近屿智能OJAC诚挚邀请您加入AIGC星辰大海：大模型工程师和产品专家第六期深度训练营！
加入我们的课程，将带给您无与伦比的学术体验！在这里，您不仅能与博士级导师面对面交流，获取最权威的学术指导，助您在学术道路上更进一步。还将与来自各行各业的精英人士汇聚一堂，共同探讨学术前沿，碰撞思想火花。
近屿智能OJAC是您拓展人脉的绝佳场所，结识志同道合的伙伴，共同追求卓越。在近屿智能OJAC，您将收获知识、友情和无限可能！
近屿智能OJAC秉承“别人教您简单使用AIGC产品，例如ChatGPT和MJ，我们教您增量预训练、精调大模型、创造您的AI产品！”的服务理念，致力于在AIGC的浪潮中引领学员走向深度。我们更进一步，教您如何进行增量预训练、精细调整大模型，甚至创造属于您自己的AI产品。在这里，您将接触到最前沿的技术，与行业精英共同探索AI的无限可能。我们的目标是让您不仅学会AIGC大模型技术，更要能将其真正落地，转化为实用的AI产品。现在就加入近屿智能OJAC，让我们一起开创AI的未来！
为了让更多的学员了解AIGC大模型课程，我们免费为各位学员准备了3天的试听课您将学会：
Day1 ChatGPT的诞生与发展，ChatGPT能力初探，大模型的应用架构拆解?
Day2 python先导课?
Day3 美国AI大模型原生产品概览
即便您是编程小白，您也可以参与我们的课程，以下是一些能够帮助您熟练使用prompt去辅助编程的案例，希望可以给您一些启发：
假设您正在处理一个数据科学项目，需要编写Python代码来分析一组电影评分数据，找出平均评分最高的电影类型。
假设数据集是一个CSV文件，包含以下列：
MovieID：电影的唯一标识符。Title：电影标题。Genres：电影类型，可以有多个，以|分隔。Rating：电影的评分。您可以输入这样一段prompt
编写一个Python脚本，读取电影评分的CSV文件，分析每种类型的电影的平均评分，并输出平均评分最高的电影类型。
它会生成一段这样的代码
import pandas as pd
# 加载数据
data = pd.read_csv('movie_ratings.csv')
# 拆分类型并扩展DataFrame
genres_expanded = data['Genres'].str.split('|', expand=True)
genres_expanded = genres_expanded.stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('Genre')
data_expanded = data.join(genres_expanded)
# 计算每个类型的平均评分
average_ratings = data_expanded.groupby('Genre')['Rating'].mean()
# 找出平均评分最高的类型
top_genre = average_ratings.idxmax()
print(f"The highest average rating genre is: {top_genre}")
根据您的需要调整prompt
这个复杂的案例展示了如何利用AI生成数据处理和分析的代码，并对复杂的函数提供解释性注释。这对于理解和实现数据科学项目中的复杂任务至关重要，尤其是在处理大规模数据集和复杂的数据操作时。通过AI的辅助，即便是较为复杂的编程任务也变得更加可控和易于理解。
除了3天的试听课以外，在我们的正式课中会有其他更多更丰富的案例和更深入的讲解。
| 章节1.AIGC的基本应用和原理 ??M1?ChatGPT是什么??2学时 ??ChatGPT的诞生，ChatGPT与通用人工智能，GPT-3.5/4/Turbo的演化和比较 ??大模型应用框架 ??大模型带来的技术变革和工作模式的转变（智能客服、智能知识库、智能数据分析、智能写作等） ??GPT-3.5及GPT-4、GPT-4?Turbo?能力初探及分析 ??M2?大模型prompt应用及API、Plugins?调用?2学时 ??Prompt应用示例 ??使用python调用大语言模型（文心、星火、chatgpt、gpt4等）的api（生成API、对话API等）完成特定功能 ??Plugins与Actions对比，原理、使用及分析 ??多场景的Function?Calling与Assistant?API使用对比 ??大模型应用技巧总结 ??M3?大模型编程?2学时 ??大模型编程的特点及应用场景，AI编程工具介绍 ??AI编程最佳实践 ??ChatGPT在编程中应用（生成算法框架、注释文档、评估代码质量等） ??其他AI编程应用 ??AI编程的局限性和风险 ??M4?美国AI大模型原生产品概览?2学时 章节2.?大模型系统知识? ??M5?大模型训练流程及主流模型对比?2学时 ??大语言模型的发展历程（机器学习-深度学习-大语言模型AGI） ??GPT模型的原理，目前其他主流语言模型的比较，如何根据业务选择最合适自己的语言模型 ??大语言模型结构Encoder-decoder?Architecture、Causal?Decoder?Architecture、Prefix?Decoder?Architecture等 ??M6?大语言模型先验理论基础A???2学时 ??什么是语言模型 ??自然语言处理任务归纳 ??编码解码结构 ??模型训练过程（训练、验证、测试、损失函数、拟合、batch?normalization等） ??自然语言处理任务典型模型介绍 ??M7?大语言模型先验理论基础B???2学时 ??Transformer ??词向量技术 ??注意力机制（单头、双向、多头等） ??模型预训练方式对比 ??Bert模型与Finetuned?Bert及其应用 ??M8?大模型开发环境搭建及各种开发工具使用方法?2学时 ??M9?Prompt?工程?2学时 ??instruction?learning、prompt-tuning?与传统fine-tuning技术的区别 ??prompt工程及技巧、使用prompt来完成自定义任务 ??prompt的设计与优化方法 ??prompt工程示例及实践 ??M10?超多Prompt模板，让Prompt从可用到好用?2学时 ??M11?大模型Finetune技术?2学时 ??ChatGPT训练的基本技术（finetune，?reward?model,?RLHF） ??Finetune方法对比（Prompt?Tuning,?P-Tuning,?Prefix?Tuning,?Lora,?Qlora等）Transformer结构介绍和对比 ??模型Finetune准备：模型加载，数据加载，数据构建技巧等 ??M12?Finetune实战?2学时 ??大模型Finetune超参设置； ??大模型finetune实战（Qwen,?ChatGLM3,Baichuan2等） 章节3.??大模型产品设计? ??M13??AI原生产品设计?2学时 ??市场调研与需求分析 ??商业模式构建与验证 ??功能性能和交互设计 ??撰写PRD ??原型搭建 ??M14?AI原生产品的部署和合规?2学时 ??GPU和云服务提供商硬件选型 ??大模型的私有化部署 ??信息安全和法律法规 ??M15?AI原生产品运营?2学时 ??市场推广策略 ??用户获取策略 ??转化率提升 ??用户留存与活跃度管理 ??M16?大模型产品设计实战?2学时 章节4.?大语言模型扩展 ??M17?思维链相关技术?2学时 ??思维链原理、思维链实践 ??思维链的自洽性和自洽性实践 ??思维链扩展及实践 ??思维树、思维骨架等 ??M18?LangChain、SK拆解，与GPTs对比?2学时 ??LangChain、SK?技术原理，工作流程，组件分析与探索 ??LangChain与SK对比 ??GPTs最新相关解读和对比 ??Semantic?Functions,?Semantic?Kernel?Tools等 ??Memory,?Pipline,?Planner等 ??M19?LangChain、SK、GPTs?2学时 ??基于SK的对话机器人 ??基于LangChain的搜索 ??企业用知识问答GPT ??基于GPTs的企业用知识问答 ??M20?GPT4-Turbo?最新解读?2学时 ??M21?AutoGen原理?2学时 ??AutoGen基本原理、工作流程，各类多智能体剖析 ??M22?AutoGen实战?2学时 ??Agent实战（各行各业定制） ??M23?LangChain、SK、AutoGen集中答疑?2学时 ??M24?学员项目分享（一）?2学时 ??M25?学员项目分享（二）?2学时 ??M26?Stable?Diffusion?2学时 ??M27?结业考试?2学时 |
| ●?近屿智能AIGC大模型培训班结业考试； ●?近屿智能认证证书和深圳计算机学会证书（可选）双证安排 |
| 我们提供必要且足够的A800或者A100作为实验算力 |
我们提供的服务不仅是一堂课，更是一个实验、学习和创新的平台。在这里，您将遇到一群与您同样热爱AI领域的志同道合者，他们将与您一起探索AI的边界，共同创造未来。我们将为您提供一流的指导和服务，帮助您掌握最新的AI技术和应用，实现您的职业梦想。加入我们，开启属于您的AI大模型时代的全新篇章！
加入第六期近屿智能的培养计划，在这一期中，我们特别安排上述的了两节试听课。如果您对这两节试听课感兴趣，并希望解锁后续所有课程，我们将热烈欢迎您加入我们的学习行列。我们OJAC的目标是为中国培养更多的AIGC领域人才，共同见证每一位学员的成长与突破。
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