99-AI大模型入门知识培训总体介绍
本培训内容涵盖了从人工智能基础理论到实际应用开发的全方位知识体系，包括AI发展历程、大模型核心技术、训练与优化方法、部署实践、应用开发框架以及未来发展趋势等关键领域。通过30个精心设计的培训单元，学习者将逐步建立起对AI大模型技术的全面认识，并具备实际应用开发的能力。
1. AI大模型入门知识的培训总体介绍
AI大模型技术是近年来人工智能领域最引人注目的发展方向之一，它正在深刻改变着我们的生活方式和工作模式。本培训系列旨在为初学者提供系统、全面的AI大模型入门知识，帮助学习者快速掌握这一前沿技术的核心概念、原理和应用。
本培训内容涵盖了从人工智能基础理论到实际应用开发的全方位知识体系，包括AI发展历程、大模型核心技术、训练与优化方法、部署实践、应用开发框架以及未来发展趋势等关键领域。通过30个精心设计的培训单元，学习者将逐步建立起对AI大模型技术的全面认识，并具备实际应用开发的能力。
培训内容设计遵循由浅入深、理论与实践相结合的原则，既有对核心概念和原理的深入解析，也有丰富的实际案例和代码示例，帮助学习者在理解理论的同时掌握实践技能。无论您是技术开发者、产品经理还是企业决策者，都能从本培训中获得有价值的知识和见解。
2. 培训材料列表与简介
基础理论与技术演进
本课程介绍了人工智能的发展历程、当前状况和未来趋势。从图灵测试到深度学习，从专家系统到大规模预训练模型，全面梳理了AI技术的演进路径，并分析了AI在医疗、金融、交通等领域的应用现状和面临的挑战。
本课程详细讲解了从传统机器学习到深度学习的技术转变过程，包括监督学习、非监督学习、强化学习等核心概念，以及神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型的基本原理和应用场景。
本课程深入解析了大模型的概念、特点和核心要素，包括参数规模、训练数据量、Token、上下文、多模态、温度和向量等关键概念，帮助学习者建立对大模型技术的全面认识。
本课程探讨了多模态大模型的概念、特点和应用场景，分析了文本、图像、音频、视频等多种数据类型的融合处理技术，以及多模态大模型在跨媒体理解、生成和交互方面的技术挑战和解决方案。
本课程详细介绍了Transformer架构的原理、特点和优势，分析了自注意力机制、位置编码、多头注意力等核心技术，以及Transformer在自然语言处理、计算机视觉等领域的革命性影响。
大模型训练与优化
本课程全面讲解了大模型的训练流程，包括数据准备、模型设计、训练策略、评估方法等关键环节，以及分布式训练、混合精度训练、梯度累积等关键技术，帮助学习者理解大模型训练的全过程。
本课程深入探讨了分布式训练在大模型中的重要性，介绍了数据并行、模型并行、流水线并行等分布式训练策略，以及Horovod、DeepSpeed等分布式训练框架的使用方法和实践经验。
本课程详细讲解了大模型的预训练和微调方法，包括自监督预训练、监督微调、参数高效微调(PEFT)等技术，以及如何根据具体任务选择合适的微调策略，实现模型性能的优化。
本课程介绍了强化学习在大模型中的应用，包括基于人类反馈的强化学习(RLHF)、奖励模型设计、策略优化等技术，以及如何通过强化学习提升大模型的生成质量和安全性。
本课程全面讲解了大模型评估的标准化方法和工具，包括准确性、鲁棒性、公平性、安全性等评估维度，以及GLUE、SuperGLUE、HELM等评估基准和工具的使用方法。
模型优化与部署
本课程深入探讨了模型压缩与推理加速技术，包括剪枝、量化、知识蒸馏、模型架构搜索等方法，以及TensorRT、ONNX Runtime等推理优化工具的使用技巧，帮助学习者实现大模型的高效部署。
本课程分享了大模型部署的实战经验，包括云端部署、边缘部署、混合部署等不同场景的部署策略，以及容器化、服务化、监控告警等运维实践，帮助学习者解决实际部署中的各种挑战。
本课程介绍了如何通过云服务调用大模型API，包括OpenAI、百度文心一言、阿里通义千问等主流云服务的API使用方法，以及API密钥管理、请求限制、错误处理等实践经验。
本课程探讨了本地部署大模型的优势与挑战，包括数据隐私保护、定制化需求、成本控制等优势，以及硬件资源限制、模型管理复杂性等挑战，并提供了本地部署的解决方案和最佳实践。
应用开发与架构设计
本课程讲解了大模型应用开发的业务架构模式，包括前端交互、后端服务、数据存储、模型服务等组件的设计原则，以及如何根据业务需求选择合适的架构模式，构建可扩展、高可用的AI应用系统。
本课程深入讲解了Prompt Engineering的核心技巧与实践，包括提示设计原则、模板构建、参数调优等方法，以及如何通过有效的提示工程提升大模型的生成质量和可控性，实现更精准的AI应用效果。
本课程介绍了思维链(Chain of Thought)和思维树(Tree of Thought)等高级推理技术，讲解了如何通过引导模型进行逐步推理和探索性思考，解决复杂问题，提升大模型的推理能力和问题解决效果。
本课程全面讲解了检索增强生成(RAG)技术，从理论基础到实际应用，包括向量数据库、嵌入模型、检索策略等核心技术，以及如何构建高效的RAG系统，提升大模型的知识获取和回答准确性。
本课程深入探讨了如何优化RAG架构以提升性能，包括检索策略优化、嵌入模型选择、向量数据库调优、生成模型微调等技术，以及如何通过系统架构优化和缓存策略提升RAG系统的响应速度和准确性。
本课程介绍了AI Agent的设计模式与实现方法，包括反应式Agent、 deliberative Agent、混合式Agent等不同类型，以及如何构建具备感知、决策、执行能力的智能Agent，实现更高级的AI应用。
开发框架与工具
本课程通过实战案例介绍了LangChain框架的使用方法，包括LLMChain、SimpleSequentialChain、ConversationChain等核心组件的应用，以及如何利用LangChain快速构建复杂的大模型应用。
本课程提供了Semantic Kernel框架的快速入门指南，介绍了其核心概念、架构设计和基本使用方法，以及如何通过Semantic Kernel实现技能编排、记忆管理和插件开发等功能。
本课程解析了LlamaIndex框架的应用场景，包括文档索引、查询引擎、知识图谱构建等功能，以及如何利用LlamaIndex构建高效的RAG系统，实现结构化和非结构化数据的有效检索和利用。
本课程对主流的AI智能体开发框架进行了选择与对比，包括LangChain、Semantic Kernel、AutoGPT、BabyAGI等框架的特点、优势和适用场景，帮助学习者根据项目需求选择合适的开发框架。
本课程解析了Dify开源大模型开发平台，介绍了其核心功能、架构设计和使用方法，以及如何利用Dify快速构建、部署和管理大模型应用，降低AI应用开发的技术门槛。
实践应用与未来展望
本课程介绍了大模型应用的前后端开发技术栈，包括前端框架选择、API设计、数据流管理、状态管理等前端技术，以及微服务架构、容器化部署、负载均衡等后端技术，帮助学习者构建完整的大模型应用系统。
本课程通过实战项目，讲解了从零开始构建一个AI聊天机器人的完整流程，包括需求分析、系统设计、前端开发、后端实现、模型集成、测试部署等环节，帮助学习者掌握AI应用开发的实战技能。
本课程分享了大模型在企业级应用中的落地实践，包括需求评估、技术选型、系统集成、数据治理、安全合规等关键环节，以及如何克服企业应用中的各种挑战，实现大模型技术的价值最大化。
本课程探讨了生成式AI应用的未来发展方向，包括多模态融合、自主代理、自适应学习、对抗训练等技术趋势，以及生成式AI在创意产业、科学研究、教育培训等领域的应用前景。
3. AI大模型入门知识培训的总结
AI大模型技术作为人工智能领域的前沿方向，正在以前所未有的速度发展和普及。本培训系列通过30个精心设计的课程，全面覆盖了从基础理论到实际应用的各个方面，为学习者提供了系统、深入的AI大模型入门知识。
通过本培训，学习者不仅能够理解大模型的核心概念和技术原理，还能掌握实际应用开发的技能和方法。培训内容注重理论与实践相结合，既有对技术细节的深入解析，也有丰富的案例和代码示例，帮助学习者在理解理论的同时掌握实践技能。
随着技术的不断演进，AI大模型将在更多领域发挥重要作用，带来深刻的社会变革和商业机遇。掌握AI大模型技术，将成为未来技术人才的核心竞争力之一。希望本培训能够为学习者的AI技术之旅提供坚实的基础和有力的支持，助力大家在人工智能时代抓住机遇，实现个人和职业的发展。
无论您是技术开发者、产品经理、企业决策者还是AI爱好者，都能从本培训中获得有价值的知识和见解。让我们一起探索AI大模型的精彩世界，共同迎接人工智能时代的挑战与机遇！
火山引擎开发者社区是火山引擎打造的AI技术生态平台，聚焦Agent与大模型开发，提供豆包系列模型（图像/视频/视觉）、智能分析与会话工具，并配套评测集、动手实验室及行业案例库。社区通过技术沙龙、挑战赛等活动促进开发者成长，新用户可领50万Tokens权益，助力构建智能应用。
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