模塊一：關于生成式人工智能
一、人工智能分類
（一）按智能分類
1、反應機器人工智能
2、有限記憶人工智能
3、心智人工智能
4、自我意識人工智能
（二）AI模型分類：
決策式AI模型
生成式AI模型
（三）生成式AI的分類：
文本：總結或自動化內容。
圖像：生成圖像。
音頻：在音頻中總結、生成或轉換文本。
視頻：生成或編輯視頻。
編程：生成代碼。
聊天機器人：自動化客戶服務等。
ML平臺：應用程序/ ML平臺。
搜索：人工智能洞察。
游戲：生成式AI游戲工作室或應用。
數據：設計、收集或總結數據。

二、生成式人工智能基礎概念
1、神經網絡和深度學習
2、強化學習（Reinforcement Learning）
3、序列生成模型（Sequence Generation）
4、生成式模型：變分自編碼器、生成對抗網絡(GAN)等。
5、生成對抗網絡GAN 的原理及其實現過程，
6、自然語言處理技術(NLP)：條件式語言模型(Conditional Language Modeling)或GPT-2, BERT
7、NLP在機器翻譯和情感分析中是如何用到生成式人工智能技術的

三、生成式人工智能關鍵技術
1、梯度下降與隨機梯度下降
2、鏈式法則與反向傳播算法
3、自適應學習率算法(如Adam、RMSProp等)
4、深度生成模型(如WaveNet、Transformer等)

四、生成式人工智能原理
（一）生成式人工智能原理：利用神經網絡學習輸入數據的潛在分布，然后利用這個分布來生成新的數據。
（二）生成式模型包括：變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）等。
（三）變分自編碼器（VAE）：
1、輸入數據通過編碼器轉換成一個潛在向量，然后通過解碼器轉換回原始數據。
2、使用編碼器將原始數據映射到一個低維的潛在空間中，并且可以從這個潛在空間中隨機采樣，然后使用解碼器來生成新的數據。
（四）生成對抗網絡（GAN）：
1、GAN生成器的工作流程
隨機噪聲輸入
通過神經網絡生成圖片
評估生成圖片：
優化生成器：
訓練結束
2、GAN判別器工作流程
接收輸入數據：
提取特征：
二分類：
優化判別器

五、生成式AI的工作流程
1、收集大量訓練數據:圖片、文本、視頻等,這些數據包含所要學習的模式和規律。
2、使用編碼器學習數據模式:將輸入數據編碼成矢量或矩陣形式的數字表示,這需要使用深度學習和神經網絡。
3、進行解碼生成新數據:解碼器將編碼器產生的數字表示解碼成新的圖片、文本、視頻等,這也需要深度學習和神經網絡。
4、評估生成數據的質量:通常使用人工評估或對抗網絡來判斷生成數據的質量,并不斷優化網絡提高質量。
5、重復迭代:不斷收集新數據,重訓練網絡,生成更高質量和更真實的數據,達到想要的效果。
6、應用生成數據:將生成的數據應用于各種任務,例如虛擬人物、自動新聞撰寫、深度偽造檢測等。

模塊二：關于Chat GPT
一、什么是Chat GPT
1、Chat ：聊天
2、GPT：Generative Pre-trained Transformer-生成型預訓練變換模型

二、ChatGPT的主要特點
1、可以主動承認自身錯誤。若用戶指出其錯誤，模型會聽取意見并優化答案。
2、ChatGPT 可以質疑不正確的問題。
3、ChatGPT 可以承認自身的無知，承認對專業技術的不了解。
4、支持連續多輪對話。

三、ChatGPT的技術架構
1、人類反饋強化學習
2、TAMER框架
3、ChatGPT的訓練
第一階段：訓練監督策略模型
第二階段：訓練獎勵模型（Reward Mode，RM）
第三階段：采用PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略優化）強化學習來優化策略。

四、Chat GPT工作原理
1、文字接龍—— GPT 大模型
2、人類引導接龍方向——有監督訓練初始模型
3、給 GPT 請個“好老師”—— Reward 模型
4、AI 指導 AI ——強化學習優化模型

五、各種大模型的對比
1、春雨醫生：即將首發基于大模型的AI在線問診產品“春雨慧問”
2、諸葛科技：居住產業首個大模型AIGC
3、毫末智行：“DriveGPT雪湖·海若”自動駕駛大模型
4、彭博社：金融領域BloombergGPT
5、網易有道：即將推出“子曰”教育場景大模型
6、老虎證券：AI投資助手TigerGPT
7、商湯：“日日新”大模型
8、飛書：將推出智能AI助手“My AI”
9、華為盤古AI大模型即將上線：包括NLP、CV大模型等
10、360：“360智腦”，率先落地搜索場景
11、昆侖萬維：“天工”大模型
12、知乎：“知海圖AI”大模型
13、阿里云：“通義千問”AI大模型
14、百度：文心一言

模塊三、生成式人工智能主要應用
1、自動創作:生成小說、新聞文章、電影劇本等內容
2、深度偽造檢測:由于生成式人工智能可以產生逼真的深度偽造,因此也被用于檢測深度偽造內容。
3、虛擬人物:使用人工智能生成逼真的虛擬人物圖像或視頻,用于娛樂、教育和客戶服務等。
4、AI藝術:生成新奇有創意的藝術作品,如圖片、音樂、視頻等。
5、個性化推薦:生成個性化推薦內容,如商品推薦、新聞推薦等。
6、機器翻譯:通過編碼解碼的方式生成新的翻譯內容。
7、自動客服:使用聊天機器人生成個性化的對話內容。
8、輔助創意:幫助人類在創意設計、廣告創意等領域獲得新的靈感和創意。
9、模擬環境:生成虛擬環境用于培訓、仿真等。比如生成虛擬城市用于無人駕駛汽車的模擬。
10、AI放大:利用少量數據生成更加豐富的數據集,用于提高人工智能的性能，特別適用于數據稀缺的場景。

模塊四：生成式人工智能的未來發展:
1、更強大和可控的模型:發展更強大的人工智能模型來生成高質量的數據,同時加強對模型的可解釋性和控制,減少失控風險。
2、應用場景的拓展:生成式人工智能將應用于更多領域,如教育、醫療、交通等,產生更大影響。
3、監管和倫理框架:建立更完善的監管、倫理和安全標準來指導生成式人工智能的發展和應用。特別是針對深度偽造、自動創作等敏感應用制定更嚴格的規范。
4、數據偏差的解決:通過選擇更加公平和可解釋的數據集,以及采取數據去偏差的技術手段,降低生成結果的偏差風險。
5、人工智能與人的協作:未來人工智能不會完全取代人類,而是與人密切協作。這需要開發更易于人類理解和控制的人工智能系統,并在應用中提供人工與人工智能協作的接口。
6、安全防范機制:建立防范機制以應對黑客利用生成式人工智能產生的假信息、釣魚郵件、網絡詐騙等惡意內容。這需要政府、企業和研究機構密切合作。
7、商業化進程的控制:密切關注和指導生成式人工智能以及相關應用的商業化進程,防止出現科技泡沫,并最大限度減少對社會與經濟的負面影響。

模塊五：生成式人工智能應用操作
一、正確提問：好問題的三要素是什么？
1、任務簡述
2、任務描述
3、角色場景

二、如何進一步提高 ChatGPT 輸出的質量？
1、添加參照；
2、加強思辨；
3、指定元素；
4、尋找關聯

三、如何讓 AI 變成翻譯大師？
1、普通文稿翻譯
2、沉浸式網頁翻譯
3、翻譯書籍
4、翻譯代碼
5、內容總結
6、內容潤色

四、論文寫作：如何讓 AI 變成論文助手？
1、搭建論文提綱
2、生成最恰當的標題
3、判斷最佳投稿對象

五、語言學習：如何讓 AI 變成外語私教？
1、設置單詞庫。這個環節需要用到 ChatGPT。
2、設置場景，生成對話。這個環節需要用到 ChatGPT。
3、生成語音，錄下來反復聽。這個環節需要用到谷歌或者微軟的云服務，它們都有文本轉語音功能。
4、嘗試自己說。這個環節需要用到瀏覽器插件 Voice Control For ChatGPT。

六、視頻處理：如何讓 AI 變成視頻幫手？
1、對視頻內容的總結
2、利用 ChatGPT 做視頻
3、長內容支持問題

七、提問式學習：如何快速搞懂一個領域？
1、提出問題
2、設置話題
3、知識圖譜 

李銘洋 老師
——產業數字化實戰導師
中企報數字經濟技術有限公司總經理
中國民營科技實業家協會元宇宙工作委員會秘書長
支點實驗室自媒體人
《區塊鏈：分布式商業報告2019-2020》總策劃、執行主編
《區塊鏈助力復工復產：企業融資和數字消費》商業報告總策劃
北京大學、清華大學區塊鏈、數字經濟總裁班特邀授課嘉賓
曾就職前程無憂、58同城、愛國者高管，2017年進入區塊鏈、數字經濟領域
曾主導或參與多個產業數字化項目

【個人簡介】
20+年企業數字化經驗、互聯網轉型、市場營銷從業經驗，曾主導或參與多家企業數字化改造，通過大數據、人工智能、區塊鏈等技術，構建產業數字化、資產數字化、營銷數字化，實現企業融資和產品銷售，同時成本降低20%以上，效率提升20%以上。
獨創的支點模型以及操作系統助力多家企業構建價值支點、產業支點、團隊支點、模式支點等，實現業績增長和價值提升。

人民文旅數字化：文旅數字積分卡券和數字消費
a、通過積分和卡券設計，實現精準獲客100萬以上。
b、規避“羊毛黨”薅羊毛，避免5000萬資產漏洞。
c、構建聯盟鏈：實現上鏈即審計，讓每一筆直達民生的消費都有據可查，節省審計成本500萬以上。
中國追溯集團-中追碼購：數字電商、數字積分系統
a、數字電商：把追溯碼（一物一碼）做為電子商務入口，并贈送積分獎勵。
b、通過積分獎勵，拉動終端消費和渠道拓展，實現年度客戶增長50萬以上
c、實現年度業績增長3倍以上。
d、資源對接：幫忙對接供應鏈和投資渠道，幫忙對接相關產業聯盟
鏈證臻愛：數字文旅、數字愛情見證NFT
a、把愛情主題與地方文旅項目嫁接，實現數字文旅
b、通過數字愛情衍生品，幫助線下商家實現導流
c、打造愛情地圖、網紅打卡基地，實現旅游景點導流
d、結合愛情之都、愛情地圖、愛情打卡基地等場景生成獨有的數字愛情見證NFT
旗點區塊鏈：區塊鏈萬里行、區塊鏈風云榜
a、構建旗點區塊鏈生態：培訓、咨詢、路演、媒體、投融資等
b、策劃實施“區塊鏈萬里行”，組建22個城市節點聯盟，全52期國活動，30萬直播粉絲，實現業績500萬！
c、策劃并參與實施“區塊鏈風云榜”微信公眾號，共計采訪102個項目，實現第一個20萬粉絲增長。
d、策劃、運營“北大區塊鏈總裁班”10期，培訓500于人次，實現業績600萬元。
e、同時與團隊一起服務“祺鯤科技資產數字化”項目，中能建“鏈改基金”項目。
李老師從市場一線起步，曾任兩家上市公司（前程無憂、58同城）高管，2017年進入數字經濟領域，陸續和團隊一起參與構建數字經濟產業生態，涵蓋數字化技術服務、資產數字化、數字化產業咨詢、數字經濟領域投資孵化、中企數字產業基金、數字經濟媒體、游戲開發、公鏈平臺、數字電商、數字文旅、元宇宙等，助力政府、產業、企業數字化進程。李老師及團隊用專業的數字化體系及落地實操，獲得眾多企業家及管理機構的高度認同。
李老師現致力于企業的數字化升級，充分利用新興科技、新興產業政策、新興產業機會，幫助企業全面升級、突破發展瓶頸、實現新的飛躍，與更多的人一起構建中國特色的數字經濟新物種！

【主講課程】
《Chat GPT通用人工智能引發的產業革命》
《“十四五”規劃與數字經濟發展趨勢解讀》
《新經濟下的產業數字化：新興技術及應用》
《產業數字化轉型創新發展之道》
《物聯網技術及應用》
《大數據技術及應用》
《數據分析思維及產業應用案例解析》
《區塊鏈技術及應用》
《大數據技術在數據治理中的應用》
《5G+ABCDNETS，為數智化轉型打造新動能》
《中國5G技術及產業應用》
《5G場景應用，產品設計及商機挖掘》
《元宇宙：數字產業新生態及產業進化》
《元宇宙背景下通信行業數字化變革》
《數字化轉型大背景下的智慧城市基礎設施建設》
《數字時代的網絡安全》
《冶金行業數字化轉型案例解析》
《出版行業的產業數字化實踐》
《大數據、AI、區塊鏈在電力行業應用》
《“專精特新”中小企業數字化轉型賦能》
《數字營銷：數字經濟時代的營銷進化》

【授課風格】

幽默生動、通俗易懂、娓娓道來，具體細致；深入淺出，實戰實用。
理論有深度：多年產業經驗，以及獨創支點模型
案例可借鑒：案例均來自服務過的典型企業
落地成體系：從模式到營銷、從產業到技術、從體系到人才均有成熟團隊。

【服務客戶】
企業：廈門國貿、華為（山東）ITC學院、中國移動、中國聯通、中國電信、中國人壽、國家電網、中國南方電網、北京金融大數據有限公司、中原出版社、內蒙古興安電力、中國兵器工業集團、機械工業勘察設計研究院、日立鐵路
政府協會：山西省文化廳、河北省科技局、河北省科技企業孵化協會、河北省創新協會、泰安中小企業局、保定企業家協會 

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