知名咨询公司Gartner近期发布的报告揭示了一个震撼的预测：到2026年，将有超过80%的企业使用生成式AI（GenAI）应用程序编程接口（API）或模型，或在生产环境中部署支持生成式AI的应用程序。令人惊讶的是，这一比例在2023年还不到5%，这意味着在短短三年内，采用或创建生成式AI模型的企业数量预计将会翻增16倍。这是一个前所未有的转变，同时也预示着一个无可争议的事实：AI大模型算法及应用开发工程师的需求将会爆发式增长。这项技术，将成为未来企业竞争力的决定性因素，掌握它，就等于把握了未来的黄金职位，拥有了无尽的可能。
正是基于这样的一个背景下，我们开发了此门课程——“GPT大模型算法开发工程师”。这门课程以深度学习为基础，深入NLP自然语言处理相关算法与项目实战的讲解，在这个基础上较后将带你全面深入理解和实践GPT大模型。大AI大模型阶段我们将从基础阶段开始，介绍大模型的概述，然后深入到自然语言处理、神经网络、强化学习、Transformer等基础算法的学习。接着，我们将揭示大模型中的关键技术，包括LLM训练、分布式训练、有效微调、Prompt engineering等，并且通过实例向你展示如何构建LLM应用。在课程的较后阶段，我们将深入探讨信息检索和向量数据库的重要知识。不论你是AI领域的研究者，还是期望在实际应用中使用GPT大模型的开发者，这个课程都能提供你所需的知识和技能
- 掌握深度学习的理论与实践
- 具备人工智能及视觉识别领域1~3年的开发工作经验的技术与能力
- 具备人工智能及NLP自然语言处理领域1~3年的开发工作经验的技术与能力
- 熟练掌握深度学习主流框架（tensorflow\pyTorch）的原理、搭建和实战应用技巧与注意事项
- 具备一定的人工智能模型上线部署进行工程化应用的经验与能力
- 对标具有 1~3年 人工智能深度算法开发的工作经验的人工智能算法工程师工作岗位需求
- 提供对大模型的全面理解，包括其基础算法、关键技术以及应用实践。
- 建立学员在自然语言处理、神经网络、强化学习和Transformer等基础算法的深入理解和实践能力。
- 使学员能够精通LLM训练、分布式训练、有效微调和Prompt engineering等大模型的关键技术。
- 通过实际案例，使学员能够掌握LLM应用的构建框架和方法。
- 使学员能够理解和应用信息检索和向量数据库，为实际项目提供技术支持。
更新时间:2025-11-11 16:54:09
