人工智能大模型驱动下的科技创新与产业变革

人工智能大模型驱动下的科技创新与产业变革

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课程背景

ChatGPT的横空出世掀起了新一代人工智能技术革命的浪潮。作为基于大语言模型的对话式AI应用，ChatGPT展现出的强大自然语言理解与生成能力、逻辑推理能力以及知识迁移能力，不仅在全球范围内引发广泛关注，更开启了以生成式人工智能为标志的新一轮科技革命。在ChatGPT的示范效应下，全球科技巨头、创新企业纷纷加速布局大语言模型与生成式AI技术，推动人工智能进入了新的发展阶段。这一技术浪潮正在重塑全球科技创新格局，深刻改变产业发展模式，并对人类社会的生产方式、工作模式、生活习惯产生深远影响。本课程将系统性地探讨在人工智能大模型技术驱动下的科技创新与产业变革趋势。

学员适合对象

企业中高层，对人工智能感兴趣的人员

课程收益

1.全面了解人工智能与大模型的发展现状及趋势

2.深入探讨生成式人工智能对产业发展格局的重塑作用

3.掌握大模型时代的产业人才发展新趋势

4.系统总结大模型时代科技创新与产业变革面临的机遇与挑战

课程大纲

一、人工智能与大模型的发展现状及趋势

基本概念与发展历程：介绍人工智能的基本概念及其发展历程。

核心技术：分析大语言模型的突破性进展，包括架构演进、训练方法创新和关键能力。

多模态大模型：探讨多模态大模型的技术特点与应用场景，以及垂直大模型的发展态势。

AIGC技术：深入分析人工智能内容生成技术的最新进展及其重要影响。

新一代人工智能：展望语言智能、多模态智能、具身智能、科学智能等关键技术的创新趋势。

二、生成式人工智能对产业发展的影响

产业数字化转型：分析大模型技术在推动产业数字化转型中的应用价值。

生产效率与业务流程：探讨大模型在提升生产效率、优化业务流程、促进产品创新等方面的典型案例。

数字产业化新机遇：研究大模型驱动下数字内容创作、数字人、金融科技等新兴业态的发展前景。

三、大模型时代的产业人才发展

人才需求结构：分析人工智能大模型对产业人才需求结构的深刻影响，包括新型岗位的涌现和传统岗位的转型升级。

核心能力要求：深入研究大模型时代对人才核心能力的新要求，探讨技术研发、产品运营、行业应用等不同领域的能力重构路径。

四、大模型时代的机遇与挑战

发展机遇：系统总结大模型时代在技术创新、产业升级、人才培养等方面的发展机遇。

面临挑战：深入探讨数据安全、伦理规范、产业生态等方面面临的挑战，为把握大模型时代的发展机遇提供战略性思考。

赵老师

主要背景资历：

中山大学副教授，硕士生导师。

中山大学数据科学与计算机学院博士

美国New Jersey Institute of Technology访问研究。

在新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院从事博士后研究。

2022年1月入选中山大学“百人计划”青年学术骨干，加入人工智能学院，担任副教授，硕士生导师

研究方向主要包括智能多媒体信息处理与分析，多媒体系统及应用，三维点云处理与压缩，计算机图形学等。目前已在IEEE TCSVT, IEEE TIP, IEEE TMM, ACM Multimedia等国际重要期刊和会议上发表学术论文20余篇，申请/授权中国专利和PCT国际专利4件。长期担任十余个期刊和会议的审稿人和技术委员会成员，并获得IEEE ICME 2020杰出审稿人奖。

学术兼职：

IEEE TIP, IEEE TMM, Pattern Recognition, Information Science, Neurocomputing, Signal Processing, IEEE/CAA JAS, JVCIP 等期刊审稿人IEEE ICASSP, IEEE ICME, IEEE ICIP, AMIA等国际学术会议技术委员会成员淡马锡基金会-新加坡南洋理工大学亚洲人工智能项目Coordinator。

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