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ChatGPT應(yīng)用模式培訓(xùn)

課程目標(biāo)：
厘清人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AIGC、類ChatGPT大模型的基本概念和原理，了解類ChatGPT的落地和應(yīng)用模式及邏輯，理解在一些具體領(lǐng)域和金融如何實(shí)踐借助和利用ChatGPT打造個性化差異競爭力。

課程大綱:
第一天：
模塊一：ChatGPT的源起
1、 人工智能的前提和基礎(chǔ)：數(shù)字化
2、 人工智能出現(xiàn)和發(fā)展的大背景
3、 復(fù)雜系統(tǒng)的協(xié)同：科技的演進(jìn)
4、 從人類需要機(jī)器完成的任務(wù)類型說起
5、 從早期人工智能算法到機(jī)器學(xué)習(xí)，到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，為什么？
6、 從分析式AI到生成式AI，從“偏科專才”到“通才”
7、 生成式AI的優(yōu)秀代表：GPT家族
模塊二：ChatGPT的基礎(chǔ)概念和原理
8、 為什么是"大"語言模型？為什么不是"小"而"精"的模型？
9、 為什么是大“語言”模型？
10、 ChatGPT大模型的根基:Transformer
11、 Transformer的核心機(jī)制：注意力機(jī)制
12、 ChatGPT的獨(dú)到之處：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
13、 GPT大模型的應(yīng)用潛力和局限
14、 GPT大模型的“智力”、“技能”和“知識”

第二天：
模塊三：ChatGPT的應(yīng)用方式
15、 如何利用ChatGPT大模型:基本模式
a) 服務(wù)模式
i. -Promptengineering&in-contextlearning提示詞工程&上下文學(xué)習(xí)
1. 一般提示詞技巧
2. 思維鏈
3. 思維樹
4. 頭腦風(fēng)暴
ii. 如虎添翼-為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動中樞”：插件Plugin
iii. 如虎添翼-為大模型加上“海馬體”Vectordatabase向量數(shù)據(jù)庫（大模型的長期記憶機(jī)制）
b) 類ChatGPT開源模型精調(diào)和定制模式
i. 參數(shù)經(jīng)濟(jì)型微調(diào)
ii. 指令微調(diào)
iii. 經(jīng)典調(diào)參
模塊四：ChatGPT的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用模式
16、 人工智能商業(yè)化落地的挑戰(zhàn)
17、 人工智能大模型時代的新范式
18、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型中AI的通用應(yīng)用領(lǐng)域和潛力
a) GPT和企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)會有何化學(xué)反應(yīng)？
i. GPT與辦公
ii. GPT與培訓(xùn)
iii. GPT與客服
iv. GPT與營銷
v. GPT與數(shù)據(jù)分析
vi. GPT與業(yè)務(wù)系統(tǒng)
b) GPT和機(jī)器人系統(tǒng)會有何化學(xué)反應(yīng)？
19、 AI大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用場景
20、 基于基礎(chǔ)大模型定制的行業(yè)模型：打造金融業(yè)“大腦”
模塊五：ChatGPT的在金融行業(yè)的應(yīng)用產(chǎn)品及案例
21、 場景化金融：AI賦能的數(shù)字化營銷
23、銀行智能數(shù)字人客服
24、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控應(yīng)用
25、智能投研：每個人的AI投資顧問
26、金融業(yè)呼叫中心中的人工智能
27、AI賦能的無人銀行
28、基于AI大模型的（數(shù)據(jù)查詢/分析）代碼生成
思考和小結(jié)
Q&A

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