AI深度学习和AIGC大模型实战培训课程

大数据与人工智能

课程简章2024-04-11小艾老师

课程概述

本课程深入讲解自然语言处理（NLP）的基础、技术和应用，同时特别关注人工智能生成内容（AIGC）和大模型的研发。课程内容从NLP的基本定义到其在现实世界的应用，探讨面临的挑战和限制，并详细介绍文本预处理和清洗技术。特别强调语言模型，如n-gram和神经网络语言模型，及其在文本分类、情感分析和文本生成等领域的应用。课程深入词嵌入技术，包括Word2Vec和GloVe算法，并探讨其应用。重点关注深度学习在NLP中的应用，尤其是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer模型和BERT及其变体的研究和应用，强调这些技术在AIGC和大模型研发中的核心地位。此外，课程涵盖向量数据库技术和LangChain的先进应用，以及QLORA和RAG等模型的详细介绍，展示它们如何优化语言模型查询和检索性能，提高生成内容的质量和准确性。

通过结合理论学习和实战案例，本课程旨在培养学员使用最新NLP技术和深度学习框架开发和应用AIGC大模型的能力，为学员提供全面的知识结构，以解决实际问题并推动NLP和AIGC技术的发展。

课程对象

本课程适合对AI深度学习、自然语言处理（NLP）、大模型开发感兴趣的开发者、数据分析师等人群。本课程能为你提供全面的指导和帮助。通过本课程的学习，你将能够更好地应对实际工作中的挑战，提升自己的职业竞争力。

学员需要具备python编程能力，熟悉python核心语法，python数据分析的方法。学员同时需要具备统计学理论基础，对于机器学习、深度学习以及自然语言处理的基本概念有一定的了解。

课程目标

培养对NLP和AIGC技术的深刻理解和实践能力。
训练学员使用最新的NLP技术和深度学习框架。
指导学员开发和应用AIGC大模型。
提供全面的知识结构，帮助学员解决实际问题。
推动NLP和AIGC技术的发展。

课程收益

深入理解自然语言处理（NLP）的基础知识和核心技术。
掌握文本预处理、清洗技术以及词嵌入技术如Word2Vec和GloVe。
学习并应用最新的深度学习模型，包括CNN、RNN、Transformer、BERT及其变体。
获得实战经验，通过案例学习如何在AIGC和大模型研发中使用这些技术。
理解并实践向量数据库技术和LangChain的先进应用。
提高使用Python进行数据分析和机器学习的能力。
增强解决实际问题的能力，提升职业竞争力。

课程时长8天

课程大纲

时间	课程内容
第一天	初识NLP NLP定义 NLP在现实世界中的应用 NLP的挑战和限制文本预处理文本清洗语言模型概述 n-gram语言模型神经网络语言模型语言模型的应用词嵌入部分词向量概述 Word2Vec算法 GloVe算法词向量的应用文本分类文本分类概述朴素贝叶斯分类器
第二天	深度学习与PyTorch简介使用基于神经网络的机器学习技术，处理复杂数据。 PyTorch简介：深度学习框架，动态计算图。卷积神经网络（CNN）简介 CNN简介：用于图像处理的神经网络，特点是能够捕捉空间特征。一维卷积神经网络（CNN1D）简介基本概念：1D CNN是一种专门处理序列数据的神经网络，类似于2D CNN处理图像数据。它在数据的一维序列上应用卷积。主要用途：广泛应用于时间序列分析、自然语言处理等领域。 CNN1D的工作原理卷积层：通过一维卷积核在输入数据上滑动，提取序列特征。池化层：减少计算量，同时保持特征的重要信息。全连接层：将卷积和池化层的输出转化为最终的输出（如分类结果）。 CNN1D的网络架构层的堆叠：通常包括多个卷积层和池化层，可以根据任务需求调整深度和宽度。激活函数：ReLU或其他非线性激活函数用于引入非线性。 PyTorch实现CNN1D 模型定义：使用PyTorch定义1D CNN的结构，包括卷积层（torch.nn.Conv1d）、池化层（如torch.nn.MaxPool1d）和全连接层（torch.nn.Linear）。数据处理：将数据格式调整为1D CNN接受的形式，即[批大小, 通道数, 序列长度]。训练和评估：定义损失函数和优化器，进行模型的训练和评估。
第三天	使用PyTorch创建和训练RNN，用于语言建模等任务。 PyTorch深度学习实战实践应用：通过实际案例学习PyTorch，如自然语言处理。 PyTorch GPU安装：安装支持GPU的PyTorch版本。单GPU环境配置使用工具如nvidia-smi：监控GPU性能和健康状况。深度学习在NLP中的应用介绍使用深度学习框架（如Keras或PyTorch）实现文本分类和情感分析文本生成Transformer和深度学习模型文本生成概述语言模型生成基于神经网络的文本生成文本生成的应用机器翻译 Transformer模型详细知识点介绍 Transformer模型简介在自然语言处理中的应用与传统序列模型（如RNN、LSTM）的比较输入表示词嵌入词嵌入的概念词嵌入与one-hot编码的对比位置编码器位置编码的重要性位置编码的实现方式 Transformer架构编码器-解码器结构编码器的作用和结构解码器的作用和结构自注意力机制注意力机制的概念自注意力的计算过程
第四天	注意力机制多头注意力多头注意力的定义和作用多头注意力的实现细节注意力算法 Q（Query）、K（Key）、V（Value）的概念计算注意力权重的过程 Softmax函数在注意力机制中的作用 Softmax的定义如何使用Softmax计算注意力分数 Transformer编码器编码器层的组成自注意力层和前馈神经网络层层归一化和残差连接 Transformer解码器解码器层的组成掩码自注意力编码器-解码器注意力前馈网络、层归一化和残差连接训练过程损失函数的选择优化器和学习率调整正则化技术 Transformer的应用机器翻译文本生成语言理解任务 BERT模型概览 BERT模型简介 BERT与传统Transformer的区别 BERT的双向特性 BERT的创新点双向表示的重要性如何实现真正的双向上下文预训练任务掩码语言模型（MLM）下一句预测（NSP）预训练过程详解掩码语言模型（MLM） MLM的原理和实现 MLM的训练过程下一句预测（NSP） NSP的原理 NSP在BERT中的作用
第五天	BERT的架构 BERT的网络结构输入表示：词嵌入、片段嵌入和位置嵌入输出层的设计 BERT的训练策略预训练的概念训练数据的选择和处理训练过程中的技术细节 BERT在下游任务中的应用文本分类、问答系统、命名实体识别等 Tune BERT以适应特定任务实例分析和案例研究 BERT的变体和进展如RoBERTa、ALBERT和DistilBERT BERT在其他领域的应用最新的研究和发展动态实践练习和项目 BERT的实现和使用实际数据集上的练习在自然语言处理中的作用和应用场景向量数据库简介向量数据库的作用和重要性常见的向量数据库技术概述向量数据库详细介绍 Pinecone 特点和优势应用场景 Chroma 功能和使用场景其他向量数据库如Weaviate, Milvus, 和Faiss 它们的特点和比较
第六天	LangChain概览 LangChain简介 LangChain的核心模块 LlamaIndex的提示词模板结构化输出 LlamaIndex不同层次的多种模块数据管理，提供了现成的非结构化文档摘要索引来增强检索。与LangChain集成：LlamaIndex可以集成到LangChain中，以优化检索能力评估模块评估文档检索和响应合成的质量，专注于生成响应与给定上下文的一致性可定制存储,提供了一个用户友好的界面，用于摄取、索引和查询外部数据回调特性,提供了一个回调功能，用于调试、跟踪和跟踪内部操作 LangChain整合提示词工程实用工具 LangChain包括提示词模板、输出解析、记忆和检索模型集成的实用工具代理和链开发 LangChain的agent代理和“链”开发跟上了LLM应用的最新改进 LlamaIndex与LangChain对比检索和有效的数据结构化提供用于数据的自然语言访问的不同引擎用于开发数据感知和代理式应用，适用于原型设计和生产 LLM应用创造强大的协同作用 LangChain增强了基于代理的能力，LlamaIndex优化了数据索引和检索提示词模块如何生成和优化提示词提示词在信息检索中的应用记忆模块记忆的存储和检索在复杂对话系统中的应用数据模块数据处理和管理数据模块与其他模块的交互 Chain模块 Chain模块的构建和工作原理在自动化决策和任务执行中的应用 LangChain的应用案例实际案例分析如何在特定场景下应用LangChain 实践操作和练习 LangChain的安装和配置基于LangChain的小项目实操 LangChain的高级主题定制和扩展LangChain QLORA优化模型数据 QLORA简介：描述：QLORA（Query Language Optimized for Retrieval and Annotation）是一种用于增强语言模型查询和检索性能的方法。实现细节：它通过优化查询的语言表示来提高检索系统的准确性和效率。数据预处理：描述：对原始数据集进行清洗和格式化，以适应QLORA模型。实现细节：包括去除噪声，标准化文本格式，以及确保数据质量。查询优化：描述：对查询语句进行优化，使其更加符合模型的处理方式。实现细节：使用自然语言处理技术，如同义词替换、关键词提取，优化查询表达。模型训练与调整：描述：使用优化后的数据训练QLORA模型。实现细节：选择合适的训练参数，如学习率和批处理大小，进行模型训练。性能评估：描述：对优化后的模型进行性能评估。实现细节：使用标准化的测试数据集，评估模型在各项指标上的表现。 RAG常见步骤过程 RAG简介：描述：RAG结合了神经检索和生成模型，以提高回答生成的质量和准确性。实现细节：它先从一个大型文档集合中检索相关信息，然后基于这些信息生成回答。数据索引构建：描述：为文档集合创建索引，以便高效检索。实现细节：使用向量化方法将文档转换成向量，并建立索引，如使用Elasticsearch或FAISS。检索相关文档：描述：基于用户的查询，从索引中检索最相关的文档。实现细节：计算查询向量与文档向量间的相似度，返回得分最高的文档，生成回答：描述：使用检索到的文档作为上下文，生成回答。实现细节：将检索到的文本与查询合并，输入到生成模型（如GPT），产生回答。回答优化和校验：描述：对生成的回答进行优化和校验，确保其准确性和可信度。实现细节：运用后处理技术，如语句平滑和事实校验，提高回答的质量。
第七天实战项目#1	与其他NLP工具和框架的集成Hugging Face生态系统概览安装Hugging Face Transformers库模型加载与分词器使用加载预训练Transformer模型使用Hugging Face Model Hub 安装和配置如何安装Transformer类库环境配置和依赖管理使用在线Hub Hugging Face Hub的介绍如何浏览和查找模型模型下载和使用方法获取和使用API Key API Key的作用和获取方法如何在代码中配置和使用API Key 安全性和权限管理 Tokenization过程 Tokenizer的作用和原理如何使用预训练的Tokenizer 自定义Tokenization规则 AutoModel的使用 AutoModel的概念和作用如何自动加载不同类型的预训练模型 AutoModel和特定模型类的对比选择适当的预训练模型训练一个文本分类模型实战案例分享基于生成的对话系统案例分析：基于Llama模型的智能客服问答系统QA chatbot的制作利用Llama模型，通过训练中文词向量实现智能客服问答系统。该系统可以自动处理客户的问题，提供快速而准确的答案。通过对历史问答数据的分析，系统能够快速理解客户的问题，并根据上下文提供精确的答案。该系统可大大提高客户满意度，减少人工客服的工作量。
第八天实战项目#2	基于ChatGPT 与langchain API的智能营销推荐系统使用ChatGPT 与langchain API，通过分析用户的通话记录和行为数据，为用户提供个性化的营销推荐服务。通过使用自然语言处理技术和聊天机器人技术，该系统可以自动分析用户需求，提供最适合用户的产品和服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。基于QA问答和Pinecone数据库模型的自动化客户服务系统使用QA问答和Pinecone数据库模型技术，创建了一个自动化客户服务系统。该系统可以快速回答用户的问题，提高客户满意度和忠诚度。该系统不仅可以回答一般的问题，还可以根据用户的个性化需求提供特定的服务和产品推荐。此外，该系统还可以根据用户历史行为数据进行分析和预测，提供更加个性化的服务。该系统的投入使用，大大提高了客户服务质量，带来了可观的经济效益。

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时间	课程内容
第一天	初识NLP NLP定义 NLP在现实世界中的应用 NLP的挑战和限制文本预处理文本清洗语言模型概述 n-gram语言模型神经网络语言模型语言模型的应用词嵌入部分词向量概述 Word2Vec算法 GloVe算法词向量的应用文本分类文本分类概述朴素贝叶斯分类器
第二天	深度学习与PyTorch简介使用基于神经网络的机器学习技术，处理复杂数据。 PyTorch简介：深度学习框架，动态计算图。卷积神经网络（CNN）简介 CNN简介：用于图像处理的神经网络，特点是能够捕捉空间特征。一维卷积神经网络（CNN1D）简介基本概念：1D CNN是一种专门处理序列数据的神经网络，类似于2D CNN处理图像数据。它在数据的一维序列上应用卷积。主要用途：广泛应用于时间序列分析、自然语言处理等领域。 CNN1D的工作原理卷积层：通过一维卷积核在输入数据上滑动，提取序列特征。池化层：减少计算量，同时保持特征的重要信息。全连接层：将卷积和池化层的输出转化为最终的输出（如分类结果）。 CNN1D的网络架构层的堆叠：通常包括多个卷积层和池化层，可以根据任务需求调整深度和宽度。激活函数：ReLU或其他非线性激活函数用于引入非线性。 PyTorch实现CNN1D 模型定义：使用PyTorch定义1D CNN的结构，包括卷积层（torch.nn.Conv1d）、池化层（如torch.nn.MaxPool1d）和全连接层（torch.nn.Linear）。数据处理：将数据格式调整为1D CNN接受的形式，即[批大小, 通道数, 序列长度]。训练和评估：定义损失函数和优化器，进行模型的训练和评估。
第三天	使用PyTorch创建和训练RNN，用于语言建模等任务。 PyTorch深度学习实战实践应用：通过实际案例学习PyTorch，如自然语言处理。 PyTorch GPU安装：安装支持GPU的PyTorch版本。单GPU环境配置使用工具如nvidia-smi：监控GPU性能和健康状况。深度学习在NLP中的应用介绍使用深度学习框架（如Keras或PyTorch）实现文本分类和情感分析文本生成Transformer和深度学习模型文本生成概述语言模型生成基于神经网络的文本生成文本生成的应用机器翻译 Transformer模型详细知识点介绍 Transformer模型简介在自然语言处理中的应用与传统序列模型（如RNN、LSTM）的比较输入表示词嵌入词嵌入的概念词嵌入与one-hot编码的对比位置编码器位置编码的重要性位置编码的实现方式 Transformer架构编码器-解码器结构编码器的作用和结构解码器的作用和结构自注意力机制注意力机制的概念自注意力的计算过程
第四天	注意力机制多头注意力多头注意力的定义和作用多头注意力的实现细节注意力算法 Q（Query）、K（Key）、V（Value）的概念计算注意力权重的过程 Softmax函数在注意力机制中的作用 Softmax的定义如何使用Softmax计算注意力分数 Transformer编码器编码器层的组成自注意力层和前馈神经网络层层归一化和残差连接 Transformer解码器解码器层的组成掩码自注意力编码器-解码器注意力前馈网络、层归一化和残差连接训练过程损失函数的选择优化器和学习率调整正则化技术 Transformer的应用机器翻译文本生成语言理解任务 BERT模型概览 BERT模型简介 BERT与传统Transformer的区别 BERT的双向特性 BERT的创新点双向表示的重要性如何实现真正的双向上下文预训练任务掩码语言模型（MLM）下一句预测（NSP）预训练过程详解掩码语言模型（MLM） MLM的原理和实现 MLM的训练过程下一句预测（NSP） NSP的原理 NSP在BERT中的作用
第五天	BERT的架构 BERT的网络结构输入表示：词嵌入、片段嵌入和位置嵌入输出层的设计 BERT的训练策略预训练的概念训练数据的选择和处理训练过程中的技术细节 BERT在下游任务中的应用文本分类、问答系统、命名实体识别等 Tune BERT以适应特定任务实例分析和案例研究 BERT的变体和进展如RoBERTa、ALBERT和DistilBERT BERT在其他领域的应用最新的研究和发展动态实践练习和项目 BERT的实现和使用实际数据集上的练习在自然语言处理中的作用和应用场景向量数据库简介向量数据库的作用和重要性常见的向量数据库技术概述向量数据库详细介绍 Pinecone 特点和优势应用场景 Chroma 功能和使用场景其他向量数据库如Weaviate, Milvus, 和Faiss 它们的特点和比较
第六天	LangChain概览 LangChain简介 LangChain的核心模块 LlamaIndex的提示词模板结构化输出 LlamaIndex不同层次的多种模块数据管理，提供了现成的非结构化文档摘要索引来增强检索。与LangChain集成：LlamaIndex可以集成到LangChain中，以优化检索能力评估模块评估文档检索和响应合成的质量，专注于生成响应与给定上下文的一致性可定制存储,提供了一个用户友好的界面，用于摄取、索引和查询外部数据回调特性,提供了一个回调功能，用于调试、跟踪和跟踪内部操作 LangChain整合提示词工程实用工具 LangChain包括提示词模板、输出解析、记忆和检索模型集成的实用工具代理和链开发 LangChain的agent代理和“链”开发跟上了LLM应用的最新改进 LlamaIndex与LangChain对比检索和有效的数据结构化提供用于数据的自然语言访问的不同引擎用于开发数据感知和代理式应用，适用于原型设计和生产 LLM应用创造强大的协同作用 LangChain增强了基于代理的能力，LlamaIndex优化了数据索引和检索提示词模块如何生成和优化提示词提示词在信息检索中的应用记忆模块记忆的存储和检索在复杂对话系统中的应用数据模块数据处理和管理数据模块与其他模块的交互 Chain模块 Chain模块的构建和工作原理在自动化决策和任务执行中的应用 LangChain的应用案例实际案例分析如何在特定场景下应用LangChain 实践操作和练习 LangChain的安装和配置基于LangChain的小项目实操 LangChain的高级主题定制和扩展LangChain QLORA优化模型数据 QLORA简介：描述：QLORA（Query Language Optimized for Retrieval and Annotation）是一种用于增强语言模型查询和检索性能的方法。实现细节：它通过优化查询的语言表示来提高检索系统的准确性和效率。数据预处理：描述：对原始数据集进行清洗和格式化，以适应QLORA模型。实现细节：包括去除噪声，标准化文本格式，以及确保数据质量。查询优化：描述：对查询语句进行优化，使其更加符合模型的处理方式。实现细节：使用自然语言处理技术，如同义词替换、关键词提取，优化查询表达。模型训练与调整：描述：使用优化后的数据训练QLORA模型。实现细节：选择合适的训练参数，如学习率和批处理大小，进行模型训练。性能评估：描述：对优化后的模型进行性能评估。实现细节：使用标准化的测试数据集，评估模型在各项指标上的表现。 RAG常见步骤过程 RAG简介：描述：RAG结合了神经检索和生成模型，以提高回答生成的质量和准确性。实现细节：它先从一个大型文档集合中检索相关信息，然后基于这些信息生成回答。数据索引构建：描述：为文档集合创建索引，以便高效检索。实现细节：使用向量化方法将文档转换成向量，并建立索引，如使用Elasticsearch或FAISS。检索相关文档：描述：基于用户的查询，从索引中检索最相关的文档。实现细节：计算查询向量与文档向量间的相似度，返回得分最高的文档，生成回答：描述：使用检索到的文档作为上下文，生成回答。实现细节：将检索到的文本与查询合并，输入到生成模型（如GPT），产生回答。回答优化和校验：描述：对生成的回答进行优化和校验，确保其准确性和可信度。实现细节：运用后处理技术，如语句平滑和事实校验，提高回答的质量。
第七天实战项目#1	与其他NLP工具和框架的集成Hugging Face生态系统概览安装Hugging Face Transformers库模型加载与分词器使用加载预训练Transformer模型使用Hugging Face Model Hub 安装和配置如何安装Transformer类库环境配置和依赖管理使用在线Hub Hugging Face Hub的介绍如何浏览和查找模型模型下载和使用方法获取和使用API Key API Key的作用和获取方法如何在代码中配置和使用API Key 安全性和权限管理 Tokenization过程 Tokenizer的作用和原理如何使用预训练的Tokenizer 自定义Tokenization规则 AutoModel的使用 AutoModel的概念和作用如何自动加载不同类型的预训练模型 AutoModel和特定模型类的对比选择适当的预训练模型训练一个文本分类模型实战案例分享基于生成的对话系统案例分析：基于Llama模型的智能客服问答系统QA chatbot的制作利用Llama模型，通过训练中文词向量实现智能客服问答系统。该系统可以自动处理客户的问题，提供快速而准确的答案。通过对历史问答数据的分析，系统能够快速理解客户的问题，并根据上下文提供精确的答案。该系统可大大提高客户满意度，减少人工客服的工作量。
第八天实战项目#2	基于ChatGPT 与langchain API的智能营销推荐系统使用ChatGPT 与langchain API，通过分析用户的通话记录和行为数据，为用户提供个性化的营销推荐服务。通过使用自然语言处理技术和聊天机器人技术，该系统可以自动分析用户需求，提供最适合用户的产品和服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。基于QA问答和Pinecone数据库模型的自动化客户服务系统使用QA问答和Pinecone数据库模型技术，创建了一个自动化客户服务系统。该系统可以快速回答用户的问题，提高客户满意度和忠诚度。该系统不仅可以回答一般的问题，还可以根据用户的个性化需求提供特定的服务和产品推荐。此外，该系统还可以根据用户历史行为数据进行分析和预测，提供更加个性化的服务。该系统的投入使用，大大提高了客户服务质量，带来了可观的经济效益。