枫影：ChatGPT与AI技术发展

【课程背景】

ChatGPT 是美国人工智能公司 Openai 旗下的一款产品， ChatGPT 表面上就是一个文本生成器，聊天机器人，知识渊博，善解人意。但目前应用主要聚焦在AIGC，是核心的技术本质是基于人类反馈的强化学习建模。

那么ChatGPT为什么这么厉害？他有什么过人之处，它的出现会为未来我们工作和日常生活带来什么影响？本节课重点帮助学员系统了解ChatGPT及AI，打开数字世界新视窗。

【课程收获】

1. 了解ChatGPT的诞生背景、主要功能特征
2. 了解ChatGPT的底层AI技术逻辑
3. 了解ChatGPT对工作生活中的应用

【课程对象】产品经理、技术中心、数字化中心等

【课程时长】2天（6小时）

【课程大纲】

课题一：AI

1. 诞生：AI是如何诞生的
2. 命题：AI是解决什么问题的？
3. 发展：AI在解决问题的路上都走过了哪些阶段？
4. 趋势：AI的分类
5. 分析性AI：机器学习与数据建模

（2）生成式AI：GPT和ChatGPT的诞生

课题二：分析性AI

1. 分析性AI的目的：赋助人工做出科学判断
2. 科学决策三大核心要素
3. 数据模型
4. 大数据
5. 超高算力
6. 数据模型：分析性AI——机器学习
7. 监督学习、无监督、强化学习
8. 深度学习与机器视觉
9. 大数据：数据技术
10. 数据采集
11. 数据传输
12. 数据存储
13. 数据清洗、转化与集成
14. 数据治理
15. 数据管理
16. 数据安全
17. 数据可视化
18. 数据资产化
19. 数据资产服务平台
20. 算力：从云计算到量子计算
21. 算力的定义
22. 算力与芯片技术
23. 云计算与东数西算
24. 量子计算
25. 分析性AI赋能科学分析的底层逻辑
26. 数据可视化
27. 数据分析
28. 指导决策改进

课题三：分析性AI：AI与物联网

1. 定义物联网
2. 物联网与AI的关系
3. 数字孪生
4. 5G+物联网+AI在工业互联网中的地位

课题四：生成式AI

1. 生成式AI的背景
2. 生成式AI的核心指导思想
3. GPT技术
4. BERT与GPT的区别联系
5. ChatGPT的诞生：从GPT到ChatGPT

课题五：ChatGPT到底是什么？

1. 说说人工智能聊天机器人
2. ChatGPT的诞生背景：从人机对话到AIGC
3. 微软必应收缩引擎与Edge浏览器的出现
4. 当下的ChatGPT的主要核心特征
5. 传统智能客服机器人与ChatGPT的区别
6. ChatGPT聊天机器人的特征
7. OGC-PGC-UGC社区到AIGC的一路蜕变
8. ChatGPT，AIGC的未来

5.解析ChatGPT AI下的三大核心要素

（1）数据模型：GPT-3.5系列模型，有着多达1750亿个模型参数

（2）大数据：依托OPENAI公共爬虫数据集有着超过万亿单词的人类语言数据集

（3）算力：基于微软Azure AI超算基础设施上进行训练，总算力消耗约3640PF-days

6.ChatGPT竞争优势的所在：RLHF基于人类反馈的强化学习,解决了模型生成的问题

7.ChatGPT的局限：基于RLHF模型下如何破解真实性问题

8.目前国内外大模型的发展情况

课题六：生成式AI对工作和生活带来的影响

1. 生成式AI仍然摆脱不了早期的数据生成
2. 生成式AI正在从Chat领域向AIGC和行业进行渗透
3. 对工作和生活带来的影响
4. 对效率的影响
5. 对创意的影响
6. 对资产产权的影响
7. 对价值生成的影响
8. 对未来商业模式的影响