AI 大模型應(yīng)用開發(fā)是指基于大規(guī)模參數(shù)的人工智能模型，如GPT系列、BERT等，開展各種智能應(yīng)用的開發(fā)工作。它涉及到多個領(lǐng)域的知識和技術(shù)融合，首先需要具備扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，如線性代數(shù)、概率論等，以理解和構(gòu)建模型的算法基礎(chǔ)。然后利用 Python 等編程語言進(jìn)行模型的實現(xiàn)和數(shù)據(jù)處理。在深度學(xué)習(xí)理論的指導(dǎo)下，深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，尤其是針對大模型的獨特結(jié)構(gòu)設(shè)計和訓(xùn)練機(jī)制，包括大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理、分布式訓(xùn)練等。

【課程名稱】：AI大模型應(yīng)用開發(fā)課程。

【適合對象】：

1、零基礎(chǔ)、非計算機(jī)專業(yè)學(xué)生：無需計算機(jī)專業(yè)背景知識，通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)，能夠從基礎(chǔ)開始逐步掌握AI大模型應(yīng)用開發(fā)技能，開啟進(jìn)入IT領(lǐng)域的新通道，為未來職業(yè)發(fā)展提供更多選擇。

2、即將或已經(jīng)畢業(yè)的計算機(jī)相關(guān)專業(yè)學(xué)生：在已有專業(yè)基礎(chǔ)上，深入學(xué)習(xí)AI大模型應(yīng)用開發(fā)，提升自身競爭力，更好地適應(yīng)快速發(fā)展的IT行業(yè)。

3、不滿當(dāng)前工作環(huán)境或薪資的準(zhǔn)跨行業(yè)者：為想要從傳統(tǒng)行業(yè)或其他領(lǐng)域轉(zhuǎn)換到IT行業(yè)從事AI大模型相關(guān)工作的人群提供專業(yè)培訓(xùn)，助力他們成功轉(zhuǎn)型。

4、后悔選錯專業(yè)的在校生：在校期間提供重新選擇專業(yè)方向的機(jī)會，學(xué)習(xí)熱門的AI大模型應(yīng)用開發(fā)知識，彌補(bǔ)專業(yè)選擇失誤帶來的遺憾。

【課程內(nèi)容】：

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：向量、矩陣的基本運算，包括矩陣乘法、轉(zhuǎn)置、求逆等，以及特征值與特征向量的概念和計算方法；概率分布（如正態(tài)分布、伯努利分布等）、隨機(jī)變量、期望、方差等概念，統(tǒng)計推斷的基本方法，如參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等；數(shù)值計算方法，如數(shù)值逼近、數(shù)值積分、常微分方程數(shù)值解等。

2、Python編程：Python的數(shù)據(jù)類型（整數(shù)、浮點數(shù)、字符串、列表、元組、字典、集合等）、控制結(jié)構(gòu)（條件語句、循環(huán)語句）、函數(shù)定義與調(diào)用、模塊導(dǎo)入等；Python庫（如NumPy、Pandas）進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取、清洗、轉(zhuǎn)換、分析和可視化操作；面向?qū)ο缶幊痰母拍?，包括類的定義、對象的創(chuàng)建、繼承、多態(tài)等特性。

3、深度學(xué)習(xí)理論：深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、基本概念和應(yīng)用領(lǐng)域，了解深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)，包括神經(jīng)元、激活函數(shù)、多層感知機(jī)等；深度學(xué)習(xí)中的經(jīng)典算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于圖像識別任務(wù)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）用于序列數(shù)據(jù)處理（如語音識別、自然語言處理），以及生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）用于生成圖像、文本等數(shù)據(jù)。

4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：對常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行深入分析，如AlexNet、VGG、ResNet等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以及Transformer架構(gòu)在自然語言處理中的應(yīng)用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計的基本原則，包括網(wǎng)絡(luò)深度、寬度、卷積核大小、步長、填充等參數(shù)的選擇，以及如何避免過擬合和梯度消失等問題。

5、大模型核心原理：AI大模型，如GPT系列、BERT等，了解大模型的大規(guī)模參數(shù)、海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練、強(qiáng)大的泛化能力和復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)等特點；研究大模型的訓(xùn)練方法，包括大規(guī)模數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、分布式訓(xùn)練架構(gòu)（如數(shù)據(jù)并行、模型并行）、優(yōu)化算法（如Adam、Adagrad等）；大模型的預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)范式。

6、實踐應(yīng)用開發(fā)：以大模型為基礎(chǔ)，開展自然語言處理應(yīng)用的開發(fā)實踐，如文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、文本生成等；利用大模型技術(shù)進(jìn)行計算機(jī)視覺應(yīng)用的開發(fā)，如圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、人臉識別等。

7、大模型開發(fā)框架：介紹當(dāng)前的大模型開發(fā)框架，如TensorFlow、PyTorch等，了解其特點、優(yōu)勢和應(yīng)用場景；大模型開發(fā)框架的核心模塊，如數(shù)據(jù)加載、模型構(gòu)建、訓(xùn)練循環(huán)、優(yōu)化器、損失函數(shù)等；大模型開發(fā)框架的分布式訓(xùn)練功能，包括如何在多臺機(jī)器或多個GPU上進(jìn)行分布式訓(xùn)練。

8、模型優(yōu)化與部署：如何對訓(xùn)練好的大模型進(jìn)行性能優(yōu)化，包括模型壓縮（如剪枝、量化）、知識蒸餾等技術(shù)；大模型的部署策略，包括如何將模型部署到不同的平臺（如服務(wù)器、移動端、云端），以及如何選擇合適的部署框架和工具（如TensorFlow Serving、ONNX Runtime等）；模型部署后如何進(jìn)行監(jiān)控和維護(hù)，包括模型性能監(jiān)控（如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)的監(jiān)測）、資源使用監(jiān)控（如CPU、GPU使用率、內(nèi)存占用等），以及如何根據(jù)監(jiān)控結(jié)果及時發(fā)現(xiàn)和解決模型運行過程中出現(xiàn)的問題，確保模型的持續(xù)穩(wěn)定運行。

【課程班制】：小班。

【課程目標(biāo)】：通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)，培養(yǎng)學(xué)員在AI大模型領(lǐng)域的核心技能，使其能夠熟練掌握從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)到模型開發(fā)、應(yīng)用實踐、優(yōu)化部署的全流程知識和技能。學(xué)員在完成課程后，能夠獨立完成基于大模型的智能應(yīng)用開發(fā)項目，具備進(jìn)入IT企業(yè)從事AI大模型應(yīng)用開發(fā)相關(guān)工作的能力，成為適應(yīng)時代需求的AI技術(shù)人才。

【課程優(yōu)勢】：

1、前沿性與時效性：課程內(nèi)容每年升級兩次，緊密跟蹤企業(yè)技術(shù)前沿和行業(yè)發(fā)展動態(tài)，及時將新的AI大模型技術(shù)、算法和應(yīng)用案例融入課程教學(xué)中，確保學(xué)員所學(xué)知識與市場需求保持高度同步。

2、小班授課與個性化教學(xué)：采用8-15人真小班制授課模式，授課教師能夠?qū)崟r關(guān)注每位學(xué)員的學(xué)習(xí)狀態(tài)、進(jìn)度和需求，及時給予個性化的指導(dǎo)和反饋。通過課堂互動、小組討論、項目實踐等多種教學(xué)方式，充分激發(fā)學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣和主動性，提高教學(xué)效果。

3、雙師指導(dǎo)與就業(yè)服務(wù)：配備技術(shù)講師和就業(yè)指導(dǎo)老師，提供2V1的簡歷、面試指導(dǎo)服務(wù)。技術(shù)講師在課程教學(xué)過程中注重培養(yǎng)學(xué)員的專業(yè)技能和實踐能力，就業(yè)指導(dǎo)老師則根據(jù)學(xué)員的個人情況和職業(yè)目標(biāo)，提供一對一的職業(yè)規(guī)劃建議，幫助學(xué)員完善簡歷、提升面試技巧，積極推薦就業(yè)機(jī)會。

【教學(xué)環(huán)境】：

【機(jī)構(gòu)優(yōu)勢】：

1、專業(yè)課程與面授教學(xué)：

碼上未來專注于IT職業(yè)培訓(xùn)，精心打造的AI大模型應(yīng)用開發(fā)課程體系科學(xué)合理、內(nèi)容豐富全面，涵蓋了從基礎(chǔ)理論到實踐應(yīng)用的各個環(huán)節(jié)。采用線下面授教學(xué)方式，學(xué)員能夠與教師進(jìn)行面對面的交流互動，及時解決學(xué)習(xí)過程中遇到的問題，獲得更直觀、更深入的學(xué)習(xí)體驗。

2、個性化職業(yè)規(guī)劃：

碼上未來為每位學(xué)員量身定制專屬的職業(yè)規(guī)劃方案，根據(jù)學(xué)員的專業(yè)背景、興趣愛好、職業(yè)目標(biāo)等因素，提供有針對性的學(xué)習(xí)建議和職業(yè)發(fā)展路徑規(guī)劃。幫助學(xué)員明確自己的職業(yè)定位，合理安排學(xué)習(xí)計劃，提高學(xué)習(xí)效率和職業(yè)競爭力，確保學(xué)員在畢業(yè)后能夠順利進(jìn)入自己理想的職業(yè)領(lǐng)域。

3、入職追蹤與提升：

碼上未來建立完善的入職追蹤服務(wù)體系，對畢業(yè)學(xué)員的就業(yè)情況進(jìn)行持續(xù)跟蹤，了解學(xué)員在工作中的表現(xiàn)和需求。為學(xué)員提供免費的提升課程和技術(shù)支持，幫助學(xué)員不斷更新知識和技能，適應(yīng)企業(yè)發(fā)展和行業(yè)變革的要求，實現(xiàn)職業(yè)晉升和個人成長的長期目標(biāo)。