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数字技术及应用 ChatGPT与AI技术发展 ——新技术、新创新、新应用

主讲老师: 王鸿华 王鸿华

主讲师资:王鸿华

课时安排: 1天/6小时
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 营销,是连接企业与市场的桥梁,通过创意策略、精准定位和有效沟通,将产品或服务推广给目标消费者。它不仅是推销产品,更是传递价值、建立品牌与消费者之间的情感连接。在数字化时代,营销手段日益多样化,包括社交媒体推广、内容营销、大数据分析等,以更精准地满足消费者需求。营销的本质在于理解市场、洞察消费者心理,通过创意和策略,实现企业与消费者的共赢。
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2024-05-15 15:04


课程背景

ChatGPT 是美国人工智能公司 Openai 旗下的一款产品, ChatGPT 表面上就是一个文本生成器,聊天机器人,知识渊博,善解人意。但目前应用主要聚焦在AIGC,是核心的技术本质是基于人类反馈的强化学习建模。

那么ChatGPT为什么这么厉害?他有什么过人之处,它的出现会为未来我们工作和日常生活带来什么影响?本节课重点帮助学员系统了解ChatGPT及AI,打开数字世界新视窗。

课程收获

1. 了解ChatGPT的诞生背景、主要功能特征

2. 了解ChatGPT的底层AI技术逻辑

3. 了解ChatGPT对工作生活中的应用

课程对象产品经理、技术中心、数字化中心等

课程时长2天(6小时)

课程大纲

课题一:AI

1. 诞生:AI是如何诞生的

2. 命题:AI是解决什么问题的?

3. 发展:AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段?

4. 趋势:AI的分类

(1)分析性AI:机器学习与数据建模

2)生成式AI:GPT和ChatGPT的诞生

课题二:分析性AI

1. 分析性AI的目的:赋助人工做出科学判断

2. 科学决策三大核心要素

(1)数据模型

(2)大数据

(3)超高算力

3. 数据模型:分析性AI——机器学习

(1)监督学习、无监督、强化学习

(2)深度学习与机器视觉

4. 大数据:数据技术

(1)数据采集

(2)数据传输

(3)数据存储

(4)数据清洗、转化与集成

(5)数据治理

(6)数据管理

(7)数据安全

(8)数据可视化

(9)数据资产化

(10)数据资产服务平台

5. 算力:从云计算到量子计算

(1)算力的定义

(2)算力与芯片技术

(3)云计算与东数西算

(4)量子计算

6. 分析性AI赋能科学分析的底层逻辑

(1)数据可视化

(2)数据分析

(3)指导决策改进

课题三:分析性AI:AI与物联网

1. 定义物联网

2. 物联网与AI的关系

3. 数字孪生

4. 5G+物联网+AI在工业互联网中的地位

课题四:生成式AI

1. 生成式AI的背景

2. 生成式AI的核心指导思想

3. GPT技术

4. BERT与GPT的区别联系

5. ChatGPT的诞生:从GPT到ChatGPT

课题五:ChatGPT到底是什么?

1. 说说人工智能聊天机器人

2. ChatGPT的诞生背景:从人机对话到AIGC

3. 微软必应收缩引擎与Edge浏览器的出现

4. 当下的ChatGPT的主要核心特征

(1)传统智能客服机器人与ChatGPT的区别

(2)ChatGPT聊天机器人的特征

(3)OGC-PGC-UGC社区到AIGC的一路蜕变

(4)ChatGPT,AIGC的未来

5.解析ChatGPT AI下的三大核心要素

1)数据模型:GPT-3.5系列模型,有着多达1750亿个模型参数

2)大数据:依托OPENAI公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集

3)算力:基于微软Azure AI超算基础设施上进行训练,总算力消耗约3640PF-days

6.ChatGPT竞争优势的所在:RLHF基于人类反馈的强化学习,解决了模型生成的问题

7.ChatGPT的局限:基于RLHF模型下如何破解真实性问题

8.目前国内外大模型的发展情况

课题六:生成式AI对工作和生活带来的影响

1. 生成式AI仍然摆脱不了早期的数据生成

2. 生成式AI正在从Chat领域向AIGC和行业进行渗透

3. 对工作和生活带来的影响

(1)对效率的影响

(2)对创意的影响

(3)对资产产权的影响

(4)对价值生成的影响

(5)对未来商业模式的影响

 


 
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