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在天津达内教育，参加人工智能大模型培训，学员将系统学习从基础理论到前沿技术、从工具使用到项目实战的完整知识体系，具体涵盖以下核心内容：
一、基础理论
- 数学基础：线性代数（矩阵运算、特征值分解等）、概率论与统计（贝叶斯定理、分布函数等）、微积分（梯度下降、优化算法等）是支撑模型训练和推理的核心数学工具。
- Python编程：掌握基础语法、数据结构及面向对象编程，熟练使用NumPy、Pandas、Matplotlib等库进行数据处理和可视化。
- 深度学习框架：学习PyTorch或TensorFlow，实现神经网络构建、训练和部署。
- 机器学习基础：监督学习（线性回归、决策树等）、无监督学习（聚类、降维等）算法原理及实现。
- 神经网络：理解前向传播、反向传播机制，掌握CNN、RNN等经典模型结构。
二、核心技术
- Transformer架构：深入理解自注意力机制、位置编码等核心组件，掌握编码器-解码器结构及GPT等仅解码器架构的原理。
- 预训练与微调：学习大规模无监督学习（如BERT的掩码语言建模、GPT的自回归生成），掌握LoRA（低秩适应）、PEFT（参数高效微调）等技术实现模型在垂直领域的适配。
- 模型压缩与优化：通过量化、剪枝等优化方法降低模型推理成本，解决显存不足等问题。
- 并行训练策略：掌握数据并行、模型并行策略及混合并行的高效实现，使用DeepSpeed等工具优化训练过程。
三、应用开发
- 自然语言处理（NLP）：基于GPT微调生成新闻、故事等内容，利用BERT实现社交媒体评论分类，结合文本与图像完成文生图、视觉问答等多模态任务。
- 计算机视觉（CV）：使用ViT（Vision Transformer）进行物体识别，学习YOLO、Faster R-CNN等模型在工业检测中的应用，基于Stable Diffusion开发创意设计工具。
- 行业应用：构建金融风控反欺诈模型实时监测交易风险，开发病历自动生成系统辅助医生快速阅片，打造基于大模型的知识库问答系统提升智能客服效率。
四、项目实战与部署
- 推理加速：使用TensorRT优化模型推理速度，满足实时性要求。
- 跨平台部署：掌握ONNX模型转换技术，实现模型在边缘设备上的运行。
- 数据隐私保护：研究差分隐私、联邦学习等技术，确保用户数据安全合规。
- AI伦理与合规：探讨模型偏见、可解释性等问题，确保技术落地符合伦理规范。
五、前沿技术与趋势
- 多模态大模型：学习文本、图像、音频等多模态数据的联合建模方法。
- 智能体开发：掌握LangChain框架构建基于大模型的智能应用（如RPA+AI自动化工作流）。
- 行业最佳实践：通过GitHub、Kaggle等开源社区学习最新研究成果，参与顶级会议论文复现项目。
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2025-09-28
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