【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