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本课程名称: 大模型大数据人工智能前沿技术产品开发执行落地
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人工智能实战专家—李家贵老师
西安交大数字经济研究院首席科学家/深圳市人工智能协会特邀专家
课程背景: 随着人工智能技术的不断发展,AI大模型成为企业提升智能化水平的关键工具。本课程将探讨AI大模型的应用及其在实际场景中的落地过程,帮助企业把握这一技术潮流,提升竞争力。
课程收益: 学员将了解AI大模型的核心能力及其局限性,掌握大模型在企业中的应用方法,学习新交互体验设计和场景分析的策略。课程还提供实际案例,展示AI大模型在不同企业中的应用效果,为企业智能化升级提供有力支持。
教学方法: 课程采用讲解、案例分析和互动讨论相结合的教学方式,帮助学员深入理解和应用所学知识。通过具体案例和互动环节,学员将能更好地掌握课程内容并应用于实际工作中。
目标学员: 本课程适合企业高管、产品经理、技术研发人员以及对人工智能技术感兴趣的从业人员。无论是希望在企业中推动AI应用的决策者,还是从事AI技术研发的专业人员,都能从本课程中获得有价值的知识和技能。
时间安排:
1天,6小时
第一章:AI大模型的能力边界
1.1大模型能力利用:意图识别、ICL(上下文学习)、COT(思维链)、IF(指令遵循)
1.2 大模型能力局限:缺乏领域知识,缺乏复杂多步推理
第二章:最新AI大模型产品落地过程
2.1 新交互体验设计:什么时候应该LUI,什么时候应该GUI?
2.2新应用形态:Prompt、RAG、Agent
2.3新场景PMF:场景拆解四步法
2.4 AI大模型产品的系统方法论:三层、五阶和八步(华为大模型落地系统方法论)
对标产品:
案例1:万海航运大模型落地产品
案例2:招商轮船大模型落地产品
第三章:最新人工智能开发过程和技术架构
3.1 AI开发新技术
3.1.1 AI大模型训练
AI大模型训练过程,微调和局限性,数据处理,微调案例
互动:微调数据格式一般是什么样的?
3.2 AI开发新过程
AI部署五步法
互动:AIGC开发最核心的步骤是什么?
3.3 AI开发新范式
软件3.0
微软如何做大模型重构,微软与麦当劳的案例
互动:软件3.0开发过程中与传统开发最核心的不同是?
第四章 AI赋能制造
4.1 AI赋能制造业务
AI全方位助力制造业发展
AI+机器人有望成为AI终极入口
AI+机器视觉:促进机器视觉多远应用
AI+数控系统:更加精确、及时和稳定
AI助力工控企业加速升级
AI+智能仪表广阔空间
AI+智能化监测
AI+传感器
4.2 AI赋能制造业行业增长
4.3 AI赋能制造业办公效率提升
4.4 AI赋能制造业编程效率提升
第五章 车联网最新动态
5.1 如何看待本轮政策变化以及受益产业的市场空间?
政策指引,当下智能网联汽车具备良好基础。
车端试点加速:高阶智驾功能进入试运行阶段。
路端基建升级:基础设施建设开启规模化落地。
智能网联车路云一体化未来有望催生万亿市场。
5.2 智能网联车路云一体化启动,哪些环节有望受益?
智能网联汽车:架构及硬件全面升级,价值占比最高。
智能路侧基建:路端硬件多维度增配,有望迎来最快增长。
云端控制平台:车型数量升级,云端需求保持稳定增长。
基础支撑平台:网络建设需求高增,安全重要性凸显。
5.3 智能网联车路云一体化各个产业链投资有何机会?
车端:关注智能化领先的车企及相关产业链。
路端:智能化路侧基础设施建设提速。
云端:私有云技术领先的公司有望受益。
网端:车联网安全值得重视。
本课程名称: 大模型大数据人工智能前沿技术产品开发执行落地
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