人工智能讲师AI讲师大模型讲师叶梓介绍及大语言模型技术原理与实践提纲(1)

于 2024-05-11 06:22:50 发布
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分类专栏： 程序员 文章标签： 大数据 面试 学习
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网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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该课程适合于对大语言模型技术感兴趣的学习者，从初学者到进阶者均可受益。经过本课程的学习，获得相关技术实战经验，通过一系列的实践案例提高利用大模型解决实际问题能力。

【课程时长】

3天（6小时/天）

【课程对象】

理工科本科及以上，且至少了解一门编程语言。

【课程大纲】（培训内容可根据客户需求调整）
Day1下午<
最低0.47元/天 解锁文章
人工智能讲师AI讲师大模型讲师叶梓简历及大语言模型技术原理与实践提纲
人工智能讲师分享前沿技术
02-21 1693
本课程旨在通过实际案例展示ChatGPT、ChatGLM、Langchain等相关大语言模型的具体应用场景及实践技巧，从而帮助学习者深入了解和掌握大语言模型的概念和更广泛的应用，深入理解其工作方式，包括其基础知识、核心算法和实现方式，掌握其在各行业领域中的应用情况等。该课程适合于对大语言模型技术感兴趣的学习者，从初学者到进阶者均可受益。经过本课程的学习，获得相关技术实战经验，通过一系列的实践案例提高利用大模型解决实际问题能力。
人工智能讲师AI讲师大模型讲师叶梓介绍及大语言模型技术原理与实践提纲
2401_84181108的博客
05-15 459
本课程旨在通过实际案例展示ChatGPT、ChatGLM、Langchain等相关大语言模型的具体应用场景及实践技巧，从而帮助学习者深入了解和掌握大语言模型的概念和更广泛的应用，深入理解其工作方式，包括其基础知识、核心算法和实现方式，掌握其在各行业领域中的应用情况等。该课程适合于对大语言模型技术感兴趣的学习者，从初学者到进阶者均可受益。经过本课程的学习，获得相关技术实战经验，通过一系列的实践案例提高利用大模型解决实际问题能力。
ai讲师人工智能讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-14
人工智能讲师分享前沿技术
05-20 376
接上一篇 P31P32 CV大神——何恺明 n2003年5月，何恺明拿到保送清华的资格，高考获得满分900分的成绩，成为当年广东省9位满分状元之一。 n本科就读于清华大学，博士毕业于香港中文大学多媒体实验室。 n2011年加入微软亚洲研究院（MSRA）工作，主要研究计算机视觉和深度学习。 n2016年，加入Facebook AI Research（FAIR）担任研究科学家。 n2020年1月11日，荣登AI全球最具影响力学者榜单。 故事还没完…… n2021年12月中旬
人工智能老师人工智能讲师计算机视觉讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-10
人工智能讲师分享前沿技术
05-12 578
接上一篇 P21-P22 MAE（掩蔽自编码器） MAE 是一种简单的自编码方法，可以在给定部分观察的情况下重建原始信号。 由编码器将观察到的信号映射到潜在表示，再由解码器从潜在表示重建原始信号。 与经典的自动编码器不同，MAE采用非对称设计 允许编码器仅对部分观察信号（无掩码标记）进行操作 并采用轻量级解码器从潜在表示和掩码标记中重建完整信号。 MAE（掩蔽自编码器） 在预训练期间，大比例的随机的图像块子集（如 75%）被屏蔽掉。 编码器用于可见patch的小子集。在编码
ai讲师人工智能讲师计算机视觉老师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-13
人工智能讲师分享前沿技术
05-17 350
接上一篇 P28P30 实验效果-ViT模型的影响 n性能惊艳：ImageNet-1K最高87.8%。与当前SOTA自监督预训练方法相比，对于 ViT-B 的表现结果都很接近。对于 ViT-L不同方法的结果就存在很大差距，这表明更大模型的挑战是减少过度拟合。 n再看最后一列，仅使用ImageNet-1K数据时，ViT-Huge模型的最高精确度为87.8%，这明显超过了所有在ImageNet-21K 预训练的ViT变种模型。 实验效果-参数改变 n改变各种参数后的对比实验 .
人工智能讲师自然语言处理培训讲师介绍叶梓：人工智能之最新自然语言处理技术与实战NLP讲师简历
人工智能讲师分享前沿技术
09-04 563
人工智能讲师叶梓九月新课推出：《人工智能之最新自然语言处理技术与实战》，助理QQ：526346584 人工智能之最新自然语言处理技术与实战 l课程介绍： 自然语言处理(简称NLP)是计算机科学和人工智能研究的一个重要方向，研究计算机和理解和运用人类语言进行交互的问题，它是集语言学、机器学习、统计学、大数据于一体的综合学科。 本课程主要介绍了NLP中的常用知识点：分词、词法分析、句法分析、向量化方法、经典的NLP机器学习算法，还重点介绍了NLP中最近两年来基于大规模语料预训练的词嵌入模...
人工智能讲师专家老师叶梓人工智能讲师之机器学习与深度学习-34
人工智能讲师分享前沿技术
01-23 8367
最小二乘法的示意图 R语言实现的一元线性回归 一元回归的PYTHON实现 •IMPORT PANDAS ASPD •fromioimportStringIO •fromsklearnimportlinear_model •importmatplotlib.pyplotasplt • •#房屋面积与价格历史数据(csv文件) •csv_data= 's...
人工智能讲师叶梓老师《人工智能概念入门》培训-5
人工智能讲师分享前沿技术
02-22 257
接上一篇 朴素贝叶斯（Naive Bayes） l再看一个例子：假定数据样本世界由水果组成，用它们的颜色和形状描述。 l假定X表示样本是红色和圆的，H表示样本是苹果，则P(H|X)反映当我们看到样本是红色并是圆的时，我们对样本是苹果的确信程度。 贝叶斯定理与全概率公式 可以形象地把全概率公式看成为“由原因推结果”，每个原因对结果的发生有一定的“作用”。 结果发生的是各种...
ai讲师人工智能讲师叶梓《人工智能概念入门》机器学习深度学习讲师-14
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04-08 315
课件为人工智能讲师叶梓人工智能基础课程之一，接上一篇，更多课程，及老师资料可点击个人主页 （人工智能基础课件27页） 高斯分布的MLE 已知概率密度函数为高斯分布，对参数进行最大似然估计。 设x1，x2，...，xN是来源于已知协方差矩阵、未知均值的正态分布的样本向量，即联合概率密度函数的似然函数为 对N个可用的样本，有对数似然函数为 （人工智能基础课件28页） 高斯分布的M...
ai讲师人工智能讲师叶梓《人工智能概念入门》机器学习深度学习讲师-15
人工智能讲师分享前沿技术
04-20 377
课件为人工智能讲师叶梓人工智能基础课程之一，接上一篇，更多课程，及老师资料可点击 个人主页 （人工智能基础课件29页） MLE示例 如图所示，有两枚硬币A、B，每一个实验随机取一枚抛掷10次，共5个实验。 如果我们可观测到每一次所取的硬币，就可根据极大似然估计求解参数A、B为正面的概率θ=(θA,θB)，。 （30页） 高斯分布的MLE示例 import numpy as ...
ai人工智能讲师叶梓人工智能老师《人工智能概念入门》培训人深度学习讲师-12
人工智能讲师分享前沿技术
03-22 303
课件为人工智能讲师叶梓人工智能基础课程之一，接上一篇，更多课程，及老师资料可点击个人主页 似然函数（离散型分布） 这里的连乘来自于重复多次的试验（或来自相同总体的多个样本） 极大似然估计 （未完，下一篇继续）课件为人工智能讲师叶梓人工智能基础课程之一，接上一篇，更多课程，及老师资料可点击个人主页 ...
10月28日人工智能讲师叶梓为各工科院校老师进行了为期三天的人工智能培训
人工智能讲师分享前沿技术
11-14 1657
10月28日人工智能讲师叶梓为各工科院校老师进行了为期三天的人工智能培训，培训过程中人工智能讲师叶梓与各高校老师就人工智能前沿热点进行热烈的讨论。 根据人力资源和社会保障部办公厅《关于印发专业技术人才知识更新工程2019年高级研修项目计划的通知》，中管院人才所于2019年10月份在杭州举办“新工科人工智能（AI）机器学习、深度学习实战案例”研修班 参会对象 各政府、科研院所、企...
人工智能讲师叶梓人工智能之深度学习计算机视觉：OCR-1
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07-22 286
OCR预处理方法可分为二值法、平滑降噪法、倾斜角检测法及校正法等，其预处理方法可分为全局阈值法、局部阈值法及深度学习法等。 首先谈一下全局阈值法。 1、阈值固定法 确定阈值的方法是：将灰度大于 thresh (阈值)的像素设为白色，而小于或等于 thresh的像素设为黑色；或者相反，将大于 thresh的像素设为黑色，而小于或等于 thresh的像素设为白色。这两者只是表现形式不同而已。 2. Ostu算法 最大类间方差算法是一种自适应阈值确定方法，它基于最小二乘法门限分析原理，计算过程简单，是一种常用且稳
人工智能之机器学习与深度学习-5（叶梓老师）
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12-29 383
术语辨析——人工智能 •人工智能：人工智能涵盖的领域很广，除了机器学习外，还包括专家系统、进化计算、模糊逻辑、粗糙集、多智能体、规划问题等。简单的说，就是“机器”在某些方面表现得像人一样有“智慧”。 •最近几年，人工智能的发展主要得益于机器学习领域的推动，尤其是深度学习取得的突破，其他领域的进展相对较小。...
人工智能讲师叶老师专家叶梓人工智能之机器学习与深度学习-2（叶梓老师）
人工智能讲师分享前沿技术
12-27 297
继续讲一些概念： 数据挖掘的基本概念 •数据挖掘，又称为知识发现，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。 •广义的数据挖掘是指知识发现的全过程； •狭义的数据挖掘是指机器学习等发现数据模式的智能方法，即偏重于模型和算法。...
叶梓老师《人工智能概念入门》培训-4
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12-26 260
（接上一篇） 稍许复习下概率论 lP(A)是先验概率。 lP(A|B)是后验概率，或称作：条件B下，A的概率。 l贝叶斯定理(Bayes’ theorem) 非洲人是黑人且说法语的概率很大，看到：是黑人； 听到：讲法语 lA、B是指两个事件。 样本是“苹果B样本是“又红又圆”的” lP(A|B)是在B发生的情况下A发生的概率； 已知样本是“又红又圆”的...
叶梓老师《人工智能概念入门》培训-3
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12-23 262
（接上一篇叶梓老师人工智能概念入门培训-1） 朴素贝叶斯（Naive Bayes） ¡然后你睁眼一看，哇！是个黑人兄弟！ ¡这时候，你就怀疑了……我是在中国吗？ ¡——你的怀疑是合情合理的，这个咱们后面再说，这里假设你拦住的就是一个黑人兄弟。 ¡如果再让你猜这黑人兄弟从哪里来的？ ¡你猜……多半是非洲吧？ ¡为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高 ，...
深度学习讲师人工智能讲师叶梓谈人工智能应用人工智能项目咨询案例-12人工智能专家
人工智能讲师分享前沿技术
11-20 324
系列博文:人工智能讲师叶梓关于人工智能项目的咨询案例，人工智能视觉影像在工业中的应用，接上一篇博文。更多博文点击个人主页浏览目录 带钢压痕缺陷的图像分割结果 带钢压入脏物的图像分割结果 带钢划伤缺陷的图像分割结果 ...
人工智能专家讲师培训老师叶梓：人工智能之最新NLP自然语言处理技术与实战-27
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12-08 164
接上一篇 P58-P59 Viterbi算法-示例 •隐含的身体状态 = { 健康 , 感冒 } •可观察的感觉状态 = { 舒适 , 冷 , 头晕 } •患者健康状态的初始概率分布 = { 健康：0.6 , 感冒： 0.4 } •健康状态的转换概率分布 = {健康->健康：0.7 ,健康->感冒： 0.3 ,感冒->健康：0.4 ,感冒->感冒： 0.6 } •健康状态到感觉的概率分布 = {健康，舒适：0.5 ，冷：0.4 ，头晕： 0.1 ； 感冒
信息化，ai讲师发展
最新发布
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### 信息化时代AI讲师的发展趋势与职业路径 #### AI讲师的职业定位与发展前景 在信息化快速发展的背景下，AI讲师成为连接理论知识与实际应用的重要桥梁。他们不仅需要具备扎实的技术基础，还需要拥有良好的教学能力和行业洞察力。根据对Google的AI人才培养体系的研究[^1]，AI讲师的核心职责在于通过系统化的课程设计和教学方法，帮助学员掌握AI技术的基础知识以及工程实践能力。 此外，AI讲师通常由具有深厚学术背景和技术实践经验的人士担任。例如，叶梓作为一名上海交通大学计算机专业的博士毕业生，其研究方向涵盖了数据挖掘、机器学习等领域，并积累了丰富的项目管理经验[^2]。这种复合型人才正是当前市场上紧缺的教育资源之一。 #### 职业发展路径 AI讲师的职业发展路径可以从以下几个维度展开： 1. **专业化提升** 随着AI技术不断演进，AI讲师需持续更新自己的专业知识库。这包括但不限于最新的算法模型、编程语言（如Python）、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）以及其他前沿技术的应用实例。同时，熟悉特定领域的应用场景（如医疗健康、金融风控等），有助于增强授课内容的相关性和实用性。 2. **教育模式创新** 当前在线教育平台蓬勃发展，为AI讲师提供了更广阔的舞台。利用多媒体工具制作高质量的教学视频、编写互动性强的学习材料，甚至开发专属的训练营或认证课程，都是可行的方向。这些举措不仅能扩大受众范围，还能提高个人品牌影响力。 3. **跨领域融合** 结合其他学科的知识拓展教学范畴也是重要的发展方向。比如将心理学原理融入到用户体验优化中讲解推荐系统的设计思路；或者借助经济学思维来剖析企业如何运用预测模型实现成本节约等问题。此类跨界尝试往往能激发学生更大的兴趣并促进深层次理解。 4. **参与标准化制定** 对于资深从业者而言，还可以参与到各类国家标准或国际协议的起草工作中去。正如文中提到的一位专家曾主导过多项信息化工程建设指南编制工作一样[^2]，这样的经历既是对自身权威性的认可也为其后续事业发展奠定了坚实基础。 5. **向研发端转型** 如果希望进一步深耕技术层面，则可以选择转向产品研发岗位。特别是对于那些擅长解决复杂问题并对质量有着极高追求的人来说，“AI测试框架开发者”的角色或许是一个不错的选择[^3]。这类职位要求候选人不仅要精通传统意义上的软件测试流程，还要能够针对新型智能化解决方案实施全面而细致的功能验证及性能评估。 --- ```python # 示例代码：简单的线性回归演示 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression X = np.array([[1], [2], [3]]) y = np.array([2, 4, 6]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) print(f"斜率: {model.coef_[0]} 截距: {model.intercept_}") ``` 上述代码片段展示了基本的机器学习建模过程，可供初学者直观感受AI的实际操作方式。 --- #### 总结 综上所述，在信息化浪潮席卷全球的大环境下，AI讲师面临着前所未有的机遇与挑战。只有紧跟科技潮流、不断提升自我价值才能在这条充满活力的职业道路上越走越远。 相关问题
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