人工智能生成内容 (AIGC)关键技术与产业应用

AIGC大模型分析（20分钟） 生成式AI的发展历程和能力 国内外大模型产品发展状况和趋势分析 微软和Open AI AIGC产品GPT1，GPT2，GPT3，ChatGPT, GPT4，GPT4o，o1的进化 Anthropic Claude 1, Claude2, Claude 3, Claude 3.5 Sonnet的发展历程 谷歌Gemini1.5：下一代的多模态模型 英伟达亲自下场，对标GPT4！发布NVLM多模态开源大模型 百度的文心一言，文心一格 腾讯混元大模型 阿里的通义千问大模型 中国的大模型独角兽KIMI 国内外大模型能力开放的程度，如何赋能我们做创新 大模型的架构 Transformer 架构 自注意力机制 预训练和微调 AI大模型治理风险评估和治理 通用大模型风险和应对策略分析 生成式人工智能的应用展示（2小时，重点讲解，能力较强的模型的典型应用展示、演练） 能说会写，文案助理（采用O1 mini和Claude sonnet） 文章生成原理 文章生成方法 文章生成策略 文章生成实战 文生图，创作专业的图片 AI绘画工具介绍 ChatGPT文生图提示词训练 文生图实战 文生视频和数字人 内嵌AIGC的办公软件 在excel和word里内嵌ChatGPT ChatGPT在Word里的应用技巧 ChatGPT在Excel里的应用技巧 ChatGPT在PPT自动生成的领域应用 AI编程和案例 编程入门简介 ChatGPT在编程领域的应用：产品规划，环境配置，代码生成，代码解读，文档生成，代码错误检查和修改 AI接管电脑操作范例 PC轻量化大模型构建本地知识库和智能应用 大模型泛在化应用给企业、个人带来的AI转型的压力、机会和挑战 借助生成式AI构建行业企业知识库实战（1.5小时，重点讲解，如何利用AIGC构建企业知识库） 需求分析 确定知识库的用途：是用于内部员工培训、客户支持、还是研发支持？ 明确知识库的范围：涵盖哪些业务领域、产品线或主题？ 设定性能指标：如响应速度、准确率、覆盖面等。 数据收集与整理 内部文档：包括培训资料、技术文档、产品手册、会议记录等。 外部资源：行业报告、公开文献、专利信息、客户反馈等。 结构化与非结构化数据：结合数据库、文本文件、图片、视频等多种形式的数据。 数据预处理与清洗 去重与纠错：删除重复内容，纠正拼写和语法错误。 格式转换：将不同格式的数据统一转换为适合模型处理的格式。 标注与分类：对数据进行标签化分类，便于后续的检索和利用。 选择合适的生成式AI模型 根据需求选择适合的生成式AI模型： 模型类型：如文心一言、通义千问、LLAMA 3、BERT、T5等，根据任务需求选择适合的架构。 开源与商业模型：评估开源模型（如LLAMA、Google的T5、通义千问）与商业模型的优劣。 定制化需求：是否需要对模型进行微调，以适应特定的行业术语和业务场景。 模型训练与微调 预训练模型：基于大规模语料库预训练的模型。 领域适应：利用企业内部数据进行微调，使模型更了解特定行业和企业的语境。 持续优化：根据反馈不断优化模型参数和训练数据，提升性能。 知识库的构建与管理 知识表示：采用适合的知识表示方法，如图谱、向量数据库等。 检索机制：结合生成式AI生成的内容与传统检索技术，提高知识库的检索效率和准确性。 用户界面：设计友好的用户界面，支持自然语言查询和多种交互方式。 部署与集成 技术架构：选择合适的部署方式（云端、本地部署）和技术架构，确保系统的稳定性和扩展性。 系统集成：与CRM、ERP、内部通讯工具等系统无缝集成，实现信息的共享和流动。 安全与权限管理：确保知识库的安全性，设置合理的访问权限，保护企业敏感信息。 维护与更新 定期更新：根据业务变化和新信息，定期更新知识库内容。 反馈机制：建立用户反馈机制，收集使用中的问题和改进建议。 性能监控：持续监控系统性能，及时发现和解决技术问题。 企业知识库实战案例： 微软的内部知识管理 银行的客户知识管理 国际咨询公司埃森哲，凯捷，IBM应用生成式AI的范例 生成式AI对咨询和软件行业的影响（重点讲解1.5小时） 关键洞察 生成式AI是技术催化剂 生成式AI在产业和功能领域的应用案例 生成式AI时代的未来工作范式 生成式AI对咨询行业的业务模式底层逻辑的冲击 数据处理与分析能力提升 自动化报告生成 增强决策支持 个性化服务 成本结构优化 咨询行业工作范式的进化 角色转变与技能需求升级：从执行者到协作者；技能升级 工作流程的变革：自动化与智能化进阶；实时协作与反馈。 知识管理与共享：智能知识库；持续学习与发展。 客户关系与互动模式：个性化互动；虚拟咨询助手。 创新与业务拓展：新服务模式；跨界融合 AIGC对咨询行业从业者带来的机会和挑战，适应AI泛化工作方式的紧迫性 软件公司行业的工作范式的进化 产品开发与设计：自动化编码；智能测试与调试。 项目管理与协作：智能项目管理；协作工具优化。 用户体验与客户支持：智能用户界面；虚拟客服与支持。 创新与竞争优势：快速迭代与创新；新产品与服务。 人才与组织结构：技能需求转变；组织结构优化。 安全与合规：智能安全防护；自动合规管理。 AIGC对软件行业从业者带来的机会和挑战，以及适应AI泛化工作方式的紧迫性 生成式人工智能带来的商业和社会的思考 生成式人工智能的发展趋势（30分钟） 模型规模持续扩大，能力显著提升 多模态生成成为主流 模型定制化和微调 工具和平台的普及，降低使用门槛 强化伦理和合规性考量 “数据墙”和规模效应的递减 数据增强和算法优化 与各行业深度融合，催生新兴应用 AIGC的发展如何影响产业的数字化转型路径 面临的挑战和技术发展趋势 生成式人工智能算力需求分析（略讲10分钟） 生成式模型的算力需求现状 算力需求的技术解决方案 算力需求的趋势与展望 中外大公司的算力扩张竞赛 ChatGPT与人工智能生成内容 (AIGC)算力根基：AI芯片（略讲10分钟） 通用计算和并行计算芯片 图形处理器GPU与通用计算图形处理器GPGPU NPU和DPU的现状和发展趋势 国内外大公司现状和发展布局 算力网络：是不是中国算力短板的解决方案？（略讲10分钟） 算力网络概述 三大运营商的算力网络布局 生成式人工智能（AIGC）催生新型智算中心 算力网络进化路线 算力网络如何赋能AIGC