AI核心技术架构及应用创新实践

从传统机器学习、深度学习到大模型AIGC的全景解析

【课程背景】

随着科技的快速发展，人工智能（AI）已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。AI技术正在深入影响各行各业，从医疗、金融、教育到制造业，几乎没有一个领域未受其影响。AI的应用不仅提升了各行业的效率，还为创新提供了前所未有的机会和手段。

在这个信息爆炸的时代，AI的能力和应用范围正以惊人的速度扩展。特别是进入AI-2.0时代，以大规模预训练模型和生成式AI的崛起为标志，AI技术的能力有了显著跃迁。这些大模型不仅能够理解和生成文本，还能处理语音、图像、视频等多种数据模态，使得人类、机器人和数字人之间的协同工作成为可能。生成式AI的广泛应用正在重塑各行各业，从工业自动化到智能服务，带来了翻天覆地的变化。

本课程旨在系统地讲解AI-2.0时代的核心技术逻辑，探讨前沿技术及其未来发展方向，帮助学员全面掌握这些技术如何驱动产业变革和创新。课程设计注重理论与实践的结合，内容涵盖从传统机器学习、深度学习到大模型和生成式AI的各项核心技术，提供全面的知识体系和实战技能。

在课程的第一部分，学员将学习人工智能的基本概念、发展历程和应用领域。通过对机器学习和深度学习的介绍，学员将了解这些技术的基本原理及其在人工智能中的重要作用。此外，神经网络作为深度学习的核心，也将在课程中详细讲解。

进入第二部分，课程将深入探讨大模型技术。大模型概念和原理、大模型架构、大模型的训练方法以及自然语言处理技术将是重点内容。大模型的崛起标志着AI技术能力的质变，掌握这些技术对于未来的AI应用至关重要。

第三部分将聚焦生成式AI的实践应用，包括文本生成、语音识别、编写代码和机器翻译等。生成式AI作为当前AI技术的热点，不仅在学术界引起广泛关注，也在实际应用中展现出巨大的潜力。通过实际案例和技术解析，学员将了解生成式AI的实际应用方法和技术细节。

最后一部分将探讨大模型的应用和实践，包括文本理解与生成、图像理解与生成、语音识别与合成。通过分析国内外AI技术的发展现状和应用实例，学员将了解最新的行业动态和发展趋势。此外，课程还将提供对国内大模型技术发展的建议，帮助学员在实际工作中应用所学知识。

本课程不仅旨在教授学员AI的基础知识和前沿技术，更希望通过实际案例和应用学习，帮助学员将理论知识转化为实践能力，推动自身及所在企业在AI领域的进步和创新。无论是对于技术开发人员、行业从业者还是对AI感兴趣的学习者，本课程都将提供宝贵的知识和实践指导，助力学员在AI时代的职业发展中占据优势。

【课程收益】

了解AI-2.0时代的能力跃迁和模态互转技术

掌握自然人、机器人和数字人的协同工作模式

掌握传统机器学习和深度学习的核心技术

理解大语言模型与AIGC的关键技术原理

探讨智能体、RAG模型及其在未来智慧运营中的应用

通过案例学习提升实际应用AI技术的能力

【课程特色】

内容前沿：涵盖最新的AI-2.0技术和应用

案例丰富：结合实际案例，理论与实践相结合

互动性强：通过讨论和互动，深化学员对课程内容的理解

应用导向：重点讲解AI技术在不同行业领域和场景中的实际应用

多维度视角：从技术、应用、未来展望多个维度分析AI发展

【课程对象】

全部对AI感兴趣的人员

【课程时间】

2天（6小时/天）

【课程大纲】

一、ChatGPT与AI-2.0时代

1、AI-2.0的能力跃迁

ScalingLaw与AI质变

从分析式AI到生成式AI

文本、语音、图片、视频等模态的互转

2、自然人-机器人-数字人的三人共舞

机器人，从蓝领到白领的替代

数字人，AI时代的新居民

三人协同共舞

案例：ChatGPT、DALL-E、Sora、StableDiffusion、GPT-4o等

二、人工智能的核心技术逻辑

1、传统机器学习

机器学习的三种方式

机器学习的三种结果

机器学习的评价指标

机器学习的五个步骤

2、基于神经网络的深度学习

卷积神经网络CNN

递归神经网络RNN

生成对抗网络GAN

3、大语言模型与AIGC

大模型基石之一：Transformer

大模型基石之二：Diffusion

注意力机制

情境学习

思维链

强化学习

迁移学习

案例：物品分类、CNN与对象识别、RNN与网络流量预测、GAN与图片生成等

三、AI前沿技术与未来展望

1、智能体Agent

智能体Agent基本原理

智能体Agent与自主决策

2、RAG模型

RAG实现流程

知识管理和决策支持

数据检索与生成的协同

3、人工智能未来展望

人机关系

多模态

大模型+小模型

隐私与安全问题

AI六维进阶模型

案例：设备健康管理、智能运维管理、智能路径优化、知识库管理、工艺流程优化等