提升大模型研究应用技能：第2期前沿讲习班报名，顶尖专家面授，多角度系统培训...

人工智能研究与应用范式正经历一场剧变，越来越多的顶级团队和杰出人才纷纷加入这一变革浪潮。作为AI大模型科研先锋，智源研究院携手一批卓越的学者与工程师，致力于将尖端技术与经验传授给有潜力的学习者，通过高效的学习方式，让更多人能迅速融入这一重要的历史进程，提升中国在这一领域的人才数量和质量。

去年12月，我们首次推出线上课程，600名尚未系统学习过AI知识的技术人员，经过两天培训，成功独立开发出广受关注的文本和图像生成以及对话机器人应用。超过97%的学员对课程给予了“非常满意”的评价。经过优化和筹备，我们现在正式与多家机构联手，与志同道合的学者、工程师共同发起“大模型前沿讲习班”。

本次讲习班面向从事科研与产业应用的学者、工程师、技术人员，以及相关专业学生。我们将通过一系列精彩课程，从基础理论到大规模生产环境实践经验，系统地介绍大模型前沿技术与应用的各个方面。

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第二期讲习班焦点亮相

讲习班第一季第二期（S01E02）将在2023年4月24日至25日线下召开，我们邀请了来自顶尖科研领域的权威专家联合授课。上海交通大学助理研究员陈露，哈尔滨工业大学教授车万翔，中国人民大学准聘助理教授林衍凯，以及中国人民大学准聘助理教授李崇轩将分别讲授《基于自然语言对话的人机交互界面》、《ChatGPT的原理与实现》、《大规模预训练的基础原理与技术》、《扩散概率模型原理与前沿进展》四堂前沿课程。授课专家将从多领域交叉视角诠释当前大模型关键技术与前沿进展，旨在帮助学员们开阔科研视野，掌握前沿动向并增强实践能力。

授课

时间

课程

大纲

授课

专家

4月24日

上午

1. 任务型对话系统的经典架构以及最新进展

2. 面向复杂知识源（关系型数据库、复杂网页、APP等）的新型人机对话交互技术

3. 迈向“大一统”的对话建模，以及大语言模型在对话任务中的应用

陈露

4月24日

下午

1. 引言：人工智能和自然语言处理的背景、GPT系列模型的发展历程、ChatGPT的应用和重要性

2. GPT等大模型介绍: Transformer模型、大规模预训练语言模型、GPT模型的发展与改进

3. ChatGPT的实现：数据集收集与整理、模型的有指导微调、基于人类反馈的强化学习

4. 应用与展望：ChatGPT在各行业的应用、伦理与道德考虑

5. ChatGPT实现技术的总结、对未来发展的展望

车万翔

4月25日

上午

1. 人工智能发展历程

2. 语言模型

3. 预训练语言模型

3.1 基于特征输入的预训练模型

3.2 基于预训练-微调范式的预训练模型

3.3 预训练模型的改进方法

4. 超大规模预训练模型

3.1 从GPT3到ChatGPT的发展

3.2 ChatGPT介绍

5. 总结

林衍凯

4月25日

下午

1. 扩散概率模型的基本原理与学习算法

2. 扩散概率模型的加速采样算法

3. 基于条件模型与指导函数的可控生成算法

4. 多模态扩散概率模型的结构设计与训练算法

5. 扩散概率模型在三维场景建模等方向的应用

李崇轩

二维码过期，阅读原文报名参会

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授课专家

陈露，上海交通大学计算机科学与工程系助理研究员，主要研究兴趣包括智能人机对话与问答、自然语言处理等。目前已在 TACL、ACL、EMNLP、NAACL 等自然语言处理方向重要国际会议和期刊上发表论文40余篇，研究成果获自然语言处理权威国际会议 COLING2018 领域主席推荐奖、第十七届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2022)最佳论文奖、上海交通大学优秀博士学位论文奖、中国计算机学会(CCF)优秀博士学位论文奖提名。曾多次带领团队参加国内外智能人机对话与智能问答方向权威挑战赛/技术评测并获得冠军或第一名。其部分研究成果通过与思必驰公司的产学研合作获得大规模推广应用，并获得第二十三届中国专利奖优秀奖。

车万翔，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授/博士生导师，人工智能研究院副院长，国家级青年学者，龙江学者“青年学者”，斯坦福大学访问学者。现任中国中文信息学会理事、计算语言学专业委员会副主任兼秘书长；国际计算语言学学会亚太分会（AACL）执委兼秘书长。目前承担国家自然科学基金重点项目、2030“新一代人工智能”重大项目课题等多项科研项目。著有《自然语言处理：基于预训练模型的方法》一书。曾获AAAI 2013最佳论文提名奖。负责研发的语言技术平台（LTP）已授权给百度、腾讯、华为等公司付费使用。2016年获黑龙江省科技进步一等奖（排名第2），2020年获黑龙江省青年科技奖。

林衍凯，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘助理教授。2014年和2019年分别获得清华大学学士和博士学位。主要研究方向为预训练模型、自然语言处理。曾在ACL、EMNLP、NAACL、AAAI、IJCAI、NeurIPS等自然语言处理和人工智能顶级国际会议上发表论文40余篇，Google Scholar统计被引用次数（至2023年2月）达到8000余次。其知识指导的自然语言处理研究成果获评教育部自然科学一等奖（项目名《结构化知识表示学习方法》，第三完成人）和世界互联网领先成果（项目名《大规模知识图表示学习的体系化基础算法及开源工具》，第三完成人）。

李崇轩，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘助理教授，博士生导师。研究方向为深度概率学习。李崇轩获 ICLR 杰出论文奖，吴文俊人工智能自然科学奖一等奖，吴文俊人工智能优秀青年奖，中国计算机学会优秀博士学位论文奖，北京市科技新星，中国博士后创新人才支持计划。主持国家自然科学基金面上项目，教育部产学结合协同育人项目等。

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首期讲习班焦点回顾

讲习班第一季第一期（S01E01）已于2023年4月1日至2日线下召开，来自顶尖科研领域及相关应用方向的权威专家联合授课。旷视科技主任研究员张祥雨，微软亚洲研究院高级研究员吴晨飞，南京航空航天大学教授李丕绩，以及哈尔滨工业大学教授张伟男将分别讲授《迈向“大”和“统一”的视觉神经网络架构设计新思路》、《多模态理解、生成和对话》、《大模型技术之朝花夕拾》、《人机对话关键技术研究》四堂前沿课程。

/ 现场一瞥 /

讲习班第一季后续两期将在5月至6月陆续推出，这些课程将由阿里巴巴达摩院的李雅亮、腾讯AI Lab的涂兆鹏、新加坡国立大学的尤洋、Stability AI的郑屹州，以及HuggingFace团队的多位技术专家精心打造。课程内容涵盖语言、视觉、多模态模型，以及模型训练、优化和应用的关键技术与前沿动态。敬请关注智源社区公众号，获取详细课程安排及最新资讯。

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