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0基础学习AIGC:大语言模型实战

0 基础入门AIGC,从0到1学习大语言模型,从原理到实践,落地大语言模型应用。

8597人学习

初级31课时2024/03/13更新

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崔皓
  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

1、AI爱好者:利用大模型提升工作效率。 2、应用开发者:利用大模型,获得第一桶金。 3、技术新手:学习AIGC的开发方法 4、产品经理:制作大模型产品 5、中高层管理者:具备大模型思维

你将会学到:

0 基础入门AIGC,从0到1学习大语言模型,从原理到实践,落地大语言模型应用。

课程简介:

《LangChain 实战:大模型应用开发实例》作者亲录视频


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【为什么要学习这门课?】

  1. 市场需求:大模型正在赋能商业垂直领域,各行各业都可以用大模型重做一次。

  2. 就业机会:AI产品研究员,生成式语言模型算法专家,大语言模型生成NLP算法专家,AIGC 工程师。

  3. 能力提升:学习这门课程,你将掌握语言模型和嵌入技术的核心知识,理解其原理和应用,这将极大提升你的技术能力和解决实际问题的能力。

  4. 项目实战:课程中的实战项目将让你有机会将所学知识应用到实际问题中,提升你的实战能力,为你未来的工作或创业项目打下坚实的基础。


【学习这门课能够获得什么?】

学习这门课程,你将能够:

1. 0 基础入门AIGC

2. 从0到1学习大语言模型

3. 从原理到实践,落地大语言模型应用


【课程内容是什么?】

以下是对课程内容的详细解释:


1. 课程介绍和基础知识

   - 1-1 课程介绍:介绍课程的目标、市场环境、就业前景

   - 1-2 课程内容介绍

   - 1-3 自然语言处理概念和过程

   - 1-4 自然语言处理任务

   - 1-5 词向量的嵌入


2. 神经网络基础RNN

   - 2-1 RNN基本结构和公式推导

   - 2-2 RNN-循环网络特点和应用场景

   - 2-3 激活函数

   - 2-4 RNN过程和分类

   - 2-5 RNN代码与总结


3. 注意力VS自注意力

  - 3-1 注意力机制

  - 3-2 自注意力机制-上

  - 3-3 自注意力机制-下


4. 揭秘Transformer模型架构

   - 4-1 Tranformer 架构解析 -总体架构

   - 4-2 Tranformer 架构解析 -输入位置编码

   - 4-3 Tranformer 架构解析 -编码器

   - 4-4 Tranformer 架构解析 -解码与输出

   - 4-5 Tranformer 架构解析 -训练推测参数


5. GPT驾到

   - 5-1 GPT 模型的推理和训练

   - 5-2 ChatGPT是如何产生的

   - 5-3 大模型的微调

   - 5-4 GPT-3.5-Turbo微调实战


6. LangChain实战

  - 6-1 示例1-角色扮演:小学生写作文


7. Autogen 实战

 -7-1 A股小助手:用户代理和用户助手

 -7-2 自动客服:基于目录的产品搜索

 -7-3 教学系统:多代理多用户交互

 -7-4 多人聊天:多人协同工作

 -7-5 代码审查:需求提取与代码编写

 -7-6 多人研究工作:计划、审查、执行

  0 基础入门大语言模型.png


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课程大纲-0基础学习AIGC:大语言模型实战

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