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  •   2024-02-22 23:13:56       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

    尹智老師 人工智能和數智化咨詢專家

    “企業在人工智能大模型時代的核心競爭力,是把自己行業/領域的專有知識經驗和數據轉化封裝成AI模型,并將之有機聯接到自身數字化體系的能力?!?/p>

      -- 尹智

    課程綱要:

    模塊一:通用人工智能的曙光:以ChatGPT為代表的AIGC大模型

    1、 人類歷史是一部生產力和科技發展史——從效率的角度看數字化和人工智能的源起

    2、 第四次工業革命的特征和要求

    3、 從早期人工智能算法到機器學習,到人工神經網絡和深度學習:對“智能”的“壓縮”的進化

    4、 從“偏科專才”到“通才”,通用人工智能的曙光:GPT為何如此令人興奮?

    5、 AIGC興起 - 從分析式AI到生成式AI,AI從做判斷題/選擇題,到做填空/問答題

    6、 以ChatGPT為代表的等大語言模型基本核心原理

    a) 如何看ChatGPT?如何看到ChatGPT的核心架構:Transformer?

    b) 為什么通用人工智能的曙光出現在“大”“語言”領域?

    c) 詞的“內嵌”:GPT如何理解文字?

    d) 簡述注意力機制 – GPT如何理解句子和邏輯?

    e) 如何打造高科技行業專家?—— 為什么深度人工神經網絡可以學習到幾乎一切模式和規律?

    7、 ChatGPT的獨到之處

    8、 其他大模型主要類別和基本原理

    a) 文生圖模型:訓練機器對像素的“組裝”

    b) 圖生3D 模型:算法對世界的“腦補”

    9、 如何利用大模型?基本模式

    a) 提示詞工程 – 為大模型描述上下文環境和方法論

    b) 插件 -為大模型加上“視覺中樞”“聽覺中樞”“行動中樞”

    c) 外接“云盤” - 為大模型加上“海馬體”(大模型的長期記憶機制)

    d) 精調 — 通過調參真正提升大模型“智商”

    10、 大模型的部署/訓練方式

    a) 公有云模式

    i. AISaas

    ii. AIPaas

    iii. Model as a service

    iv. AIIaas

    b) 公有私有云/管理云模式

    c) 私有云模式 

    模塊二:大模型體系在汽車行業數字化轉型中的潛力范式,機遇和挑戰

    11、 AI大模型的幾大能力:檢索、創造和邏輯推理 — 邏輯能力的可解釋性挑戰

    12、 AI大模型具有成為“人”“機”翻譯和系統“總調度”的巨大潛力

    13、 生成式AI2.0:AI Agent — GPT如何從一個“語言中樞”,演化為“具身智能”?

    14、 下一代AI:多模態大模型和機器人系統會有何化學反應?

    15、 汽車行業大模型落地路徑:預訓練模型 + 專業訓練精調 + 行業知識庫 + 插件

    模塊三:人工智能和元宇宙技術在汽車行業的落地應用和案例

     16、 新一代移動智能助手:智能車艙應用

    a) 空間環境理解及用戶狀態感知

    b) 多模態指令解析

    c) AI大模型賦能車載虛擬助手:

    i. 個性化數字形象生成

    ii. 語音語義理解

    iii. 多輪邏輯對話和內容生成

    iv. 基于大模型推理的規劃和LBS等第三方服務集成

     17、 視覺智能賦能的汽車零部件工業質檢

    18、 汽車行業生產數字孿生:針對能耗、設備設施運行、雙碳、安全等運營的從事后分析,事中監控,到事前模擬優化的全周期管理

    19、 AR/AI賦能的汽車行業設備設施巡檢

    20、 基于機器學習的汽車零部件生產過程的模型化優化

    21、 車企倉儲物流的AI& AR應用

    22、 生成式AI賦能的汽車業數字人客服和咨詢

    23、 汽車行業文檔和數據分析:GPT Code Interpreter

    24、 AIGC賦能的汽車數字營銷:千人千面的個性化定制內容營銷

    25、 大模型賦能的針對性個性化技能培訓

    26、 基于AI大模型的汽車企業(數據查詢/分析/業務邏輯)代碼生成和系統集成

    27、 生成式AI賦能的工業設計:基于“進化”機制的AI賦能產品設計

    28、 基于多模態大模型對原生數據解析的客戶和市場“大”數據整合和分析

    29、 自動駕駛車、自動設備和機器人訓練中的AI: 訓練數據和環境的AI生成;大行為模型LBM的應用

    30、 汽車元宇宙應用模式及案例:

    a) 產品設計和研發:

    i. Nvidia Omniverse汽車設計和仿真

    ii. Microsoft HoloLens 設計工具 

    b) 品牌認知和產品展示:

    i. BMW iXFLOW變色車身

    ii. BMW X VR

    iii. Unity 選配車體驗

    c) 購買交易和增值服務

    i. Porsche NFT收藏品平臺‘Fanzone’

    ii. Mercedes-Benz “Maschine”NFT

    iii. 汽車區塊鏈游戲平臺Chase 2 earn

    d) 客戶體驗和互動:

    i. 商湯科技AR小巴

    ii. BMW JOYTOPIA體驗平臺

    iii. Audi X VR體驗 


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