GPT和Copilot实用培训

前沿技术 / 2023-11-17 17:42:54
GPT和Copilot实用培训
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    讲师介绍

    李老师 - 中科院计算所高级工程师，开源项目活跃开发者，20 余年编程与软件开发经验，10余年云端软件研发与产业化工作经历。历任国家重点实验室课题组负责人，上市公司事业群技术总监、首席技术专家。

    李老师项目经验丰富，为多家知名企业和单位提供过服务，包括银联、交通银行、宁波银行、上海期货交易所、国家信息中心、国防科技大学、中国电信集团、中国移动产业研究院、中石化、Intel亚太研发中心等企业和单位。

    荣获中国软件协会“优秀CTO”等多项荣誉，兼任中国新一代IT产业联盟分委会秘书长、全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员、北京开源创新委员会委员、中国开源软件创新大赛总决赛评委。


    学员收益

    1. 深入理解GPT与Copilot：学员将全面了解GPT和Copilot的基本概念、发展历程，以及它们如何改变当前的金融技术领域。

    2. 实战应用能力提升：通过学习GPT的实际案例和应用，学员将掌握如何将这些技术应用于金融行业的实际场景，包括报告分析、市场动态追踪等。

    3. 开发技能加强：学员将学习如何使用GPT的API和Copilot来开发智能应用，增强他们的技术开发能力。

    4. 企业数据整合与利用：学习如何将企业内部数据与GPT相结合，提高数据的应用效率和价值。

    5. 前沿技术趋势认知：理解和预测大型语言模型和智能辅助编程在金融科技中的未来发展趋势和潜在影响。


    内容概要

    本课程旨在为学员提供对GPT和Copilot的全面理解，以及在金融行业中实际应用这些技术的技巧和方法。课程将从GPT的基本概念和原理入手，然后探讨如何在金融行业中实际应用GPT，通过案例学习Prompt Engineering和API使用，以及微调技术的实际操作，通过RAG等技术将GPT与企业自身的数据和文档结合，以及利用GPT处理来自外部世界的信息。课程还将介绍Copilot的发展现状及在金融科技研发领域的应用。最后，探讨大模型技术在金融行业中的未来趋势。

    课程大纲
    一、GPT基础

    1. GPT与生成式AI的概念与发展历程

    介绍AIGC和大模型等相关概念，以及GPT从提出到GPT-4的发展历程。

    2. GPT的原理浅析

    讲解生成式AI、大语言模型、GPT的原理。

    二、GPT落地实践与应用开发

    1. GPT在金融行业的典型应用案例

    大模型在行业中的典型应用案例，包括数据质量提升、财报及市场动态分析、DevOps机器人等场景。

    2. GPT的API及Prompt Engineering

    如何基于GPT的API开发智能应用和机器人。介绍Prompt Engineering，结合应用探讨Prompt Engineering的方法与作用。

    案例详解：金融政策问答

    3. 让GPT利用企业自身的文档与数据

    通过embedding、向量数据库等技术，将企业里自身的文档与数据接入到GPT。

    案例详解：上市公司财报分析

    4. 让GPT从外部世界获取信息

    如何将GPT对接到搜索引擎，并利用大语言模型的能力筛选和处理搜索结果

    案例详解：财经新闻与市场情绪分析

    6. GPT的微调

    澄清业界对于“微调”的一些误解，结合实际案例介绍如何微调GPT模型并进行应用。

    案例详解：数据结构化与Function Calling优化

    7. AI Agent

    随着GPT火起来的“Agent”是什么？如何构建AI Agent及应用前景

    案例详解：Code Review机器人

    三、Copilot及大模型在金融科技研发领域的实践

    1. Copilot简介

    介绍Copilot的作用、发展历程和原理

    2. Copilot在软件研发中的应用实操

    介绍在软件研发中如何安装与使用Copilot，包含给一些实操技巧和原理解析

    3. Copilot X 介绍及实操

    结合实操介绍Copilot X的一些新特性、实用效果与优缺点

    4. 其他大模型方案及在软件研发全流程的应用

    结合实际案例和实操介绍基于大模型在软件研发的全流程从需求理解、设计到代码生成实现提能增效。

    四、总结与展望

    1. 重点回顾

    回顾课程重点。

    2. 未来展望

    展望未来大模型技术发展趋势，以及对企业和个人的影响


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