導(dǎo)讀：清徠智能專注于人工智能技術(shù)應(yīng)用與人才培養(yǎng)，核心團(tuán)隊(duì)來(lái)自清華大學(xué)北京大學(xué)等高等院校，具備深厚的AI技術(shù)背景與產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

為什么選擇我們的課程?

優(yōu)質(zhì)課程內(nèi)容

課程內(nèi)容涵蓋NLP和多模態(tài)模型理論新技術(shù)趨勢(shì)及真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

從零開(kāi)始了解大模型和多模態(tài)技術(shù)，并完成真實(shí)場(chǎng)景下的項(xiàng)目應(yīng)用（如RAG問(wèn)答機(jī)器人）達(dá)到快速就業(yè)或跨行業(yè)應(yīng)用的能力標(biāo)準(zhǔn)。能夠完成相對(duì)成熟AI項(xiàng)目，達(dá)到基本的行業(yè)AI素養(yǎng)。

高就業(yè)高薪資

就業(yè)班就業(yè)高達(dá)95%+學(xué)員平均薪資達(dá)2.5萬(wàn)元

大廠資深講師

授課講師均來(lái)自國(guó)內(nèi)外一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具備豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

真實(shí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

項(xiàng)目來(lái)源于國(guó)內(nèi)外一線大廠經(jīng)過(guò)脫敏處理 貼近實(shí)際工作場(chǎng)景

【AI基礎(chǔ)算法+真實(shí)項(xiàng)目深度講解】

體系完整

0基礎(chǔ)逐行復(fù)現(xiàn)A大模型代碼

實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)

含大量圖像、文本、語(yǔ)音等\實(shí)戰(zhàn)案例，提升動(dòng)手能力。

聚焦前沿

緊跟大模型、多模態(tài)等前沿技術(shù)，把握行業(yè)趨勢(shì)。

搶占AI時(shí)代新機(jī)遇

拓展技術(shù)與管理能力

【培訓(xùn)對(duì)象】

重點(diǎn)高校大一、大二學(xué)生，專業(yè)不限

【目標(biāo)效果】

1、從零開(kāi)始了解大模型和多模態(tài)技術(shù)，并完成真實(shí)場(chǎng)景下的項(xiàng)目應(yīng)用(如RAG問(wèn)答機(jī)器人)

2、達(dá)到快速就業(yè)或跨行業(yè)應(yīng)用的能力標(biāo)準(zhǔn)。能夠完成相對(duì)成熟AI項(xiàng)目，達(dá)到基本的行業(yè)AI素養(yǎng)

【開(kāi)課時(shí)間】

1、預(yù)計(jì)開(kāi)課時(shí)間:2025年3月中旬

2、上課時(shí)間:每周六早上9:00-11:00、周六下午14:00-16:00

【課程形式】

1、總課時(shí)：約30課時(shí)

2、上課頻率：

每周2次，每次2小時(shí)

每期課程總時(shí)長(zhǎng)約2個(gè)月

每個(gè)項(xiàng)目周期為2周

【課時(shí)分配】

1、理論基礎(chǔ)(錄播：15課時(shí))

NLP和多模態(tài)模型基礎(chǔ)原理

2、理論基礎(chǔ)(錄播：15課時(shí))

RAG問(wèn)答機(jī)器人：7課時(shí)

混元Video文生視頻生成模型：8課時(shí)

3、每周答疑：線上互動(dòng)解答問(wèn)題

【開(kāi)課門檻】

1、每期課程滿30人開(kāi)班

2、每個(gè)項(xiàng)目相互獨(dú)立，隨時(shí)可加入單個(gè)項(xiàng)目

【課程形式】

1、直播平臺(tái)：飛書

2、錄播平臺(tái)：飛書

【使用工具】

1、操作平臺(tái)：ModelScope、HuggingFace、GitHub

2、項(xiàng)目性質(zhì)：非計(jì)算機(jī)專業(yè)也可輕松上手

【課程大綱】

NLP大模型：

背景與歷史：從傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法到深度學(xué)習(xí)的演變

基本概念：語(yǔ)法、語(yǔ)義、詞向量、上下文意識(shí)等

主流模型：RNN、LSTM、Transformer、BERT、GPT系列

新進(jìn)展：GPT-3、Qwen、ChatGLM、GPT-4等

技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案：計(jì)算資源、數(shù)據(jù)量、調(diào)優(yōu)策略

多模態(tài)大模型

定義與重要性：文本、圖像、視頻數(shù)據(jù)的融合與理解

代表模型：CLP、DALL-E、BLP、Stable Diffusion

數(shù)據(jù)融合技術(shù)與應(yīng)用場(chǎng)景

技術(shù)難點(diǎn)及解決方案

基于RAG的問(wèn)答機(jī)器人(7課時(shí)直播)

項(xiàng)目概述與技術(shù)棧：學(xué)習(xí)如何利用PyTorch、Transformers和FAISS技術(shù)構(gòu)建高效問(wèn)答機(jī)器人。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與技術(shù)架構(gòu)：掌握問(wèn)答系統(tǒng)的數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理與高效架構(gòu)設(shè)計(jì)技巧。

模型評(píng)估與優(yōu)化：深入探討性能指標(biāo)優(yōu)化和問(wèn)答效果提升的好實(shí)踐。

實(shí)驗(yàn)案例分享：通過(guò)真實(shí)案例展示RAG問(wèn)答機(jī)器人的落地應(yīng)用效果，助力學(xué)員快速上手。

混元Video文生視頻生成模型(7課時(shí) 直播)

項(xiàng)目概述與技術(shù)棧：探索混元Video的核心技術(shù)與實(shí)現(xiàn)路徑，掌握視頻生成的關(guān)鍵技能。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與模型部署：學(xué)習(xí)如何準(zhǔn)備高質(zhì)量視頻數(shù)據(jù)，并高效完成模型部署。

視頻生成質(zhì)量評(píng)估與調(diào)優(yōu)：通過(guò)案例分析與實(shí)踐，掌握視頻生成效果的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)與調(diào)優(yōu)技巧。

【團(tuán)隊(duì)介紹】

技術(shù)團(tuán)隊(duì)：AI實(shí)驗(yàn)室博士、AI企業(yè)高級(jí)工程師，30年IT項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

產(chǎn)品負(fù)責(zé)人：前騰訊AI專家，擅長(zhǎng)AI落地轉(zhuǎn)化設(shè)計(jì)。

項(xiàng)目經(jīng)理團(tuán)隊(duì)：具有豐富的企業(yè)咨詢與交付經(jīng)驗(yàn)，覆蓋制造、教育、金融、能源等行業(yè)。

講師與培訓(xùn)顧問(wèn)：中國(guó)軟件行業(yè)協(xié)會(huì)認(rèn)證講師，授課生動(dòng)、案例豐富。