大模型案例分析教學(xué)

  培訓(xùn)講師：李海良

講師背景：
李海良老師暨南大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師，九三學(xué)社社員，中山大學(xué)工學(xué)博士香港城市大學(xué)訪問學(xué)者廣東工業(yè)大學(xué)校外合作研究生導(dǎo)師研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、智慧綜合能源和能源大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介l2018年獲得中山大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位，2019年至2021年在暨 詳細(xì)>>

李海良
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大模型案例分析教學(xué)詳細(xì)內(nèi)容

大模型案例分析教學(xué)

大模型案例分析教學(xué)大綱（兩天課程）
第一天：大模型在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用案例分析
一、引言（1小時(shí)）
- 大模型的定義與重要性
- 大模型的應(yīng)用領(lǐng)域概覽
二、大模型在自然語言處理（NLP）的案例分析（3小時(shí)）
1. GPT系列在文本生成中的應(yīng)用
- GPT模型原理簡(jiǎn)述
- 案例：GPT-3在文章創(chuàng)作、對(duì)話系統(tǒng)中的應(yīng)用
- 實(shí)戰(zhàn)演練：使用GPT-3 API進(jìn)行文本生成
2. BERT在問答系統(tǒng)中的應(yīng)用
- BERT模型原理簡(jiǎn)述
- 案例：BERT在問答系統(tǒng)（如SQuAD）中的表現(xiàn)
- 實(shí)戰(zhàn)演練：使用BERT模型進(jìn)行問題回答
三、大模型在計(jì)算機(jī)視覺（CV）的案例分析（2.5小時(shí)）
1. ResNet在圖像分類中的應(yīng)用
- ResNet模型原理簡(jiǎn)述
- 案例：ResNet在ImageNet數(shù)據(jù)集上的性能
- 實(shí)戰(zhàn)演練：使用ResNet進(jìn)行圖像分類
2. EfficientNet在圖像識(shí)別中的優(yōu)化
- EfficientNet模型原理簡(jiǎn)述
- 案例：EfficientNet在多種圖像識(shí)別任務(wù)中的表現(xiàn)
- 實(shí)戰(zhàn)演練：使用EfficientNet進(jìn)行圖像識(shí)別
四、休息與交流（0.5小時(shí)）
五、大模型在多模態(tài)領(lǐng)域的案例分析（2小時(shí)）
1. CLIP在圖像文本匹配中的應(yīng)用
- CLIP模型原理簡(jiǎn)述
- 案例：CLIP在圖像搜索、文本生成圖像中的應(yīng)用
- 實(shí)戰(zhàn)演練：使用CLIP進(jìn)行圖像文本匹配
2. DALL-E在文本到圖像生成中的創(chuàng)新
- DALL-E模型原理簡(jiǎn)述
- 案例：DALL-E在文本到圖像生成任務(wù)中的表現(xiàn)
- 實(shí)戰(zhàn)演練：使用DALL-E進(jìn)行文本到圖像的生成
六、大模型的部署與優(yōu)化案例分析（1小時(shí)）
- 大模型部署的挑戰(zhàn)與策略
- 案例：如何在云端和邊緣設(shè)備上部署大模型
- 實(shí)戰(zhàn)演練：使用Docker或Kubernetes部署大模型
七、總結(jié)與疑問解答（0.5小時(shí)）
第二天：大模型的前沿應(yīng)用與倫理案例分析
一、大模型在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用案例分析（2小時(shí)）
1. 基于Transformer的推薦系統(tǒng)
- Transformer在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用原理
- 案例：如何使用Transformer構(gòu)建個(gè)性化推薦系統(tǒng)
- 實(shí)戰(zhàn)演練：構(gòu)建基于Transformer的推薦系統(tǒng)原型
2. 大模型在冷啟動(dòng)問題中的解決策略
- 冷啟動(dòng)問題的定義與挑戰(zhàn)
- 案例：如何利用大模型緩解冷啟動(dòng)問題
- 實(shí)戰(zhàn)演練：設(shè)計(jì)冷啟動(dòng)緩解策略
二、大模型在知識(shí)圖譜與語義理解中的案例分析（2小時(shí)）
1. 大模型在知識(shí)圖譜補(bǔ)全中的應(yīng)用
- 知識(shí)圖譜補(bǔ)全的挑戰(zhàn)
- 案例：如何使用大模型進(jìn)行知識(shí)圖譜補(bǔ)全
- 實(shí)戰(zhàn)演練：構(gòu)建基于大模型的知識(shí)圖譜補(bǔ)全系統(tǒng)
2. 大模型在對(duì)話系統(tǒng)中的語義理解
- 對(duì)話系統(tǒng)語義理解的難點(diǎn)
- 案例：大模型在對(duì)話系統(tǒng)語義理解中的創(chuàng)新應(yīng)用
- 實(shí)戰(zhàn)演練：構(gòu)建基于大模型的對(duì)話系統(tǒng)
三、大模型的倫理與法律案例分析（1.5小時(shí)）
1. 數(shù)據(jù)隱私與保護(hù)的挑戰(zhàn)
- 案例：大模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)泄露事件
- 討論：如何在大模型訓(xùn)練中保護(hù)數(shù)據(jù)隱私
2. 大模型的偏見與公平性
- 案例：大模型中的偏見問題
- 討論：如何減少大模型中的偏見，提高公平性
四、大模型的前沿技術(shù)與應(yīng)用展望（1小時(shí)）
- 大模型的最新研究進(jìn)展
- 大模型在未來可能的應(yīng)用場(chǎng)景
- 面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
五、休息與交流（0.5小時(shí)）
六、課程總結(jié)與反饋（0.5小時(shí)）
- 課程內(nèi)容回顧
- 學(xué)員反饋收集 - 后續(xù)學(xué)習(xí)建議

 

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人工智能   08.29

人工智能課程大綱人工智能課程大綱一、課程介紹人工智能是現(xiàn)代科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，本課程旨在介紹人工智能的基本理論、應(yīng)用領(lǐng)域以及相關(guān)技術(shù)。通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生將了解人工智能的概念、發(fā)展歷程以及未來發(fā)展趨勢(shì)，掌握人工智能的基本原理和各種算法模型，并學(xué)會(huì)應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問題。二、課程目標(biāo)1.理解人工智能的基本概念和原理；2.熟悉人工智能的發(fā)展歷程和應(yīng)用領(lǐng)域

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