人工智能AI大模型实战训练营

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课程大纲（概要）：
1、深度学习基础
深度学习基本概念巩固
深度学习经典模型解析
深度学习模型优化策略解析
深度学习GPU训练原理解析
深度学习模型加速策略解析
2、智能对话基础
智能对话系统综述
QA系统架构解析
知识图谱系统架构解析
KBQA系统架构解析
多轮对话系统架构解析
生成式对话系统架构解析
大模型浪潮下智能对话系统的发展方向
3、大模型基础
大模型技术概述
prompt-tuning与instruction-tuning
parameter-efficient tuning：Adapter & LoRA
GPT系列模型核心原理
LLaMA & Alpaca核心原理
BLOOM模型核心原理
实现每个人的大模型梦想：BELLE
4、大模型微调原理与实战
大模型微调中的硬件资源需求
大模型微调中的数据收集与评估
大模型微调中ChatGPT的使用
instruction的艺术
模型微调详解：LLaMA & BLOOM
大模型微调实践：微调LLaMA实现传统NLP任务
大模型微调实践：微调BLOOMZ实现传统NLP任务
5、生成式问答系统实战
基于大模型的生成式问答系统设计
问答系统搭建：模型训练环境搭建
问答系统搭建：数据收集与instruction设计
问答系统搭建：基于开源基础模型训练底座模型
问答系统搭建：大模型部署
问答系统搭建：大模型性能评估
项目总结与答疑

人工智能AI大模型实战训练营 第一课
01_机器学习基本概念.mp4
02_模型训练流程.mp4
03_模型训练基本概念.mp4
04_模型训练基本概念-激活函数与损失函数.mp4
Chapter01_深度学习基础.pdf
人工智能AI大模型实战训练营 第二课
01 分类器与评估指标.mp4
02 第一次课间答疑.mp4
03评估指标与经典模型.mp4
04 第二次课间答疑.mp4
05 seq2seq.mp4
06 Transformer基本流程.mp4
07 第三次课间答疑.mp4
08 Transformer Encoder.mp4
09 Transformer多头注意力机制.mp4
Attention Is All You Need_unlocked.pdf
Chapter01_深度学习基础_unlocked.pdf
人工智能AI大模型实战训练营 第三课
01_Transformer Encoder.mp4
02_1021第一次课间答疑.mp4
03_Transformer Decoder.mp4
04_BERT.mp4
05_1021第二次课间答疑.mp4
06_第三次课间答疑+BERT&T5+深度学习优化策略.mp4
07_CUDA与GPU基本概念.mp4
08_第四次课间答疑+GPU并行训练策略.mp4
课件&资料
01-Chapter-01 深度学习基础_unlocked.pdf
02-AutoDL使用文档_unlocked.pdf
03-拓展分享-BERT源码解析.pdf
人工智能AI大模型实战训练营 第四课
01_整体代码框架介绍+CPU训练代码讲解01.mp4
02_第一次课间答疑.mp4
03_CPU训练代码讲解02+BERT代码Debug01.mp4
04_第二次答疑+BERT代码Debug02+多GPU训练代码讲解+Autodl使用及环境搭建.mp4
05_训练代码启动.mp4
06_第三次答疑+智能对话系统概述+训练结果说明+重点总结.mp4
课件&资料&代码
BertClassifier.rar

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