實戰(zhàn)派，北京大學特聘新媒體導師，全網(wǎng)百萬粉絲，瑞幸咖啡、老鄉(xiāng)雞等培訓老師與AI服務(wù)商。

曾為500強阿里總監(jiān)、蘇寧電商總經(jīng)理，百戰(zhàn)之后再教書，并擁有AI直播基地為客戶解憂！

【課程背景】

   使用Transformer與注意力共舞，

   領(lǐng)悟預訓練模型之玄機。

   數(shù)據(jù)處理與特征工程亦不能忘，

   理解模型優(yōu)化與評估之鈞天門。

   安全隱私與學術(shù)道德有所思，

   創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)助權(quán)威之抉擇。

   探索倫理法律與風險考量，

   智逐星辰展智慧之遠矚。

【學習收獲】

1、基礎(chǔ)知識之道：

      深入學習機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，

      掌握NLP基礎(chǔ)與文本處理技術(shù)。

 2、模型設(shè)計之道：

      理解Transformer與自注意力的精華，

      使用預訓練模型構(gòu)建AI提示詞模型。

 3、實戰(zhàn)技能之道：

      學會數(shù)據(jù)預處理與特征工程，

      掌握模型訓練優(yōu)化與效果評估。

 4、應(yīng)用拓展之道：

      探索多語言處理與跨文化應(yīng)用，

      深入了解強化學習與系統(tǒng)架構(gòu)。

【課程時長】

3天

【課程大綱】

第一天

1. 課程介紹

   1.1 課程目標與意義

   1.2 學習方法與要求

2. AI提示詞工程師崗位概述

   2.1 角色與職責

   2.2 技能要求與能力素養(yǎng)

3. AI基礎(chǔ)知識回顧

   3.1 機器學習基礎(chǔ)

   3.2 深度學習原理

4. NLP基礎(chǔ)與文本處理技術(shù)

   4.1 自然語言處理概述

   4.2 分詞與詞性標注

   4.3 語言模型與文本表示

5. 深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

   5.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

   5.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

   5.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

6. 注意力機制與Transformer模型

   6.1 注意力機制概述

   6.2 Transformer模型與自注意力

7. 預訓練語言模型

   7.1 BERT模型

   7.2 GPT模型

   7.3 使用預訓練模型進行下游任務(wù)

8. 數(shù)據(jù)預處理與特征工程

   8.1 數(shù)據(jù)清洗與去噪

   8.2 特征提取與選擇

   8.3 數(shù)據(jù)標注與處理

9. 構(gòu)建AI提示詞模型

   9.1 模型選擇與設(shè)計

   9.2 模型訓練與驗證

   9.3 模型優(yōu)化與調(diào)參

10. 模型評估與效果分析

    10.1 評估指標與方法

    10.2 結(jié)果分析與可解釋性

第二天

11. 應(yīng)用場景與案例分析

    11.1 文本生成與增強

    11.2 機器翻譯與對話系統(tǒng)

    11.3 情感分析與輿情監(jiān)控

12. 實戰(zhàn)項目1：文本生成與自動回復

    12.1 項目需求與設(shè)計

    12.2 數(shù)據(jù)采集與標注

    12.3 模型訓練與部署

    12.4 性能優(yōu)化與結(jié)果展示

13. 實戰(zhàn)項目2：情感分析與輿情監(jiān)控

    13.1 項目需求與設(shè)計

    13.2 數(shù)據(jù)收集與預處理

    13.3 模型訓練與測試

    13.4 結(jié)果分析與可視化

14. 模型部署與性能優(yōu)化

    14.1 環(huán)境搭建與部署

    14.2 模型壓縮與加速

    14.3 可擴展性與并發(fā)處理

15. 模型調(diào)優(yōu)與遷移學習

    15.1 超參數(shù)優(yōu)化與調(diào)整

    15.2 遷移學習方法與策略

16. 數(shù)據(jù)安全與隱私保護

    16.1 數(shù)據(jù)安全意識與風險管理

    16.2 隱私保護法規(guī)與實踐

17. 持續(xù)學習與領(lǐng)域拓展

    17.1 學習資源與新技術(shù)關(guān)注

    17.2 學術(shù)會議與社區(qū)分享

18. 職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展方向

    18.1 AI行業(yè)現(xiàn)狀與趨勢

    18.2 職業(yè)技能提升與職位晉升

19. 實踐項目3：智能搜索與推薦系統(tǒng)

    19.1 項目需求與設(shè)計

    19.2 數(shù)據(jù)處理與特征工程

    19.3 模型選擇與訓練

    19.4 召回與排序算法

    19.5 用戶反饋與模型迭代

20. 模型部署與系統(tǒng)架構(gòu)

    20.1 分布式計算與大規(guī)模部署

    20.2 實時推薦與在線學習

    20.3 模型監(jiān)控與診斷

第三天

21. 多語言處理與跨文化應(yīng)用

    21.1 多語言文本處理技術(shù)

    21.2 跨文化差異與挑戰(zhàn)

    21.3 翻譯與語種識別

22. 增強學習與強化學習

    22.1 強化學習基礎(chǔ)

    22.2 增強學習在提示詞工程中的應(yīng)用

    22.3 深度強化學習與模型自動優(yōu)化

23. 社交媒體挖掘與情感分析

    23.1 社交媒體數(shù)據(jù)獲取與處理

    23.2 社交網(wǎng)絡(luò)分析與網(wǎng)絡(luò)圖可視化

    23.3 社交媒體情感分析與輿情監(jiān)測

24. 實踐項目4：多模態(tài)對話生成

    24.1 項目需求與設(shè)計

    24.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與融合

    24.3 多模態(tài)模型訓練與生成

    24.4 結(jié)果分析與系統(tǒng)評估

25. 前沿研究與新興技術(shù)

    25.1 自監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習

    25.2 異常檢測與異常行為分析

    25.3 零樣本學習與遷移學習

26. 實踐項目5：個性化推薦系統(tǒng)

    26.1 項目需求與設(shè)計

    26.2 用戶畫像構(gòu)建與分析

    26.3 個性化推薦算法與模型

    26.4 模型融合與效果優(yōu)化

27. 模型解釋與可解釋性

    27.1 黑盒模型解釋技術(shù)

    27.2 模型可解釋性與決策可信度

28. 創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)思維

    28.1 創(chuàng)新思維與創(chuàng)意生成

    28.2 商業(yè)模式與市場定位

    28.3 創(chuàng)業(yè)資源與投融資

29. 倫理道德與法律風險

    29.1 人工智能倫理與社會影響

    29.2 法律風險與合規(guī)管理

30. 課程總結(jié)與學習成果展示

    30.1 課程回顧與知識總結(jié)

    30.2 個人項目成果展示

    30.3 學員交流與分享