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课程大纲
生成式人工智能与大型语言模型简介
- 生成式人工智能概述及其发展
- 大型语言模型简介:GPT、BERT及其能力
- 生成式模型与传统自然语言处理方法的比较
Transformer架构与模型训练
- 理解大型语言模型中的Transformer架构
- 自注意力机制与语言建模
- 大型语言模型的训练与微调过程
提示工程以实现有效交互
- 设计提示以生成准确且有用的输出
- 针对不同应用调整提示策略
- 通过提示变体实验优化响应
大型语言模型在商业中的应用
- 使用对话式人工智能自动化客户服务
- 为营销和媒体生成内容
- 大型语言模型在数据分析和报告生成中的应用
伦理考量与偏见管理
- 识别大型语言模型生成内容中的潜在偏见
- 解决生成式人工智能应用中的伦理问题
- 负责任地部署大型语言模型的策略
大型语言模型的先进技术
- 针对特定领域应用微调大型语言模型
- 将大型语言模型与其他人工智能系统集成以增强功能
- 探索多语言与跨语言能力
生成式人工智能在商业中的未来
- 生成式人工智能与大型语言模型研究的新兴趋势
- 扩展大型语言模型解决方案的机遇与挑战
- 为人工智能驱动的商业转型做好准备
总结与下一步
要求
- 对机器学习和自然语言处理概念有基本了解
- 熟悉Python编程
受众
- 对生成式AI技术感兴趣的数据科学家和AI从业者
- 探索自动化和内容生成的商业专业人士
- 希望在业务流程中实施LLM的技术经理和决策者
14 小时
客户评论 (1)
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Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
课程 - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
机器翻译