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數(shù)字技術及應用 ChatGPT與AI技術發(fā)展 ——新技術、新創(chuàng)新、新應用

主講老師: 王鴻華 王鴻華

主講師資:王鴻華

課時安排: 1天/6小時
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 營銷,是連接企業(yè)與市場的橋梁,通過創(chuàng)意策略、精準定位和有效溝通,將產品或服務推廣給目標消費者。它不僅是推銷產品,更是傳遞價值、建立品牌與消費者之間的情感連接。在數(shù)字化時代,營銷手段日益多樣化,包括社交媒體推廣、內容營銷、大數(shù)據分析等,以更精準地滿足消費者需求。營銷的本質在于理解市場、洞察消費者心理,通過創(chuàng)意和策略,實現(xiàn)企業(yè)與消費者的共贏。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數(shù)字化轉型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2024-05-15 15:04


課程背景

ChatGPT 是美國人工智能公司 Openai 旗下的一款產品, ChatGPT 表面上就是一個文本生成器,聊天機器人,知識淵博,善解人意。但目前應用主要聚焦在AIGC,是核心的技術本質是基于人類反饋的強化學習建模。

那么ChatGPT為什么這么厲害?他有什么過人之處,它的出現(xiàn)會為未來我們工作和日常生活帶來什么影響?本節(jié)課重點幫助學員系統(tǒng)了解ChatGPT及AI,打開數(shù)字世界新視窗。

課程收獲

1. 了解ChatGPT的誕生背景、主要功能特征

2. 了解ChatGPT的底層AI技術邏輯

3. 了解ChatGPT對工作生活中的應用

課程對象產品經理、技術中心、數(shù)字化中心等

課程時長2天(6小時)

課程大綱

課題一:AI

1. 誕生:AI是如何誕生的

2. 命題:AI是解決什么問題的?

3. 發(fā)展:AI在解決問題的路上都走過了哪些階段?

4. 趨勢:AI的分類

(1)分析性AI:機器學習與數(shù)據建模

2)生成式AI:GPT和ChatGPT的誕生

課題二:分析性AI

1. 分析性AI的目的:賦助人工做出科學判斷

2. 科學決策三大核心要素

(1)數(shù)據模型

(2)大數(shù)據

(3)超高算力

3. 數(shù)據模型:分析性AI——機器學習

(1)監(jiān)督學習、無監(jiān)督、強化學習

(2)深度學習與機器視覺

4. 大數(shù)據:數(shù)據技術

(1)數(shù)據采集

(2)數(shù)據傳輸

(3)數(shù)據存儲

(4)數(shù)據清洗、轉化與集成

(5)數(shù)據治理

(6)數(shù)據管理

(7)數(shù)據安全

(8)數(shù)據可視化

(9)數(shù)據資產化

(10)數(shù)據資產服務平臺

5. 算力:從云計算到量子計算

(1)算力的定義

(2)算力與芯片技術

(3)云計算與東數(shù)西算

(4)量子計算

6. 分析性AI賦能科學分析的底層邏輯

(1)數(shù)據可視化

(2)數(shù)據分析

(3)指導決策改進

課題三:分析性AI:AI與物聯(lián)網

1. 定義物聯(lián)網

2. 物聯(lián)網與AI的關系

3. 數(shù)字孿生

4. 5G+物聯(lián)網+AI在工業(yè)互聯(lián)網中的地位

課題四:生成式AI

1. 生成式AI的背景

2. 生成式AI的核心指導思想

3. GPT技術

4. BERT與GPT的區(qū)別聯(lián)系

5. ChatGPT的誕生:從GPT到ChatGPT

課題五:ChatGPT到底是什么?

1. 說說人工智能聊天機器人

2. ChatGPT的誕生背景:從人機對話到AIGC

3. 微軟必應收縮引擎與Edge瀏覽器的出現(xiàn)

4. 當下的ChatGPT的主要核心特征

(1)傳統(tǒng)智能客服機器人與ChatGPT的區(qū)別

(2)ChatGPT聊天機器人的特征

(3)OGC-PGC-UGC社區(qū)到AIGC的一路蛻變

(4)ChatGPT,AIGC的未來

5.解析ChatGPT AI下的三大核心要素

1)數(shù)據模型:GPT-3.5系列模型,有著多達1750億個模型參數(shù)

2)大數(shù)據:依托OPENAI公共爬蟲數(shù)據集有著超過萬億單詞的人類語言數(shù)據集

3)算力:基于微軟Azure AI超算基礎設施上進行訓練,總算力消耗約3640PF-days

6.ChatGPT競爭優(yōu)勢的所在:RLHF基于人類反饋的強化學習,解決了模型生成的問題

7.ChatGPT的局限:基于RLHF模型下如何破解真實性問題

8.目前國內外大模型的發(fā)展情況

課題六:生成式AI對工作和生活帶來的影響

1. 生成式AI仍然擺脫不了早期的數(shù)據生成

2. 生成式AI正在從Chat領域向AIGC和行業(yè)進行滲透

3. 對工作和生活帶來的影響

(1)對效率的影響

(2)對創(chuàng)意的影響

(3)對資產產權的影響

(4)對價值生成的影響

(5)對未來商業(yè)模式的影響

 


 
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