AI大模型算法

AI大模型算法主要围绕深度学习、自然语言处理、计算机视觉（CV）以及大模型的核心技术展开。培训从基础的机器学习与深度学习理论入手，涵盖神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等核心架构，重点讲解大模型（如GPT、BERT、CLIP等）的预训练、微调、蒸馏等技术。在自然语言处理方向，学习文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等任务，并结合实际案例掌握Prompt工程、Few-shot Learning等前沿方法。计算机视觉方面，培训内容包括图像分类、目标检测、图像生成（如GAN、Diffusion Models）以及多模态学习（如图文对齐）。此外，培训还涉及大模型的分布式训练、性能优化、模型压缩与加速技术，以及如何解决大模型的计算资源消耗、数据隐私问题。通过实战项目与开源工具（如Hugging Face、PyTorch、TensorFlow）的使用，学员能够深入理解大模型的设计、训练与部署流程，并掌握如何将大模型应用于实际业务场景，如智能客服、内容生成、医疗诊断等。培训还注重培养学员对AI前沿趋势的洞察力，帮助其在大模型领域持续创新与发展。主打5人精品班，全程纯面授。