AI人工智能与算力技术讲座

培训对象

· 公司管理层和决策者

· 技术团队和研发人员

· 对AI技术和算力有兴趣的员工

培训目标

1. 理解AI和大模型工具的基础知识：包括AI的定义、发展历程、主要模型和工具。

2. 介绍国际主流的大模型以及国内大模型总结：以openAI为例介绍主流的大模型以及国内大模型的发展情况介绍

3. 介绍AIGC以及在各种商业场景下的业务价值：学习并理解基于大模型之上的AIGC(AI Generate content)原理、并结合其在目前各种商业环境下场景以及使用的价值。并结合AIGC 在企业办公和业务流程中如何应用。

4. 了解AI算力的概念和重要性：包括算力的定义、在AI发展中的作用以及市场需求。

5. 认识全球AI算力的发展现状和未来趋势：特别关注英伟达公司的技术革新和市场领导地位。

6. 基于案例学习AI算力的应用：**实际案例理解算力在AI模型训练和推理中的应用。

**部分：AI人工智能基础与应用（1天）

模块1：AI人工智能概述

目标：为参与者提供AI的基础知识，理解其定义、分类、发展历程以及主流技术。

· AI的定义和分类：介绍人工智能的基本概念、智能系统的不同类别（如专家系统、自然语言处理、机器学习和深度学习）。

· AI的发展历程：概述AI的历史发展，从早期的符号主义到当前的深度学习革命。

· 机器学习与深度学习：解释机器学习的基本原理和深度学习如何**网络层次处理数据。

· 国内外大模型工具的比较：比较GPT、BERT等不同的大型AI模型及其优缺点，介绍中国的大模型如文心一言等。

模块2：AI大模型的前沿应用

目标：**案例分析，展示AI大模型在不同领域的应用，并指导如何选择合适的AI工具。

· 案例分析：深入分析GPT、BERT等模型在医疗、金融、教育等领域的实际应用案例。

· 讨论：组织讨论会，探讨如何根据业务需求选择适合的AI模型和工具。

模块3：AIGC以及在各种商业场景中的应用，以及如何提升公司协同工作效率

目标：介绍AIGC原理、实现的各种业务场景，并介绍并实践操作多种AI工具，以提高工作效率和解决实际工作中的问题。

· 实用AI工具介绍：

· Kimi、文心一言、GPT-4、Gemini、LLama2、Claude 3：介绍这些工具的功能、使用场景和优势。

· 语音识别：展示如何利用语音识别技术提高会议记录和文档编写的效率。

· 自动文档生成：演示如何使用AI生成报告、电子邮件和其他业务文档。

· 数据分析：介绍AI在数据分析和可视化中的应用，帮助团队做出数据驱动的决策。

· 产品开发和编程：探讨AI如何协助快速开发产品原型或自动化编码任务。

· 生成图像和视频：示范AI工具如何在创意行业中用于生成高质量的图像和视频内容。

· GPT Store流行工具介绍：介绍GPT Store中流行的AI工具，如文案生成、代码辅助等。

· 工作坊：

· 实践操作：参与者将有机会实际操作这些工具，解决指定的工作场景问题。

· 小组活动：鼓励小组合作，共同探索AI工具在提升工作效率方面的潜力。

第二部分：AI算力深度解析（1天）

模块4：AI算力基础知识

目标：建立对AI算力的基本认知，理解其在AI技术发展中的重要性和市场需求。

· 算力的定义和分类：解释算力在AI领域的定义，包括CPU、GPU、TPU等不同类型的计算资源。

· 算力在AI发展中的作用和市场需求：探讨高性能计算能力对AI模型训练和部署的重要性，以及市场对算力的需求动态。

模块5：全球AI算力市场与技术

目标：深入了解全球AI算力市场的现状与技术进展，特别是英伟达在该领域的领先地位和影响力。

· 英伟达在AI算力领域的技术革新和市场地位：介绍英伟达如何**技术创新，包括GPU和CUDA架构，成为AI算力领域的领导者。

· 案例研究：英伟达的成功案例及其对市场的影响：分析英伟达GPU在不同AI应用（如自动驾驶、医疗影像分析等）中的应用案例，以及其如何推动AI技术的发展。

模块6：AI算力的未来发展方向

目标：探索AI算力领域的**新技术趋势和未来发展方向，以及面临的挑战和机遇。

· **新技术趋势和市场预测：介绍包括量子计算、神经网络处理器（NPU）等在内的新兴技术，以及它们对AI算力未来的可能影响。

· 算力需求的新兴领域和挑战：讨论AI算力需求快速增长的新领域，如边缘计算，以及这些新领域面临的技术和市场挑战。

模块7：AI模型的训练与推理

目标：深入理解AI模型训练与推理的过程，以及算力在这两个阶段的关键作用和应用实例。

· 训练和推理过程概述：解释AI模型从训练到部署的完整流程，以及训练和推理各自的计算需求。

· 算力在模型训练和推理中的应用实例：**实际案例，如大型语言模型的训练，展示高性能计算资源如何加速AI模型的训练和推理过程。

培训方法

· 理论讲解：**专家讲解和PPT展示，提供基础知识和**新发展。

· 案例研究：分析国内外成功案例，加深对AI应用和算力利用的理解。

· 工作坊：**实际操作练习，增强对AI工具的熟悉度和应用能力。

· 小组讨论：鼓励参与者分享经验，探讨AI技术在自己工作中的应用。

· 问答环节：提供解答疑惑的机会，加深理解。