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課程簡介
生成式人工智能與大型語言模型簡介
- 生成式人工智能概述及其發展
- 大型語言模型簡介:GPT、BERT及其能力
- 生成式模型與傳統自然語言處理方法的比較
Transformer架構與模型訓練
- 理解大型語言模型中的Transformer架構
- 自注意力機制與語言建模
- 大型語言模型的訓練與微調過程
提示工程以實現有效交互
- 設計提示以生成準確且有用的輸出
- 針對不同應用調整提示策略
- 通過提示變體實驗優化響應
大型語言模型在商業中的應用
- 使用對話式人工智能自動化客戶服務
- 爲營銷和媒體生成內容
- 大型語言模型在數據分析和報告生成中的應用
倫理考量與偏見管理
- 識別大型語言模型生成內容中的潛在偏見
- 解決生成式人工智能應用中的倫理問題
- 負責任地部署大型語言模型的策略
大型語言模型的先進技術
- 針對特定領域應用微調大型語言模型
- 將大型語言模型與其他人工智能系統集成以增強功能
- 探索多語言與跨語言能力
生成式人工智能在商業中的未來
- 生成式人工智能與大型語言模型研究的新興趨勢
- 擴展大型語言模型解決方案的機遇與挑戰
- 爲人工智能驅動的商業轉型做好準備
總結與下一步
最低要求
- 對機器學習和自然語言處理概念有基本瞭解
- 熟悉Python編程
受衆
- 對生成式AI技術感興趣的數據科學家和AI從業者
- 探索自動化和內容生成的商業專業人士
- 希望在業務流程中實施LLM的技術經理和決策者
14 時間: