一、课程概述

AI大模型培训课程旨在培养具备人工智能前沿技术视野，深入理解大模型(如GPT系列、BERT等)原理，掌握大模型训练、调优、部署及应用的高级AI人才。本课程通过系统化的教学，结合理论与实践，让学员能够紧跟AI技术发展趋势，掌握AI大模型的核心技术与应用能力，为未来的职业发展或技术创新打下坚实基础。

二、课程目标

理解AI大模型基础：深入理解AI大模型的概念、发展历程、技术架构及核心优势。

掌握大模型训练技术：熟悉大模型的训练流程、算法原理及优化方法。

大模型调优与评估：掌握大模型性能调优技巧及评估指标，提升模型效果。

大模型部署与应用：了解大模型部署的多种方案，掌握在实际业务场景中的应用方法。

实战能力提升：通过项目实战，提升学员在AI大模型领域的实际操作能力和问题解决能力。

三、课程结构

1. AI大模型基础篇（1周）

AI大模型概述：概念、发展历程、技术架构

深度学习基础：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等

Transformer模型与自注意力机制

大模型的优势与应用场景

2. 大模型训练技术篇（2周）

大规模数据集构建与预处理

分布式训练框架与并行计算技术

高效训练算法：梯度下降、动量法、Adam等

模型压缩与加速技术

3. 大模型调优与评估篇（2周）

超参数调优策略

正则化与dropout防止过拟合

评估指标与模型选择

性能调优实战：针对特定任务进行模型优化

4. 大模型部署与应用篇（2周）

模型部署方案：云服务、边缘计算、容器化等

模型服务化：RESTful API、gRPC等接口设计

实时推理与批处理

典型应用场景案例分析：自然语言处理、图像识别、智能等

5. 实战项目与前沿探索篇（2周）

AI大模型项目实战：从数据集准备到模型训练、调优、部署的全过程

研究成果分享：探讨AI大模型的进展、挑战与未来趋势

学员分享与交流：鼓励学员分享学习心得、项目经验及创新想法

四、教学方法

理论讲授：结合PPT、视频等多媒体材料，系统讲解理论知识。

实操演练：通过实验室环境，进行大模型训练、调优、部署等实操练习。

案例分析：选取典型AI大模型应用案例，引导学员进行深入分析。

分组讨论：鼓励学员分组讨论，促进思维碰撞与团队协作。

项目实战：模拟真实项目场景，让学员在实战中提升综合能力。

五、评估与认证

日常考核：包括作业、小测验、课堂参与度等。

项目评审：对实战项目进行现场展示与答辩，由导师及行业专家进行评审。

结业考试：综合考察学员的理论知识与实践能力。

证书颁发：完成全部课程并通过考核的学员将获得长沙达内AI大模型培训结业证书，优秀学员还有机会获得相关行业协会或企业的认证或信。