| 主講老師： | 李文耀 | |
| 課時(shí)安排： | 1-2天，6小時(shí)/天 | |
| 學(xué)習(xí)費(fèi)用： | 面議 | |
| 課程預(yù)約： | 隋老師  (微信同號(hào)) |
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| 課程簡(jiǎn)介： | ChatGPT（全稱Chat Generative Pre-trained Transformer），聊天式預(yù)訓(xùn)練生成轉(zhuǎn)換模型，是一種生成式語(yǔ)言模型，俗稱 “通用聊天機(jī)器人”，是人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI開發(fā)的一種基于人工智能（AI）技術(shù)的自然語(yǔ)言處理工具。該模型基于Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，即GPT3.5架構(gòu)，并且還在繼續(xù)演進(jìn)與發(fā)展。 | |
| 內(nèi)訓(xùn)課程分類： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購(gòu)物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
| 更新時(shí)間： | 2023-02-27 14:09 |
ChatGPT（全稱Chat Generative Pre-trained Transformer），聊天式預(yù)訓(xùn)練生成轉(zhuǎn)換模型，是一種生成式語(yǔ)言模型，俗稱 “通用聊天機(jī)器人”，是人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI開發(fā)的一種基于人工智能（AI）技術(shù)的自然語(yǔ)言處理工具。該模型基于Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，即GPT3.5架構(gòu)，并且還在繼續(xù)演進(jìn)與發(fā)展。
ChatGPT的總體技術(shù)路線是：采用自然語(yǔ)言處理+搜索引擎集成的架構(gòu)，構(gòu)建GPT3.5+大型語(yǔ)言模型（LLM）+強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)訓(xùn)練模型（RLHF），通過連接大量的語(yǔ)料庫(kù)，在效果強(qiáng)大、基于自注意力機(jī)制的GPT3.5架構(gòu)的大型語(yǔ)言模型（LLM）基礎(chǔ)上，引入RLHF（基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)）技術(shù)，通過預(yù)訓(xùn)練方法處理大模型序列數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，通過“人工標(biāo)注數(shù)據(jù)（人工反饋）+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”來不斷微調(diào)（Fine-tune）預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，從而實(shí)現(xiàn)擁有語(yǔ)言理解和文本生成的能力，以完成特定任務(wù)。ChatGPT實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵要素是：NLP（自然語(yǔ)言處理）是核心 ，搜索是輔助，算力是硬核。
ChatGPT是生成式人工智能技術(shù)，是一個(gè)創(chuàng)造性的新世界。ChatGPT模型以對(duì)話的方式進(jìn)行人機(jī)交互，包括普通聊天、連續(xù)對(duì)話，語(yǔ)言翻譯、信息咨詢、方案策劃、撰寫詩(shī)詞作文、編寫程序、修改代碼等，ChatGPT不僅能夠回答后續(xù)問題，還能承認(rèn)錯(cuò)誤，質(zhì)疑不正確的問題，并拒絕不適當(dāng)?shù)恼?qǐng)求。ChatGPT具備上知天文、下知地理，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)的能力，做到與真正人類幾乎無異的聊天場(chǎng)景進(jìn)行交流。ChatGPT于2022年11月30日上線測(cè)試，2022年12月5日，ChatGPT用戶數(shù)突破了100萬，目前，ChatGPT月活用戶數(shù)超過一億。
習(xí)近平總書記曾指出：“數(shù)字技術(shù)正以新理念、新業(yè)態(tài)、新模式全面融入人類經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會(huì)、生態(tài)文明建設(shè)各領(lǐng)域和全過程”。在當(dāng)前數(shù)字世界和物理世界加速融合的大背景下，以ChatGPT為代表的人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)正在悄然引導(dǎo)著一場(chǎng)深刻的變革，重塑甚至顛覆數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)方式和消費(fèi)模式，將極大地豐富人們的數(shù)字生活，是未來全面邁向數(shù)字文明新時(shí)代不可或缺的支撐力量。
基于上述分析，為進(jìn)一步推動(dòng)以ChatGPT為代表的人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)的廣泛應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)發(fā)展與布局，賦能我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字政府、數(shù)字社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展，為培養(yǎng)數(shù)字轉(zhuǎn)型時(shí)代急需的高端人才，特在全國(guó)開展《ChatGPT技術(shù)與商業(yè)模式及產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局》高端咨詢類培訓(xùn)課程。
本課程技術(shù)交流的主要宗旨是：
從ChatGPT的技術(shù)方案中，學(xué)習(xí)更多有價(jià)值的東西，不僅僅是單純的技術(shù)，單純的軟件、工具或算法，更重要的是學(xué)習(xí)其中的邏輯思維方法、科學(xué)研究方法、技術(shù)與產(chǎn)品創(chuàng)新方法等。讓我們深刻領(lǐng)悟，技術(shù)方案中的某一點(diǎn)點(diǎn)創(chuàng)新，卻可以引發(fā)革命性的巨變，創(chuàng)造巨大的價(jià)值。
本課程的主要亮點(diǎn)是：
（1）本課程以前瞻性、獨(dú)特的視角，按照概念篇、架構(gòu)篇、技術(shù)篇、算力篇、體驗(yàn)篇、應(yīng)用篇、商業(yè)篇、產(chǎn)業(yè)篇、建議篇九大模塊，對(duì)ChatGPT技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)、全面，深刻、而又富于創(chuàng)新地闡述。
（2）關(guān)注訴求與商用落地，從商機(jī)挖掘、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、行業(yè)應(yīng)用布局等維度，闡述以ChatGPT技術(shù)為代表的生成式人工智能（AI）技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用理念與產(chǎn)業(yè)發(fā)展和行業(yè)應(yīng)用布局。
本課程采用模塊化教學(xué)方法，總體架構(gòu)主要包括以下9個(gè)教學(xué)模塊：
模塊一：概念篇-ChatGPT概念詮釋及技術(shù)發(fā)展
模塊二：架構(gòu)篇-ChatGPT系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程
模塊三：技術(shù)篇-ChatGPT關(guān)鍵技術(shù)及原理詳解
模塊四：算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局
模塊五：體驗(yàn)篇-ChatGPT基本功能及使用體驗(yàn)
模塊六：應(yīng)用篇-ChatGPT應(yīng)用場(chǎng)景及行業(yè)布局
模塊七：商業(yè)篇-ChatGPT商業(yè)模式及商機(jī)挖掘
模塊八：產(chǎn)業(yè)篇-ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展及投資分析
模塊九：建議篇-ChatGPT面臨挑戰(zhàn)及發(fā)展建議
授課時(shí)間 | 授課內(nèi)容 | 授課時(shí)長(zhǎng) | |
第一天 | 上午 | 模塊一：概念篇-ChatGPT概念詮釋及技術(shù)發(fā)展 | 1小時(shí) |
模塊二：架構(gòu)篇-ChatGPT系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程 | 2小時(shí) | ||
下午 | 模塊三：技術(shù)篇-ChatGPT關(guān)鍵技術(shù)及原理詳解（1） | 3小時(shí) | |
課程小結(jié)、答疑、交流討論與互動(dòng)環(huán)節(jié) | 0.5小時(shí) | ||
第二天 | 上午 | 模塊三：技術(shù)篇-ChatGPT關(guān)鍵技術(shù)及原理詳解（2） | 3小時(shí) |
下午 | 模塊四：算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局 | 3小時(shí) | |
課程小結(jié)、答疑、交流討論與互動(dòng)環(huán)節(jié) | 0.5小時(shí) | ||
第三天 | 上午 | 模塊五：體驗(yàn)篇-ChatGPT基本功能及使用體驗(yàn) | 1小時(shí) |
模塊六：應(yīng)用篇-ChatGPT應(yīng)用場(chǎng)景及行業(yè)布局 | 2小時(shí) | ||
下午 | 模塊七：商業(yè)篇-ChatGPT商業(yè)模式及商機(jī)挖掘 | 1小時(shí) | |
模塊八：產(chǎn)業(yè)篇-ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展及投資分析 | 1.5小時(shí) | ||
模塊九：建議篇-ChatGPT面臨挑戰(zhàn)及發(fā)展建議 | 0.5小時(shí) | ||
課程總結(jié)、答疑、交流討論與互動(dòng)環(huán)節(jié) | 0.5小時(shí) | ||
人工智能及ChatGPT技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈各廠家、芯片/模組/終端廠家、互聯(lián)網(wǎng)公司、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商（ISP）、互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容提供商（ICP）、互聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā)公司、電信運(yùn)營(yíng)商、廣電運(yùn)營(yíng)商、游戲公司、新媒體制作公司、各行業(yè)客戶、企事業(yè)單位、咨詢公司、科研院所與大專院校等單位，從事人工智能及ChatGPT技術(shù)相關(guān)工作的管理人管、技術(shù)人員等。
培訓(xùn)主題 | 詳細(xì)內(nèi)容 |
模塊一：概念篇-ChatGPT概念詮釋及技術(shù)發(fā)展 | 1．ChatGPT概念詮釋及技術(shù)發(fā)展 1.1什么是ChatGPT？（技術(shù)視角、OpenAI、維基百科的定義） 1.2 ChatGPT技術(shù)核心要點(diǎn)詮釋 1.3 問題：如何理解ChatGPT？-理解ChatGPT的關(guān)鍵點(diǎn) 1.3.1 ChatGPT是如何工作的？ 1.3.2 ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于何處？ 1.3.3 ChatGPT如何進(jìn)行模型預(yù)訓(xùn)練？ 1.3.4 ChatGPT是如何自動(dòng)生成文本的？ 1.3.5 ChatGPT如何準(zhǔn)確回答問題？ 1.3.6 ChatGPT如何按照人類思維回答問題？ 1.4問題：ChatGPT的主要技術(shù)有哪些？ 1.5 ChatGPT的主要特點(diǎn)有哪些？ 1.6ChatGPT的最大創(chuàng)新點(diǎn)是什么？ 1.7ChatGPT優(yōu)化對(duì)話語(yǔ)言模型的優(yōu)化目標(biāo)是什么？ 1.8ChatGPT與普通聊天機(jī)器人的區(qū)別是什么？ 1.9ChatGPT存在的問題與不足是什么？ 1.10ChatGPT界面及網(wǎng)址 1.11ChatGPT的基本功能 1.12 ChatGPT和AIGC的關(guān)系是什么？ 1.13 ChatGPT、AIGC和元宇宙的關(guān)系是什么？ 1.14 ChatGPT對(duì)推動(dòng)元宇宙的商用落地與快速發(fā)展有何影響？ 1.15ChatGPT的產(chǎn)生、發(fā)展及影響 1.15.1 ChatGPT的產(chǎn)生 1.15.2 ChatGPT的發(fā)展歷程（GTP-1,GTP-2,GTP-3, ChatGPT, GTP-4） 1.15.3 ChatGPT的研究現(xiàn)狀 1.15.4 ChatGPT的產(chǎn)生與發(fā)展對(duì)人類社會(huì)將帶來什么影響？ 1.15.5 ChatGPT對(duì)哪些職業(yè)和工作產(chǎn)生挑戰(zhàn)和影響？ 1.16 ChatGPT對(duì)我們的啟示有哪些？ 1.17如何從ChatGPT的技術(shù)方案中學(xué)習(xí)有價(jià)值的東西？ 1.18 如何運(yùn)用基于人工智能的ChatGPT技術(shù)方案賦能行業(yè)智慧應(yīng)用與商用落地和快速發(fā)展？ |
模塊二：架構(gòu)篇-ChatGPT系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程
| 2. ChatGPT的系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程 2.1 ChatGPT的總體技術(shù)路線是什么？ 2.1.1自然語(yǔ)言處理+搜索引擎集成架構(gòu) 2.1.2 GPT3.5+大型語(yǔ)言模型（LLM）+強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)訓(xùn)練模型架構(gòu) 2.1.3 ChatGPT實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵要素有哪些？ 2.2 構(gòu)建ChatGPT系統(tǒng)架構(gòu)需要考慮哪些關(guān)鍵問題？ 2.2.1 ChatGPT技術(shù)架構(gòu)的關(guān)鍵點(diǎn)是什么？ 2.2.2 ChatGPT預(yù)訓(xùn)練模型有哪些？ 2.2.3 ChatGPT預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有哪些？ 2.2.4 ChatGPT如何進(jìn)行模型預(yù)訓(xùn)練？ 2.2.5 ChatGPT進(jìn)行模型訓(xùn)練的步驟有哪些？ 2.3 ChatGPT的工作流程-理解ChatGPT架構(gòu)的基礎(chǔ) 2.3.1 有監(jiān)督微調(diào)（SFT） 2.3.2 獎(jiǎng)勵(lì)模型（RM）訓(xùn)練 2.3.3 PPO模型強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2.3.4 基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)-RLHF 2.3.5 例子：ChatGPT語(yǔ)言處理的工作流程 語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)流程：輸入文本、語(yǔ)言識(shí)別、情感分析、信息抽取、命名實(shí)體識(shí)別、句子相似性處理、文本分類、全文搜索、文本生成、上下文管理、問題解答、輸出文本 2.4 ChatGPT的系統(tǒng)架構(gòu)-Transformer架構(gòu) 2.4.1什么是Transformer？ 2.4.2 Transformer模型的作用 2.4.3 Transformer總體架構(gòu)及組成 （1）輸入部分，（2）輸出部分，（3）編碼器部分，（4）解碼器部分 2.4.4 Encoder-Decoder編碼器-解碼器框架 2.4.5 輸入部分的實(shí)現(xiàn) （1）文本嵌入層及作用，（2）位置編碼器及作用 2.4.6編碼器部分的實(shí)現(xiàn) （1）掩碼張量，（2）注意力機(jī)制，（3）多頭注意力機(jī)制，（4）前饋全連接層，（5）規(guī)范化層，（6）子層連接結(jié)構(gòu)，（7）編碼器層，（8）編碼器 2.4.7解碼器部分的實(shí)現(xiàn) （1） 解碼器層，（2）解碼器 2.4.8 輸出部分的實(shí)現(xiàn) （1）線性層，（2）softmax層 2.4.9模型構(gòu)建 2.5案例分析：使用Transformer構(gòu)建語(yǔ)言模型 2.6 GPT3.5預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu) 2.7 大型語(yǔ)言模型（LLM）架構(gòu) 2.8 強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)訓(xùn)練模型架構(gòu)-RLHF架構(gòu) 2.9 ChatGPT應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)及組成-端邊網(wǎng)云（水平分割） 2.9.1 ChatGPT應(yīng)用終端（PC機(jī)、智能手機(jī)、PAD等） 2.9.2 邊緣計(jì)算（邊緣算力） 2.9.3 互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng) 2.9.4 云（超級(jí)計(jì)算機(jī)、超級(jí)算力）-云數(shù)據(jù)中心（Microsoft Azure、國(guó)資云（國(guó)家云）、天翼云、移動(dòng)云、沃云、華為云、百度云、阿里云、騰訊云等） 2.10 ChatGPT系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化及應(yīng)用推廣 |
模塊三：技術(shù)篇-ChatGPT關(guān)鍵技術(shù)及原理詳解
| 3. ChatGPT關(guān)鍵技術(shù)及原理詳解 3.1 ChatGPT的關(guān)鍵技術(shù)體系 3.2 ChatGPT的技術(shù)基礎(chǔ)-AI：人工智能 3.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)- ML 3.2.2深度學(xué)習(xí) 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.2.4自然語(yǔ)言處理-NLP 3.2.5 人工智能生成內(nèi)容-AIGC 3.3 ChatGPT的關(guān)鍵技術(shù)-Transformer技術(shù) 3.3.1什么是Transformer？ 3.3.2 Encoder-Decoder技術(shù) 3.3.3 Transformer分類模型 3.3.4 Transformer算法-GTP3.5預(yù)訓(xùn)練模型 3.3.5預(yù)訓(xùn)練模型-自然語(yǔ)言理解 3.3.6預(yù)訓(xùn)練模型-長(zhǎng)序列建模 3.3.7預(yù)訓(xùn)練模型-模型優(yōu)化 3.3.8 Transformer算法流程 3.3.9 問題:Transformer算法的改進(jìn)及主要優(yōu)點(diǎn)是什么？ 3.4 ChatGPT的關(guān)鍵技術(shù)-GPT：預(yù)訓(xùn)練生成模型 3.5 ChatGPT的關(guān)鍵技術(shù)-LLM：大型語(yǔ)言模型 3.6 ChatGPT的關(guān)鍵技術(shù)-RLHF:基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí) 3.7 ChatGPT的關(guān)鍵技術(shù)-數(shù)據(jù)標(biāo)注 |
模塊四：算力篇-ChatGPT算力需求及算力布局
| 4. ChatGPT算力需求及算力布局 4.1 人工智能（AI）復(fù)雜算法的算力需求分析 4.1.1 人工智能不同算法的算力需求分析 4.1.2 ChatGPT算力需求分析 4.1.3 ChatGPT算力需求舉例 4.2算力的概念及量綱 4.3 算力的分類 4.3.1基礎(chǔ)算力（基于CPU芯片） 4.3.2 智能算力（基于AI芯片，包括GPU/DPU/FPGA/ASIC芯片等） 4.3.3 超算算力（超級(jí)計(jì)算機(jī)、計(jì)算集群） 4.3.4 量子算力（量子計(jì)算機(jī)） 4.4 算效的概念 4.5 綜合算力（算力+存力+運(yùn)力） 4.6算力應(yīng)用場(chǎng)景 4.7 算力部署策略-“東數(shù)西算”工程 4.7.1“東數(shù)西算”的概念 4.7.2 “東數(shù)西算”的應(yīng)用場(chǎng)景 4.7.3 “東數(shù)西算”的數(shù)據(jù)處理 4.7.4 “東數(shù)西算”工程總體架構(gòu)（8大樞紐中心、10大數(shù)據(jù)中心集群） 4.7.5數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)類型 4.7.6數(shù)據(jù)中心集群建設(shè)規(guī)模 4.7.7 “東數(shù)西算”工程建設(shè)方案：聯(lián)接力+運(yùn)力+算力+智力 4.8算力部署方案-算力網(wǎng)絡(luò) 4.8.1 算力網(wǎng)絡(luò)的定義及技術(shù)特點(diǎn) 4.8.2 算力網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別 4.8.3 算力網(wǎng)絡(luò)的工作原理及業(yè)務(wù)流程 4.8.4 算力網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)與接口 4.8.5 算力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)與組成 4.8.6 算力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)方案 4.9 基于“東數(shù)西算”工程的ChatGPT部署策略-安全、高可靠運(yùn)行等 4.9.1 西部數(shù)據(jù)中心-ChatGPT大型語(yǔ)言模型建模與訓(xùn)練 4.9.1 東部數(shù)據(jù)中心-ChatGPT推理服務(wù)等 4.10 基于“算力網(wǎng)絡(luò)”的ChatGPT部署策略-海量數(shù)據(jù)處理、超級(jí)算力、高可靠、低時(shí)延、安全等 |
模塊五：體驗(yàn)篇-ChatGPT基本功能及使用體驗(yàn)
| 5. ChatGPT基本功能及使用體驗(yàn) 5.1 ChatGPT的基本功能及特征 5.2 ChatGPT的基本功能-語(yǔ)言處理功能及描述 文本生成、文本補(bǔ)全、文本分類、文本校正、詩(shī)歌生成、內(nèi)容創(chuàng)建、問答、翻譯、摘要、改寫、情感分析、聊天機(jī)器人等 5.3 ChatGPT的高級(jí)功能-高端應(yīng)用功能及描述 編寫和調(diào)試計(jì)算機(jī)程序、程序修改、模擬Linux系統(tǒng)、企業(yè)策劃、方案設(shè)計(jì)、項(xiàng)目咨詢、文學(xué)創(chuàng)作、撰寫演講提綱、撰寫分析報(bào)告、金融分析、工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)學(xué)診斷、教育、供應(yīng)鏈管理、銷售和營(yíng)銷、法律應(yīng)用、科學(xué)研究等。 5.4 ChatGPT使用體驗(yàn)及效果評(píng)估 |
模塊六：應(yīng)用篇-ChatGPT應(yīng)用場(chǎng)景及行業(yè)布局
| 6. ChatGPT應(yīng)用場(chǎng)景及行業(yè)布局 6.1 ChatGPT應(yīng)用總體思路：運(yùn)用ChatGPT技術(shù)方案及思想賦能行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型及落地實(shí)施 6.2 ChatGPT應(yīng)用場(chǎng)景及行業(yè)領(lǐng)域分析 6.3 ChatGPT+機(jī)器人場(chǎng)景應(yīng)用方案及布局 6.3.1 ChatGPT生成式預(yù)訓(xùn)練模型升級(jí)各行業(yè)機(jī)器人 6.3.2 ChatGPT+行業(yè)機(jī)器人賦能行業(yè)應(yīng)用 6.4 ChatGPT聊天機(jī)器人+智慧家庭應(yīng)用方案及布局 6.4.1 ChatGPT聊天機(jī)器人精心陪伴老人 6.4.2 ChatGPT聊天機(jī)器人陪伴兒童成長(zhǎng) 6.5 基于ChatGPT聊天機(jī)器人的智能客服應(yīng)用 6.6 ChatGPT+工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用方案及布局 6.6.1 GPT生成式預(yù)訓(xùn)練模型+專家系統(tǒng)融合應(yīng)用 6.6.2 GPT生成式預(yù)訓(xùn)練模型優(yōu)化專家系統(tǒng) 6.6.3 GPT預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化模型提高產(chǎn)品質(zhì)檢效率 6.6.4 GPT預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化模型提高設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)的能力 6.6.5 GPT預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化模型提高設(shè)備精準(zhǔn)故障定位的能力 6.7 ChatGPT+農(nóng)業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用方案及布局 6.8 ChatGPT+醫(yī)療場(chǎng)景應(yīng)用方案及布局 6.9 ChatGPT+教育場(chǎng)景應(yīng)用方案及布局 6.10 ChatGPT+金融場(chǎng)景應(yīng)用方案及布局 6.11 ChatGPT+展覽宣傳場(chǎng)景應(yīng)用方案及布局 6.12 ChatGPT+新媒體場(chǎng)景應(yīng)用方案及布局 |
模塊七：商業(yè)篇-ChatGPT商業(yè)模式及商機(jī)挖掘
| 7.ChatGPT商業(yè)模式及商機(jī)挖掘 7.1 ChatGPT商業(yè)模式架構(gòu)-MaaS（模型即服務(wù)） 7.1.1 什么是MaaS（模型即服務(wù)）？ 7.1.2 MaaS（模型即服務(wù)）架構(gòu) 7.1.3 MaaS（模型即服務(wù)）架構(gòu)基座-大模型 7.1.4 MaaS（模型即服務(wù)）整體產(chǎn)業(yè)架構(gòu) 7.1.5 MaaS（模型即服務(wù)）商業(yè)模式的核心：“模型→單點(diǎn)工具（如ChatGPT）→應(yīng)用場(chǎng)景”的服務(wù)路徑 7.2 ChatGPT的商業(yè)模式 7.2.1 訂閱制收費(fèi)模式-直接收費(fèi) 7.2.2 通過API接口提供技術(shù)服務(wù)-賦能收費(fèi)（根據(jù)API的使用量和質(zhì)量級(jí)別收取費(fèi)用） （1）提供大模型服務(wù)-賦能行業(yè)應(yīng)用 （2）許可證銷售服務(wù) 7.3 案例：Hugging Face商業(yè)模式 7.3.1 AutoTrain模式 7.3.2 Interface API & Infinity模式 7.3.3 Private Hub模式 7.3.4 Expert Support模式 7.3 ChatGPT的商機(jī)挖掘-賦能行業(yè)應(yīng)用 |
模塊八：產(chǎn)業(yè)篇-ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展及投資分析
| 8. ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展及投資分析 8.1 ChatGPT產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建與參與角色 8.2 ChatGPT涉及的上下游產(chǎn)業(yè)鏈分析 8.2.1 算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析（AI芯片/GPU/DPU/FPGA/ASIC芯片等，服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等） 8.2.2 算法服務(wù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析 8.2.3 算力網(wǎng)絡(luò)相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析 8.2.4自然語(yǔ)言處理（NLP）相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析 8.2.5人工智能生成內(nèi)容（AIGC）相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析 8.2.6數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析 8.2.7 ChatGPT下游應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析（智能客服、搜索引擎、圖像、文字、代碼生成等） 8.2.8 ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的切入點(diǎn)及路徑分析 8.2.9 ChatGPT對(duì)我國(guó)AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的示范效應(yīng)分析 8.2.10 ChatGPT產(chǎn)業(yè)發(fā)展市場(chǎng)前景分析 8.3 ChatGPT產(chǎn)業(yè)投資機(jī)會(huì)及方向分析 8.4 我國(guó)ChatGPT相關(guān)上市公司核心競(jìng)爭(zhēng)力及投資分析 |
模塊九：建議篇-ChatGPT面臨挑戰(zhàn)及發(fā)展建議 | 9. ChatGPT面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展建議 9.1ChatGPT面臨的挑戰(zhàn)分析 9.1.1 ChatGPT技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展面臨哪些挑戰(zhàn)？（數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性問題，數(shù)據(jù)的真實(shí)性問題，模型在線推理端成本問題，算法過度優(yōu)化對(duì)性能的影響（古德哈特定律），數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)生算法偏見等） 9.1.2 ChatGPT面臨的最大挑戰(zhàn)是什么？如何應(yīng)對(duì)？（錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，挑逗性提問等導(dǎo)致產(chǎn)生法律、道德、宗教信仰、歧視性等方面的問題） 9.1.3 黑客利用ChatGPT進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略 9.2 ChatGPT主要的創(chuàng)新點(diǎn)和技術(shù)壁壘分析 9.3 ChatGPT給我們的啟示是什么？（從產(chǎn)品創(chuàng)新角度分析） 9.4 ChatGPT的發(fā)展對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的影響分析及應(yīng)對(duì)策略 9.5 ChatGPT的發(fā)展對(duì)相關(guān)職業(yè)領(lǐng)域的影響分析及應(yīng)對(duì)策略 9.6 ChatGPT的發(fā)展對(duì)人類社會(huì)的生活、工作和學(xué)習(xí)等產(chǎn)生的影響分析及應(yīng)對(duì)策略 9.7 ChatGPT技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展建議 9.7.1 ChatGPT技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展的切入點(diǎn)及路徑 9.7.2 基于ChatGPT的示范效應(yīng)推動(dòng)我國(guó)AI技術(shù)和行業(yè)賦能應(yīng)用的發(fā)展 9.7.3 基于ChatGPT的示范效應(yīng)加快我國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)商用化落地進(jìn)程 9.7.4 基于ChatGPT和AIGC技術(shù)變革數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)方式和消費(fèi)模式 9.7.5 基于ChatGPT和AIGC技術(shù)推動(dòng)元宇宙應(yīng)用與發(fā)展的商用進(jìn)程，賦能我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展 |
（1）重點(diǎn)知識(shí)回顧與總結(jié)；
（2）互動(dòng)與討論：?jiǎn)柵c答。
就學(xué)員提出的問題進(jìn)行分析、討論、模擬演練和點(diǎn)評(píng)。
培訓(xùn)方式及方法：
本課程采用模塊化教學(xué)方法通過理論講授，案例分析，方法傳授、動(dòng)畫演示、互動(dòng)討論，講師點(diǎn)評(píng)、實(shí)戰(zhàn)演練、項(xiàng)目展示等多種教學(xué)手段與方法，將ChatGPT關(guān)鍵技術(shù)、商業(yè)模式及產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局與大量的典型案例結(jié)合起來，達(dá)到學(xué)以致用、解決實(shí)際問題的目的。
培訓(xùn)工具：PPT講義、項(xiàng)目案例演示、投影儀、白板、白紙、彩筆、音響設(shè)備、話筒等。
評(píng)估方法：（1）學(xué)員學(xué)習(xí)成果（項(xiàng)目解決方案）評(píng)估；（2）學(xué)員打分評(píng)估。
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