實戰(zhàn)派，北京大學特聘新媒體導師，全網百萬粉絲，瑞幸咖啡、老鄉(xiāng)雞等培訓老師與AI服務商。

曾為500強阿里總監(jiān)、蘇寧電商總經理，百戰(zhàn)之后再教書，并擁有AI直播基地為客戶解憂！

【課程背景】

   使用Transformer與注意力共舞，

   領悟預訓練模型之玄機。

   數據處理與特征工程亦不能忘，

   理解模型優(yōu)化與評估之鈞天門。

   安全隱私與學術道德有所思，

   創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)助權威之抉擇。

   探索倫理法律與風險考量，

   智逐星辰展智慧之遠矚。

【學習收獲】

1、基礎知識之道：

      深入學習機器學習與神經網絡，

      掌握NLP基礎與文本處理技術。

 2、模型設計之道：

      理解Transformer與自注意力的精華，

      使用預訓練模型構建AI提示詞模型。

 3、實戰(zhàn)技能之道：

      學會數據預處理與特征工程，

      掌握模型訓練優(yōu)化與效果評估。

 4、應用拓展之道：

      探索多語言處理與跨文化應用，

      深入了解強化學習與系統(tǒng)架構。

【課程時長】

3天

【課程大綱】

第一天

1. 課程介紹

   1.1 課程目標與意義

   1.2 學習方法與要求

2. AI提示詞工程師崗位概述

   2.1 角色與職責

   2.2 技能要求與能力素養(yǎng)

3. AI基礎知識回顧

   3.1 機器學習基礎

   3.2 深度學習原理

4. NLP基礎與文本處理技術

   4.1 自然語言處理概述

   4.2 分詞與詞性標注

   4.3 語言模型與文本表示

5. 深度學習與神經網絡

   5.1 前饋神經網絡

   5.2 卷積神經網絡(CNN)

   5.3 循環(huán)神經網絡(RNN)

6. 注意力機制與Transformer模型

   6.1 注意力機制概述

   6.2 Transformer模型與自注意力

7. 預訓練語言模型

   7.1 BERT模型

   7.2 GPT模型

   7.3 使用預訓練模型進行下游任務

8. 數據預處理與特征工程

   8.1 數據清洗與去噪

   8.2 特征提取與選擇

   8.3 數據標注與處理

9. 構建AI提示詞模型

   9.1 模型選擇與設計

   9.2 模型訓練與驗證

   9.3 模型優(yōu)化與調參

10. 模型評估與效果分析

    10.1 評估指標與方法

    10.2 結果分析與可解釋性

第二天

11. 應用場景與案例分析

    11.1 文本生成與增強

    11.2 機器翻譯與對話系統(tǒng)

    11.3 情感分析與輿情監(jiān)控

12. 實戰(zhàn)項目1：文本生成與自動回復

    12.1 項目需求與設計

    12.2 數據采集與標注

    12.3 模型訓練與部署

    12.4 性能優(yōu)化與結果展示

13. 實戰(zhàn)項目2：情感分析與輿情監(jiān)控

    13.1 項目需求與設計

    13.2 數據收集與預處理

    13.3 模型訓練與測試

    13.4 結果分析與可視化

14. 模型部署與性能優(yōu)化

    14.1 環(huán)境搭建與部署

    14.2 模型壓縮與加速

    14.3 可擴展性與并發(fā)處理

15. 模型調優(yōu)與遷移學習

    15.1 超參數優(yōu)化與調整

    15.2 遷移學習方法與策略

16. 數據安全與隱私保護

    16.1 數據安全意識與風險管理

    16.2 隱私保護法規(guī)與實踐

17. 持續(xù)學習與領域拓展

    17.1 學習資源與新技術關注

    17.2 學術會議與社區(qū)分享

18. 職業(yè)規(guī)劃與發(fā)展方向

    18.1 AI行業(yè)現狀與趨勢

    18.2 職業(yè)技能提升與職位晉升

19. 實踐項目3：智能搜索與推薦系統(tǒng)

    19.1 項目需求與設計

    19.2 數據處理與特征工程

    19.3 模型選擇與訓練

    19.4 召回與排序算法

    19.5 用戶反饋與模型迭代

20. 模型部署與系統(tǒng)架構

    20.1 分布式計算與大規(guī)模部署

    20.2 實時推薦與在線學習

    20.3 模型監(jiān)控與診斷

第三天

21. 多語言處理與跨文化應用

    21.1 多語言文本處理技術

    21.2 跨文化差異與挑戰(zhàn)

    21.3 翻譯與語種識別

22. 增強學習與強化學習

    22.1 強化學習基礎

    22.2 增強學習在提示詞工程中的應用

    22.3 深度強化學習與模型自動優(yōu)化

23. 社交媒體挖掘與情感分析

    23.1 社交媒體數據獲取與處理

    23.2 社交網絡分析與網絡圖可視化

    23.3 社交媒體情感分析與輿情監(jiān)測

24. 實踐項目4：多模態(tài)對話生成

    24.1 項目需求與設計

    24.2 多模態(tài)數據處理與融合

    24.3 多模態(tài)模型訓練與生成

    24.4 結果分析與系統(tǒng)評估

25. 前沿研究與新興技術

    25.1 自監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習

    25.2 異常檢測與異常行為分析

    25.3 零樣本學習與遷移學習

26. 實踐項目5：個性化推薦系統(tǒng)

    26.1 項目需求與設計

    26.2 用戶畫像構建與分析

    26.3 個性化推薦算法與模型

    26.4 模型融合與效果優(yōu)化

27. 模型解釋與可解釋性

    27.1 黑盒模型解釋技術

    27.2 模型可解釋性與決策可信度

28. 創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)思維

    28.1 創(chuàng)新思維與創(chuàng)意生成

    28.2 商業(yè)模式與市場定位

    28.3 創(chuàng)業(yè)資源與投融資

29. 倫理道德與法律風險

    29.1 人工智能倫理與社會影響

    29.2 法律風險與合規(guī)管理

30. 課程總結與學習成果展示

    30.1 課程回顧與知識總結

    30.2 個人項目成果展示

    30.3 學員交流與分享