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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：AI和机器学习领域的研究人员； 对大模型技术感兴趣的学生和开发者； 希望将大模型技术应用于业务场景的企业技术团队； 需要提升自己在AI领域竞争力的专业人士。
授课形式：内训
授课天数：1 天
培训形式：
课堂讲授、案例分享、提问环节
课程背景| Course Background
随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Language Models，LLMs）已成为AI领域的一个重要分支。这些模型因其强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理（NLP）、机器学习、数据挖掘等多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，大模型的复杂性也给研究者和开发者带来了一系列挑战，包括环境配置、理论理解、实际应用开发等。
1. 技术背景与行业需求
大模型技术正迅速成为AI领域的一个热点。从ChatGLM-3B到Qwen-7B，这些模型不仅在学术界引起了广泛关注，也被工业界认为是推动智能化进程的关键技术。随着大模型在智能客服、内容生成、信息检索等方面的成功应用，对于掌握大模型技术的专业人才的需求日益增长。
2. 学习者现状分析
当前，许多AI学习者和研究人员对大模型的运行环境配置、基础理论、以及如何将这些模型应用于实际问题存在知识空白。此外，对于如何进行模型的微调和增强预训练，以适应特定的业务需求，学习者同样需要系统的指导和实践机会。
3. 课程设计目标
本课程旨在填补这些知识空白，通过系统的讲解和实操练习，使学习者能够：
理解大模型的基本原理和关键技术；
掌握大模型的运行环境配置和部署流程；
学习如何使用Tokenizer、Embedding和Self-attention等核心组件；
构建和理解GPT模型结构，并进行简化模型的搭建；
掌握RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Agent开发的核心原理和实践技巧；
学习模型微调和增强预训练的方法，以提升模型性能。
课程收益| Program Benefits
1、深入理解大模型的工作原理和架构，包括但不限于ChatGLM-3B、Qwen-7B等模型。
掌握大模型的关键组件，如Tokenizer、Embedding层、Self-attention机制等。
2. 实际操作技能
独立进行大模型的运行环境配置和部署。
熟练使用各种工具和框架进行大模型的开发和测试。
3. 应用开发能力
开发基于大模型的应用程序，如智能客服、内容推荐系统等。
设计并实现RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型和Agent系统。
4. 模型优化技巧
学习如何对大模型进行微调，以适应特定的业务需求。
掌握增强预训练的技术，提升模型的准确性和效率。
5. 解决问题的能力
分析和解决大模型开发过程中遇到的技术难题。
优化模型性能，处理过拟合、欠拟合等问题。
6. 最 新技术动态
了解大模型技术的最 新进展和行业趋势。
接触前沿的研究和应用案例。
课程大纲| Course Outline
（说明：可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训）
第1讲 开场与大模型介绍
1.1欢迎致辞与课程概览
1.2 大模型技术发展历程
1.3 大模型在AI领域的应用案例分析
第2讲 环境配置与依赖安装
2.1 硬件要求详解
2.1.1 GPU选择与比较
2.1.2 内存与存储的最 佳实践
2.2 软件环境搭建
2.2.1 操作系统要求
2.2.2 必备软件与库安装
2.3 实操：配置开发环境
2.3.1 安装步骤演示
2.3.2 环境验证与问题排查
第3讲 大模型基础理论
3.1 Tokenizer的作用与使用
3.1.1不同Tokenizer的适用场景
3.1.2 实操：使用Tokenizer处理文本数据
3.2 Embedding与语料分析
3.2.1 Embedding技术原理
3.2.2 实操：利用Embedding探索语料库
3.3 Self-attention机制
3.3.1 自注意力机制的数学原理
3.3.2 实操：实现一个自注意力层
第4讲 GPT模型结构搭建
4.1 GPT模型架构详解
4.1.1 GPT模型的核心组件
4.1.2 GPT模型的变种与进化
4.2 实操：构建简化GPT模型
4.2.1 模型搭建步骤指导
4.2.2 模型训练与基本测试
第5讲 RAG原理与应用
5.1 RAG模型基础
5.1.1 RAG模型的架构与功能
5.1.2RAG在长文本处理中的优势
5.2 RAG在信息检索中的应用
5.2.1 RAG与搜索引擎的结合
5.2.2实操：RAG模型应用于简单检索任务
第6讲 RAG开发案例演示
6.1 实际案例分析
6.1.1 案例背景介绍
6.1.2 案例需求分析
6.2 实操：RAG模型的简单实现
6.2.1 RAG模型部署与配置
6.2.2 功能演示与性能测试
第7讲 Agent开发入门
7.1 Agent的概念和重要性
7.1.1 智能Agent的定义
7.1.2 Agent在自动化系统中的作用
7.2 开发Agent的基本步骤
7.2.1 设计Agent的思考框架
7.2.2 实操：开发一个简单的交互Agent
第8讲 模型微调和增强预训练
8.1 微调策略与技巧
8.1.1 微调的理论基础
8.1.2 实操：使用微调技术优化模型
8.2 增强预训练的方法
8.2.1 预训练数据的选择与处理
8.2.2 实操：增强预训练提升模型性能
讲师背景| Introduction to lecturers
人工智能与数字化转型实战专家
背景介绍
西安电子科技大学人工智能硕士研究生
前腾讯早期创始员工-工号299--项目总监
曾任：点子科技（深圳）有限公司联合创始人
曾任：深圳市有伴科技有限公司联合创始人
现任：深圳大学校外研究生导师
现任：深圳市拓步大数据有限公司CTO
实战经验
甄老师拥有二十年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验，作为资 深互联网产品技术架构师、大数据分析师和企业数字化转型专家，先后为上市公司、顶 级学府和大型国企提供了优质服务。甄老师常年活跃在互联网产品研发、智能穿戴设备大数据第一线。甄老师人工智能科班出身，《Pattern Recognition Letters》发表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被长期引用，帮助企业由浅入深的完成个性化的高效益低成本实施数字化转型。
腾讯早期核心产品的研发与运营。腾讯299号员工，先后在增值开发部、网站部、无线产品部和架构部工作，职级项目总监。曾主导：QQ论坛产品的研发与运营，核心参与：QQ个人账户，QQ.com和QQShow的研发和运营。在腾讯经历了高并发，高性能服务器的开发，同时为了应对用户量的增长，参与了腾讯大数据数据库的开发，在大量普通服务器集群的方式提供数据服务。
连续成功创业者。联合创办的点子科技公司被深圳点子王网络科技有限公司收购，深圳市有伴科技公司被好未来教育10亿估值B轮投资。曾就职深圳有伴科技有限公司，任首席技术官，十年时间做了一家用户量1.4亿，最高日活500W，为0-8岁的儿童提供了一个营养，有价值的儿童APP-小伴龙。集合了卡通，互联网和人工智能一体。
智能穿戴方案设计者。现是深圳市拓步智能大数据公司CTO，专注智能穿戴方向，为大型消费电子类客户提供智能手表等整体方案服务。最近两年随着国内芯片的崛起，更多的场景化的IOT的接入，在硬件和软件的结合上，实现了传感器，数据采集和数据处理，以及算法逻辑上都有了更多的深化。实现了更好的为客户服务。产品销售欧美，印度，拉美等国家。产品GMV2亿，保持每年100%的增长。
金融运营商赋能者。在金融科技领域，甄老师凭借深厚的专业知识和实战经验，在兴业银行的招聘项目中辅导学员进行比赛获得优异的成绩，辅导银行企业智能客服、风险评估与防控、精准营销 反欺诈检测、投资决策辅助、智能数据分析。在运营商领域，甄老师同样表现出色。他深入研究AI技术在客服行业的应用和数据治理在运营商业务中的作用，帮助运营商在大模型上的行业落地，主要有：智能政务，智能交通，家庭安防和智能制造、车联网、智慧教育等。
风格特点
l 深入浅出：课程的独到之处是用多年的实战经验和科班出身的AI理论相结合，可以更有效的，更好的应用到自己的实际工作问题处理中。
l 与时俱进：课程保持前瞻性，案例和内容保持迭代更新，更好的把AI的理论和实际相结合，AI作为一个行业工具，可以更好的融入到我们的行业中，去有效的提升，改进我们工作。
创新性和创造性：甄老师做过心理学工作坊，个人成长训练营融合了心理学、结合大数据分析，让算法、算力和数据更好的融合，体现在课程的新颖性和创新性，可以更好的适应到我们每个学员中，学以致用，另外鼓励和启发大家在自己行业上大胆的运用和创新，把学习的东西落地。
一、AI技术与大模型应用
《大模型技术原理及应用》
《AI大模型赋能证券行业和发展前沿》
《AI大模型趋势和应用前沿》
《人工智能概述与行业大模型解析》
《AI大模型在审计领域的应用与探索》
《AI大模型审计场景应用》
《AI大模型原理和实战》
《DeepSeek的爆点与行业趋势》
《DeepSeek在环保行业AI应用》
《Deepseek赋能水务与应用》
《DeepSeek赋能职场：从小白到AI高手蜕变》
《DeepSeek在人力资源办公中的应用》
二、数字化转型与智能化升级
《数字化转型实践》
《车企数字化转型应用》
《数字化智能制造赋能企业转型与创新》
《数智化重塑消费品行业：核心要素与转型策略》
《数智化时代的智慧物联网油气行业应用》
三、数智化与数据管理
《数据驱动的产品规划和运营》
《数据管理与治理概况与应用》
《数据思维与洞察：驱动业务增长与创新》
《业务部门与IT协同》
《数据驱动的业务增长引擎》
四、AI在具体行业的应用
《人工智能在结算上的应用与风险管理》
《AI在研发各环节的落地应用》
《AI在游戏行业的技术应用：AI测试》
《AI赋能业务与工作流程及应用》
五、金融科技与金融行业应用
《金融科技驱动银行业务创新与发展》
《大数据与AI大模型赋能金融趋势与应用》
《大模型和区块链在金融领域的联合应用》
《数字化浪潮下的金融市场业务创新》
六、产品管理与运营
《产品运营和解决方案打造》
《互联网思维与产品设计》
《重塑产品经理核心竞争力》
《卓越产品体验创新：前沿探索与实践精进》
《智慧运营：产品精益运营实战指南》
《AI技术前沿与产品创新设计》
课程名称 | 企业 |
数字化转型：数据驱动银行新引擎 | 建设银行 |
《GenAI赋能金融科技》 | 花旗银行 |
DeepSeek赋能职场：从小白到AI高手蜕变 | 京东方、无锡会展、富士康、河南五建、中电信、邮储银行、南航大学 |
DeepSeek在人力资源办公中的应用 | 美的集团、苏州人事局 |
大数据与AI技术及DeepSeek应用 | 北京轻工集团 |
DeepSeek的爆点与行业趋势 | 成大集团、哈广厦 |
DeepSeek在环保行业AI应用 | 杭州环保局 |
Deepseek赋能水务与应用 | 广州自来水 |
AI大模型下算力产业趋势与应用 | 中电信 |
金融科技前沿技术应用 | 宁波银行 |
运营商AI应用场景 | 中电信 |
数智化转型与新质生产力 | 联通软研院 |
纺织行业数智化转型与建设 | 广纺进出口 |
《人工智能AI趋势及应用》 | 上海铁塔 |
《AI赋能：客服行业数智化转型与运营管理提升》 | 中国移动咪咕 |
数智化时代的数据治理深度实践 | 中国移动郑州 |
“互联网+智能制造”推动中国制造业升级 | 装备制造 |
智能制造技术创新与典型场景 | 机械制造 |
大模型赋能制造业产业升级 | 制造业 |
AI技术发展趋势与行业应用案例 | 联通软件研究院杭州 |
《人工智能概述及未来技术发展趋势》 | 中国移动洛阳 |
AI技术发展趋势与应用前景 | 能建集团江苏院 |
大数据与AI大模型赋能金融趋势与应用 | 平安银行 |
智算中心发展趋势与应用 | 中国联通贵阳 |
金融科技驱动银行业务创新与发展 | 兴业银行 |
AI大模型趋势和应用前沿 | 同方知网 |
智慧运营：产品精益运营实战指南 | 中国联通太原 |
AI大模型原理和实战 | 联通沃音乐 |
AI技术前沿与产品创新设计 | 移动卓望 |
数据驱动的业务增长引擎 | 电信爱音乐 |
探索未来科技新边疆 | 南昌移动 |
业务部门与IT协同 | 广汽传祺 |
数字化浪潮下的金融市场业务创新 | 广发银行 |
数字财险——数字技术前沿与精准营销 | 中华保险 |
效率倍增！AI+财务场景化应用实战营 | 广药集团 |
AI前沿、赋能管理、趋势与应用 | 北京热力集团 |
AI应用实战 | 招商基金 |
部分服务客户
通信行业：中国铁塔、中国移动河南公司、中国移动洛阳公司、中国移动贵阳公司、中国电信股份有限公司、中国联通太原分公司、南昌移动、北京联通、中国电信、中移互联网；
金融行业：中国建设银行江苏分行、中国平安保险、兴业银行、花旗银行、邮储银行、宁波银行、江西银行、工商银行、建设银行、招商基金；
制造行业：三一重工、山东重工集团、京东方、富士康、美的集团、北京轻工集团、尤尼冲压，康师傅，丝纺集团；
科技行业：腾讯科技有限公司、深圳有伴科技有限公司、中国知网、咪咕文化科技有限公司；
建筑工程/能源行业：河南五建、哈尔滨广厦集团、中国能源建设集团、水电水利十二局、中国工艺集团；
汽车行业：中国重汽、广汽传祺、北京汽车集团；
政府/公共服务：广州自来水、杭州环保局、苏州人事局，东江环保；
其他行业：南航大学、联通沃音乐、天翼爱音乐、无锡会展、成大集团；四川大学，西北工业大学等等。
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元（含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费） | ||
Service Procedure
Service Advantages
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我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
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