前沿技术基础及应用短培方案概述
课程方案结构
该方案提供五种核心课程模块，涵盖人工智能基础、大语言模型（LLM）、AIGC（生成式人工智能）、数字人及DeepSeek技术，每种模块下设不同时长和深度的子课程，满足不同受众的学习需求。
1. 人工智能基础
- 核心内容：人工智能概述、项目开发方法论、生成式AI（AIGC）应用、大语言模型任务处理、多模态生成、深度学习基础、行业应用（智慧工业、自动驾驶）、AI带来的思考（社会、伦理、诚信问题）。
- 目标：开拓AI与大模型应用视野，掌握深度学习技术，理解AI在各行业的应用案例及挑战。
2. 大语言模型（LLM）应用实战
- 核心内容：数据集构建、模型评估、Prompt工程、知识客服应用、大模型精调实战。
- 目标：提升大模型应用能力，实现垂直领域问答助手、知识客服机器人等实战应用。
3. AIGC多模态创作
- 核心内容：AIGC基础、文生图、图生图、音频生成、视频生成、一键换衣实战。
- 目标：掌握AIGC核心技术，实现多模态内容生成，提升创意设计效率。
4. 数字人实现与应用
- 核心内容：数字人科普、行业应用、制作（形象/声音定制）、客服/文旅/营销场景应用。
- 目标：学会制作和落地数字人，实现大模型交互和业务场景应用。
5. DeepSeek技术
- 核心内容：技术原理、API开发、模型优化部署、行业应用、项目实战。
- 目标：掌握DeepSeek工具的核心功能与API调用，设计AI解决方案，解决科研垂直领域问题。
6. 行业大模型（以金融为例）
- 核心内容：金融大模型背景、增量预训练、指令微调、评估、LlamaIndex使用。
- 目标：构建行业大模型，实现金融场景的智能应用，提升业务效率。
课程选课指南
- 受众：学校学生（不限专业）、企业技术研发/管理人员、对AI感兴趣的个人。
- 方案：根据编程基础和需求选择不同难度（0代码/有代码）和深度的课程，如“大模型新视界”“大模型基础及应用实战”等。
核心观点与结论
- 技术融合：强调AI、大模型、AIGC、数字人等技术的交叉融合，推动跨学科创新。
- 行业赋能：通过实战课程和行业案例，提升学员解决实际问题的能力，助力企业数字化转型。
- 伦理思考：关注AI技术的社会影响，强调技术应用的伦理规范和责任意识。
- 未来趋势：大模型技术将持续演进，成为各行业智能化升级的核心驱动力。
