实战派，北京大学特聘新媒体导师，全网百万粉丝，瑞幸咖啡、老乡鸡等培训老师与AI服务商。

曾为500强阿里总监、苏宁电商总经理，百战之后再教书，并拥有AI直播基地为客户解忧！

【课程背景】

   使用Transformer与注意力共舞，

   领悟预训练模型之玄机。

   数据处理与特征工程亦不能忘，

   理解模型优化与评估之钧天门。

   安全隐私与学术道德有所思，

   创新创业助权威之抉择。

   探索伦理法律与风险考量，

   智逐星辰展智慧之远瞩。

【学习收获】

1、基础知识之道：

      深入学习机器学习与神经网络，

      掌握NLP基础与文本处理技术。

 2、模型设计之道：

      理解Transformer与自注意力的精华，

      使用预训练模型构建AI提示词模型。

 3、实战技能之道：

      学会数据预处理与特征工程，

      掌握模型训练优化与效果评估。

 4、应用拓展之道：

      探索多语言处理与跨文化应用，

      深入了解强化学习与系统架构。

【课程时长】

3天

【课程大纲】

第一天

1. 课程介绍

   1.1 课程目标与意义

   1.2 学习方法与要求

2. AI提示词工程师岗位概述

   2.1 角色与职责

   2.2 技能要求与能力素养

3. AI基础知识回顾

   3.1 机器学习基础

   3.2 深度学习原理

4. NLP基础与文本处理技术

   4.1 自然语言处理概述

   4.2 分词与词性标注

   4.3 语言模型与文本表示

5. 深度学习与神经网络

   5.1 前馈神经网络

   5.2 卷积神经网络(CNN)

   5.3 循环神经网络(RNN)

6. 注意力机制与Transformer模型

   6.1 注意力机制概述

   6.2 Transformer模型与自注意力

7. 预训练语言模型

   7.1 BERT模型

   7.2 GPT模型

   7.3 使用预训练模型进行下游任务

8. 数据预处理与特征工程

   8.1 数据清洗与去噪

   8.2 特征提取与选择

   8.3 数据标注与处理

9. 构建AI提示词模型

   9.1 模型选择与设计

   9.2 模型训练与验证

   9.3 模型优化与调参

10. 模型评估与效果分析

    10.1 评估指标与方法

    10.2 结果分析与可解释性

第二天

11. 应用场景与案例分析

    11.1 文本生成与增强

    11.2 机器翻译与对话系统

    11.3 情感分析与舆情监控

12. 实战项目1：文本生成与自动回复

    12.1 项目需求与设计

    12.2 数据采集与标注

    12.3 模型训练与部署

    12.4 性能优化与结果展示

13. 实战项目2：情感分析与舆情监控

    13.1 项目需求与设计

    13.2 数据收集与预处理

    13.3 模型训练与测试

    13.4 结果分析与可视化

14. 模型部署与性能优化

    14.1 环境搭建与部署

    14.2 模型压缩与加速

    14.3 可扩展性与并发处理

15. 模型调优与迁移学习

    15.1 超参数优化与调整

    15.2 迁移学习方法与策略

16. 数据安全与隐私保护

    16.1 数据安全意识与风险管理

    16.2 隐私保护法规与实践

17. 持续学习与领域拓展

    17.1 学习资源与新技术关注

    17.2 学术会议与社区分享

18. 职业规划与发展方向

    18.1 AI行业现状与趋势

    18.2 职业技能提升与职位晋升

19. 实践项目3：智能搜索与推荐系统

    19.1 项目需求与设计

    19.2 数据处理与特征工程

    19.3 模型选择与训练

    19.4 召回与排序算法

    19.5 用户反馈与模型迭代

20. 模型部署与系统架构

    20.1 分布式计算与大规模部署

    20.2 实时推荐与在线学习

    20.3 模型监控与诊断

第三天

21. 多语言处理与跨文化应用

    21.1 多语言文本处理技术

    21.2 跨文化差异与挑战

    21.3 翻译与语种识别

22. 增强学习与强化学习

    22.1 强化学习基础

    22.2 增强学习在提示词工程中的应用

    22.3 深度强化学习与模型自动优化

23. 社交媒体挖掘与情感分析

    23.1 社交媒体数据获取与处理

    23.2 社交网络分析与网络图可视化

    23.3 社交媒体情感分析与舆情监测

24. 实践项目4：多模态对话生成

    24.1 项目需求与设计

    24.2 多模态数据处理与融合

    24.3 多模态模型训练与生成

    24.4 结果分析与系统评估

25. 前沿研究与新兴技术

    25.1 自监督学习与无监督学习

    25.2 异常检测与异常行为分析

    25.3 零样本学习与迁移学习

26. 实践项目5：个性化推荐系统

    26.1 项目需求与设计

    26.2 用户画像构建与分析

    26.3 个性化推荐算法与模型

    26.4 模型融合与效果优化

27. 模型解释与可解释性

    27.1 黑盒模型解释技术

    27.2 模型可解释性与决策可信度

28. 创新与创业思维

    28.1 创新思维与创意生成

    28.2 商业模式与市场定位

    28.3 创业资源与投融资

29. 伦理道德与法律风险

    29.1 人工智能伦理与社会影响

    29.2 法律风险与合规管理

30. 课程总结与学习成果展示

    30.1 课程回顾与知识总结

    30.2 个人项目成果展示

    30.3 学员交流与分享