技術、“云物大智”應用、移動互聯網應用研發工作，曾負責北京市科委，大慶油田數據化等多個重點項目，發表相關論文多篇，授權及申請物聯網方面的專利10多個。
具有豐富的嵌入式及物聯網系統軟、硬件產品開發經驗，具有豐富的人工智能、云計算項目實施經驗，主持開發過多個大型嵌入式及物聯網項目、人工智能、云計算應用項目，涉及工業控制、網絡、通訊、消費電子等眾多領域。
專注于大數據分析與挖掘、機器學習等應用技術，以及大數據系統部署解決方案。旨在將大數據的數據分析、數據挖掘、數據建模應用于行業及商業領域，解決行業實際的問題。目前致力于將大數據、人工智能、區塊鏈等技術應用于新能源、電網、通信、金融、航空、電商、互聯網、政府等領域。

頒發證書
本課程由工業與信息化部人才交流中心頒發《人工智能應用》證書，證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明，以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。

課綱下載

---

更多人工智能ChatGPT技術高級研修班相關課程：

課程專題：人工智能培訓，ChatGPT培訓