垂直大模型的人才培訓細則一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

(3)模型壓縮與高效推理技術

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

(2)特征提取與降維技術

(3)數(shù)據(jù)增強策略

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

(3)正則化與對抗訓練技術

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

(3)模型版本管理與監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

(2)A/B測試與效果評估

(3)模型在線更新與監(jiān)控

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

(1)理解Transformer架構在垂直場景下的適配性改造

(2)掌握行業(yè)特定任務（如文本分類、問答、摘要）的模型設計方法

(3)熟悉模型蒸餾、微調等高效訓練策略

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

(1)學會處理領域特定數(shù)據(jù)格式（如醫(yī)療ICD編碼、金融交易流水）

(2)掌握領域知識注入方法（如實體抽取、關系圖譜構建）

(3)能夠根據(jù)行業(yè)特點設計數(shù)據(jù)增強策略

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

(1)能夠搭建端到端的模型開發(fā)流水線

(2)掌握多種模型評估指標（如F1、AUC、NDCG）的應用場景

(3)熟悉模型服務化部署流程及性能優(yōu)化技巧

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

(1)要求掌握Python編程及至少一種深度學習框架（PyTorch/TF）

(2)具備統(tǒng)計學基礎及線性代數(shù)知識

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

(1)有3年以上相關行業(yè)工作經驗優(yōu)先

(2)需具備數(shù)據(jù)清洗、標注等實踐經驗

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

(1)具備較強的學習能力和問題解決能力

(2)能夠完成課后實踐作業(yè)及項目開發(fā)

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

-傳統(tǒng)模型與垂直模型的對比分析（參數(shù)量、訓練成本、性能差異）

-多模態(tài)輸入適配（文本+圖像/語音的融合方法）

-分布式訓練策略（數(shù)據(jù)并行、模型并行）

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

-實體識別與關系抽取技術（命名實體識別、依存句法分析）

-知識圖譜存儲與索引（Neo4j/JanusGraph應用）

-知識注入模型的嵌入方法（知識蒸餾、元學習）

(3)模型壓縮與高效推理技術

-參數(shù)量化方法（FP16/INT8、GPT-Neo壓縮案例）

-知識蒸餾技巧（教師模型構建策略）

-推理加速框架（TensorRT/ONNXRuntime應用）

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

-醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則（隱私保護要求）

-金融文本去重方法（重復交易記錄處理）

-自動標注工具鏈（Prodigy/Doccano應用）

(2)特征提取與降維技術

-詞嵌入方法（Word2Vec/GloVe/BERT嵌入對比）

-自動特征工程工具（AutoGluon/FastAI）

-降維算法（PCA/SVD應用場景）

(3)數(shù)據(jù)增強策略

-文本增強方法（同義詞替換、回譯）

-圖像增強技術（旋轉/裁剪/色彩抖動）

-語音增強（噪聲注入、時域擾動）

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

-多分類任務（交叉熵損失改進）

-序列任務（BLEU/ROUGE損失）

-多目標學習（損失加權與融合方法）

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

-網格搜索（參數(shù)范圍設定）

-貝葉斯優(yōu)化（Hyperopt/Sklearn調參）

-學習率調度策略（余弦退火、余弦重啟）

(3)正則化與對抗訓練技術

-Dropout/WeightDecay應用

-數(shù)據(jù)增強對抗訓練（CutMix/Mixup）

-知識蒸餾正則化

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

-依賴庫安裝（PyTorch1.10+CUDA11.2、TensorFlow2.5+）

-Git版本管理（分支策略、代碼提交規(guī)范）

-虛擬環(huán)境配置（Conda/venv）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

-預訓練模型選擇（BLOOMZ/CodeBERT）

-Prompt工程技巧（指令微調）

-多模態(tài)模型應用（ViLBERT/CLIP）

(3)模型版本管理與監(jiān)控

-MLflow跟蹤實驗（參數(shù)記錄、指標監(jiān)控）

-DVC數(shù)據(jù)版本控制

-Prometheus模型監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

-數(shù)據(jù)準備：ICD-10編碼抽取與標注

-模型構建：BiLSTM+CRF結構設計

-評估指標：F1、MacroAUC、Recall

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

-特征工程：交易行為序列建模

-模型選擇：圖神經網絡（GCN）應用

-遷移學習：預訓練模型適配

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

-冷啟動解決方案（Embedding哈希）

-多任務學習（點擊+加購聯(lián)合優(yōu)化）

-A/B測試設計（流量分配策略）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

-API接口設計（FastAPI/Flask）

-Docker容器化封裝

-Kubernetes集群管理

(2)A/B測試與效果評估

-假設檢驗（統(tǒng)計顯著性）

-用戶分層策略（新/老用戶對比）

-實時反饋機制

(3)模型在線更新與監(jiān)控

-滾動更新策略

-異常檢測（性能監(jiān)控）

-版本回滾方案

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

(1)錄播課程：每節(jié)課45分鐘+課后作業(yè)

(2)直播：每周2次技術答疑（Python/框架問題）

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

(1)硬件配置：4卡V100GPU+64GB內存

(2)實驗環(huán)境：預裝CUDA、PyTorch、Transformers

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

(1)理論教師：高校/企業(yè)資深研究員

(2)行業(yè)導師：3年以上一線開發(fā)經驗工程師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

(1)選擇題（基礎概念）

(2)簡答題（模型原理）

(3)案例分析（行業(yè)應用）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

(1)項目要求：包含數(shù)據(jù)處理+模型訓練+評估+部署全流程

(2)評審標準：代碼質量+文檔完整度+創(chuàng)新性

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

(1)問題解答：每周技術難題討論

(2)實驗報告：需包含實驗目的、過程、結果分析

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

(1)證書內容：包含個人能力矩陣+項目案例評分

(2)終身學習：每年提供8學時免費進階課程

四、培訓資源

（一）教材清單

1.《深度學習》吳恩達（基礎理論）

2.《Transformer與自然語言處理》周志華（模型原理）

3.《HuggingFace實戰(zhàn)》張三（工具鏈應用）

（二）工具清單

1.開發(fā)環(huán)境：JupyterNotebook+VSCode

2.框架：PyTorch1.10+TensorFlow2.5+

3.工具庫：Transformers/HuggingFaceDatasets

（三）案例庫

1.醫(yī)療：電子病歷問答系統(tǒng)

2.金融：反欺詐知識圖譜

3.電商：多模態(tài)商品理解

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

(3)模型壓縮與高效推理技術

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

(2)特征提取與降維技術

(3)數(shù)據(jù)增強策略

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

(3)正則化與對抗訓練技術

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

(3)模型版本管理與監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

(2)A/B測試與效果評估

(3)模型在線更新與監(jiān)控

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

(1)理解Transformer架構在垂直場景下的適配性改造

(2)掌握行業(yè)特定任務（如文本分類、問答、摘要）的模型設計方法

(3)熟悉模型蒸餾、微調等高效訓練策略

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

(1)學會處理領域特定數(shù)據(jù)格式（如醫(yī)療ICD編碼、金融交易流水）

(2)掌握領域知識注入方法（如實體抽取、關系圖譜構建）

(3)能夠根據(jù)行業(yè)特點設計數(shù)據(jù)增強策略

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

(1)能夠搭建端到端的模型開發(fā)流水線

(2)掌握多種模型評估指標（如F1、AUC、NDCG）的應用場景

(3)熟悉模型服務化部署流程及性能優(yōu)化技巧

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

(1)要求掌握Python編程及至少一種深度學習框架（PyTorch/TF）

(2)具備統(tǒng)計學基礎及線性代數(shù)知識

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

(1)有3年以上相關行業(yè)工作經驗優(yōu)先

(2)需具備數(shù)據(jù)清洗、標注等實踐經驗

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

(1)具備較強的學習能力和問題解決能力

(2)能夠完成課后實踐作業(yè)及項目開發(fā)

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

-傳統(tǒng)模型與垂直模型的對比分析（參數(shù)量、訓練成本、性能差異）

-多模態(tài)輸入適配（文本+圖像/語音的融合方法）

-分布式訓練策略（數(shù)據(jù)并行、模型并行）

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

-實體識別與關系抽取技術（命名實體識別、依存句法分析）

-知識圖譜存儲與索引（Neo4j/JanusGraph應用）

-知識注入模型的嵌入方法（知識蒸餾、元學習）

(3)模型壓縮與高效推理技術

-參數(shù)量化方法（FP16/INT8、GPT-Neo壓縮案例）

-知識蒸餾技巧（教師模型構建策略）

-推理加速框架（TensorRT/ONNXRuntime應用）

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

-醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則（隱私保護要求）

-金融文本去重方法（重復交易記錄處理）

-自動標注工具鏈（Prodigy/Doccano應用）

(2)特征提取與降維技術

-詞嵌入方法（Word2Vec/GloVe/BERT嵌入對比）

-自動特征工程工具（AutoGluon/FastAI）

-降維算法（PCA/SVD應用場景）

(3)數(shù)據(jù)增強策略

-文本增強方法（同義詞替換、回譯）

-圖像增強技術（旋轉/裁剪/色彩抖動）

-語音增強（噪聲注入、時域擾動）

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

-多分類任務（交叉熵損失改進）

-序列任務（BLEU/ROUGE損失）

-多目標學習（損失加權與融合方法）

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

-網格搜索（參數(shù)范圍設定）

-貝葉斯優(yōu)化（Hyperopt/Sklearn調參）

-學習率調度策略（余弦退火、余弦重啟）

(3)正則化與對抗訓練技術

-Dropout/WeightDecay應用

-數(shù)據(jù)增強對抗訓練（CutMix/Mixup）

-知識蒸餾正則化

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

-依賴庫安裝（PyTorch1.10+CUDA11.2、TensorFlow2.5+）

-Git版本管理（分支策略、代碼提交規(guī)范）

-虛擬環(huán)境配置（Conda/venv）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

-預訓練模型選擇（BLOOMZ/CodeBERT）

-Prompt工程技巧（指令微調）

-多模態(tài)模型應用（ViLBERT/CLIP）

(3)模型版本管理與監(jiān)控

-MLflow跟蹤實驗（參數(shù)記錄、指標監(jiān)控）

-DVC數(shù)據(jù)版本控制

-Prometheus模型監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

-數(shù)據(jù)準備：ICD-10編碼抽取與標注

-模型構建：BiLSTM+CRF結構設計

-評估指標：F1、MacroAUC、Recall

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

-特征工程：交易行為序列建模

-模型選擇：圖神經網絡（GCN）應用

-遷移學習：預訓練模型適配

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

-冷啟動解決方案（Embedding哈希）

-多任務學習（點擊+加購聯(lián)合優(yōu)化）

-A/B測試設計（流量分配策略）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

-API接口設計（FastAPI/Flask）

-Docker容器化封裝

-Kubernetes集群管理

(2)A/B測試與效果評估

-假設檢驗（統(tǒng)計顯著性）

-用戶分層策略（新/老用戶對比）

-實時反饋機制

(3)模型在線更新與監(jiān)控

-滾動更新策略

-異常檢測（性能監(jiān)控）

-版本回滾方案

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

(1)錄播課程：每節(jié)課45分鐘+課后作業(yè)

(2)直播：每周2次技術答疑（Python/框架問題）

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

(1)硬件配置：4卡V100GPU+64GB內存

(2)實驗環(huán)境：預裝CUDA、PyTorch、Transformers

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

(1)理論教師：高校/企業(yè)資深研究員

(2)行業(yè)導師：3年以上一線開發(fā)經驗工程師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

(1)選擇題（基礎概念）

(2)簡答題（模型原理）

(3)案例分析（行業(yè)應用）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

(1)項目要求：包含數(shù)據(jù)處理+模型訓練+評估+部署全流程

(2)評審標準：代碼質量+文檔完整度+創(chuàng)新性

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

(1)問題解答：每周技術難題討論

(2)實驗報告：需包含實驗目的、過程、結果分析

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

(1)證書內容：包含個人能力矩陣+項目案例評分

(2)終身學習：每年提供8學時免費進階課程

四、培訓資源

（一）教材清單

1.《深度學習》吳恩達（基礎理論）

2.《Transformer與自然語言處理》周志華（模型原理）

3.《HuggingFace實戰(zhàn)》張三（工具鏈應用）

（二）工具清單

1.開發(fā)環(huán)境：JupyterNotebook+VSCode

2.框架：PyTorch1.10+TensorFlow2.5+

3.工具庫：Transformers/HuggingFaceDatasets

（三）案例庫

1.醫(yī)療：電子病歷問答系統(tǒng)

2.金融：反欺詐知識圖譜

3.電商：多模態(tài)商品理解

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一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

(3)模型壓縮與高效推理技術

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

(2)特征提取與降維技術

(3)數(shù)據(jù)增強策略

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

(3)正則化與對抗訓練技術

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

(3)模型版本管理與監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

(2)A/B測試與效果評估

(3)模型在線更新與監(jiān)控

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

(1)理解Transformer架構在垂直場景下的適配性改造

(2)掌握行業(yè)特定任務（如文本分類、問答、摘要）的模型設計方法

(3)熟悉模型蒸餾、微調等高效訓練策略

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

(1)學會處理領域特定數(shù)據(jù)格式（如醫(yī)療ICD編碼、金融交易流水）

(2)掌握領域知識注入方法（如實體抽取、關系圖譜構建）

(3)能夠根據(jù)行業(yè)特點設計數(shù)據(jù)增強策略

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

(1)能夠搭建端到端的模型開發(fā)流水線

(2)掌握多種模型評估指標（如F1、AUC、NDCG）的應用場景

(3)熟悉模型服務化部署流程及性能優(yōu)化技巧

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

(1)要求掌握Python編程及至少一種深度學習框架（PyTorch/TF）

(2)具備統(tǒng)計學基礎及線性代數(shù)知識

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

(1)有3年以上相關行業(yè)工作經驗優(yōu)先

(2)需具備數(shù)據(jù)清洗、標注等實踐經驗

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

(1)具備較強的學習能力和問題解決能力

(2)能夠完成課后實踐作業(yè)及項目開發(fā)

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

-傳統(tǒng)模型與垂直模型的對比分析（參數(shù)量、訓練成本、性能差異）

-多模態(tài)輸入適配（文本+圖像/語音的融合方法）

-分布式訓練策略（數(shù)據(jù)并行、模型并行）

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

-實體識別與關系抽取技術（命名實體識別、依存句法分析）

-知識圖譜存儲與索引（Neo4j/JanusGraph應用）

-知識注入模型的嵌入方法（知識蒸餾、元學習）

(3)模型壓縮與高效推理技術

-參數(shù)量化方法（FP16/INT8、GPT-Neo壓縮案例）

-知識蒸餾技巧（教師模型構建策略）

-推理加速框架（TensorRT/ONNXRuntime應用）

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

-醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則（隱私保護要求）

-金融文本去重方法（重復交易記錄處理）

-自動標注工具鏈（Prodigy/Doccano應用）

(2)特征提取與降維技術

-詞嵌入方法（Word2Vec/GloVe/BERT嵌入對比）

-自動特征工程工具（AutoGluon/FastAI）

-降維算法（PCA/SVD應用場景）

(3)數(shù)據(jù)增強策略

-文本增強方法（同義詞替換、回譯）

-圖像增強技術（旋轉/裁剪/色彩抖動）

-語音增強（噪聲注入、時域擾動）

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

-多分類任務（交叉熵損失改進）

-序列任務（BLEU/ROUGE損失）

-多目標學習（損失加權與融合方法）

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

-網格搜索（參數(shù)范圍設定）

-貝葉斯優(yōu)化（Hyperopt/Sklearn調參）

-學習率調度策略（余弦退火、余弦重啟）

(3)正則化與對抗訓練技術

-Dropout/WeightDecay應用

-數(shù)據(jù)增強對抗訓練（CutMix/Mixup）

-知識蒸餾正則化

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

-依賴庫安裝（PyTorch1.10+CUDA11.2、TensorFlow2.5+）

-Git版本管理（分支策略、代碼提交規(guī)范）

-虛擬環(huán)境配置（Conda/venv）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

-預訓練模型選擇（BLOOMZ/CodeBERT）

-Prompt工程技巧（指令微調）

-多模態(tài)模型應用（ViLBERT/CLIP）

(3)模型版本管理與監(jiān)控

-MLflow跟蹤實驗（參數(shù)記錄、指標監(jiān)控）

-DVC數(shù)據(jù)版本控制

-Prometheus模型監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

-數(shù)據(jù)準備：ICD-10編碼抽取與標注

-模型構建：BiLSTM+CRF結構設計

-評估指標：F1、MacroAUC、Recall

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

-特征工程：交易行為序列建模

-模型選擇：圖神經網絡（GCN）應用

-遷移學習：預訓練模型適配

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

-冷啟動解決方案（Embedding哈希）

-多任務學習（點擊+加購聯(lián)合優(yōu)化）

-A/B測試設計（流量分配策略）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

-API接口設計（FastAPI/Flask）

-Docker容器化封裝

-Kubernetes集群管理

(2)A/B測試與效果評估

-假設檢驗（統(tǒng)計顯著性）

-用戶分層策略（新/老用戶對比）

-實時反饋機制

(3)模型在線更新與監(jiān)控

-滾動更新策略

-異常檢測（性能監(jiān)控）

-版本回滾方案

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

(1)錄播課程：每節(jié)課45分鐘+課后作業(yè)

(2)直播：每周2次技術答疑（Python/框架問題）

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

(1)硬件配置：4卡V100GPU+64GB內存

(2)實驗環(huán)境：預裝CUDA、PyTorch、Transformers

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

(1)理論教師：高校/企業(yè)資深研究員

(2)行業(yè)導師：3年以上一線開發(fā)經驗工程師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

(1)選擇題（基礎概念）

(2)簡答題（模型原理）

(3)案例分析（行業(yè)應用）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

(1)項目要求：包含數(shù)據(jù)處理+模型訓練+評估+部署全流程

(2)評審標準：代碼質量+文檔完整度+創(chuàng)新性

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

(1)問題解答：每周技術難題討論

(2)實驗報告：需包含實驗目的、過程、結果分析

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

(1)證書內容：包含個人能力矩陣+項目案例評分

(2)終身學習：每年提供8學時免費進階課程

四、培訓資源

（一）教材清單

1.《深度學習》吳恩達（基礎理論）

2.《Transformer與自然語言處理》周志華（模型原理）

3.《HuggingFace實戰(zhàn)》張三（工具鏈應用）

（二）工具清單

1.開發(fā)環(huán)境：JupyterNotebook+VSCode

2.框架：PyTorch1.10+TensorFlow2.5+

3.工具庫：Transformers/HuggingFaceDatasets

（三）案例庫

1.醫(yī)療：電子病歷問答系統(tǒng)

2.金融：反欺詐知識圖譜

3.電商：多模態(tài)商品理解

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一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

(3)模型壓縮與高效推理技術

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

(2)特征提取與降維技術

(3)數(shù)據(jù)增強策略

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

(3)正則化與對抗訓練技術

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

(3)模型版本管理與監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

(2)A/B測試與效果評估

(3)模型在線更新與監(jiān)控

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

(1)理解Transformer架構在垂直場景下的適配性改造

(2)掌握行業(yè)特定任務（如文本分類、問答、摘要）的模型設計方法

(3)熟悉模型蒸餾、微調等高效訓練策略

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

(1)學會處理領域特定數(shù)據(jù)格式（如醫(yī)療ICD編碼、金融交易流水）

(2)掌握領域知識注入方法（如實體抽取、關系圖譜構建）

(3)能夠根據(jù)行業(yè)特點設計數(shù)據(jù)增強策略

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

(1)能夠搭建端到端的模型開發(fā)流水線

(2)掌握多種模型評估指標（如F1、AUC、NDCG）的應用場景

(3)熟悉模型服務化部署流程及性能優(yōu)化技巧

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

(1)要求掌握Python編程及至少一種深度學習框架（PyTorch/TF）

(2)具備統(tǒng)計學基礎及線性代數(shù)知識

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

(1)有3年以上相關行業(yè)工作經驗優(yōu)先

(2)需具備數(shù)據(jù)清洗、標注等實踐經驗

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

(1)具備較強的學習能力和問題解決能力

(2)能夠完成課后實踐作業(yè)及項目開發(fā)

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

-傳統(tǒng)模型與垂直模型的對比分析（參數(shù)量、訓練成本、性能差異）

-多模態(tài)輸入適配（文本+圖像/語音的融合方法）

-分布式訓練策略（數(shù)據(jù)并行、模型并行）

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

-實體識別與關系抽取技術（命名實體識別、依存句法分析）

-知識圖譜存儲與索引（Neo4j/JanusGraph應用）

-知識注入模型的嵌入方法（知識蒸餾、元學習）

(3)模型壓縮與高效推理技術

-參數(shù)量化方法（FP16/INT8、GPT-Neo壓縮案例）

-知識蒸餾技巧（教師模型構建策略）

-推理加速框架（TensorRT/ONNXRuntime應用）

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

-醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則（隱私保護要求）

-金融文本去重方法（重復交易記錄處理）

-自動標注工具鏈（Prodigy/Doccano應用）

(2)特征提取與降維技術

-詞嵌入方法（Word2Vec/GloVe/BERT嵌入對比）

-自動特征工程工具（AutoGluon/FastAI）

-降維算法（PCA/SVD應用場景）

(3)數(shù)據(jù)增強策略

-文本增強方法（同義詞替換、回譯）

-圖像增強技術（旋轉/裁剪/色彩抖動）

-語音增強（噪聲注入、時域擾動）

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

-多分類任務（交叉熵損失改進）

-序列任務（BLEU/ROUGE損失）

-多目標學習（損失加權與融合方法）

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

-網格搜索（參數(shù)范圍設定）

-貝葉斯優(yōu)化（Hyperopt/Sklearn調參）

-學習率調度策略（余弦退火、余弦重啟）

(3)正則化與對抗訓練技術

-Dropout/WeightDecay應用

-數(shù)據(jù)增強對抗訓練（CutMix/Mixup）

-知識蒸餾正則化

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

-依賴庫安裝（PyTorch1.10+CUDA11.2、TensorFlow2.5+）

-Git版本管理（分支策略、代碼提交規(guī)范）

-虛擬環(huán)境配置（Conda/venv）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

-預訓練模型選擇（BLOOMZ/CodeBERT）

-Prompt工程技巧（指令微調）

-多模態(tài)模型應用（ViLBERT/CLIP）

(3)模型版本管理與監(jiān)控

-MLflow跟蹤實驗（參數(shù)記錄、指標監(jiān)控）

-DVC數(shù)據(jù)版本控制

-Prometheus模型監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

-數(shù)據(jù)準備：ICD-10編碼抽取與標注

-模型構建：BiLSTM+CRF結構設計

-評估指標：F1、MacroAUC、Recall

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

-特征工程：交易行為序列建模

-模型選擇：圖神經網絡（GCN）應用

-遷移學習：預訓練模型適配

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

-冷啟動解決方案（Embedding哈希）

-多任務學習（點擊+加購聯(lián)合優(yōu)化）

-A/B測試設計（流量分配策略）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

-API接口設計（FastAPI/Flask）

-Docker容器化封裝

-Kubernetes集群管理

(2)A/B測試與效果評估

-假設檢驗（統(tǒng)計顯著性）

-用戶分層策略（新/老用戶對比）

-實時反饋機制

(3)模型在線更新與監(jiān)控

-滾動更新策略

-異常檢測（性能監(jiān)控）

-版本回滾方案

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

(1)錄播課程：每節(jié)課45分鐘+課后作業(yè)

(2)直播：每周2次技術答疑（Python/框架問題）

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

(1)硬件配置：4卡V100GPU+64GB內存

(2)實驗環(huán)境：預裝CUDA、PyTorch、Transformers

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

(1)理論教師：高校/企業(yè)資深研究員

(2)行業(yè)導師：3年以上一線開發(fā)經驗工程師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

(1)選擇題（基礎概念）

(2)簡答題（模型原理）

(3)案例分析（行業(yè)應用）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

(1)項目要求：包含數(shù)據(jù)處理+模型訓練+評估+部署全流程

(2)評審標準：代碼質量+文檔完整度+創(chuàng)新性

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

(1)問題解答：每周技術難題討論

(2)實驗報告：需包含實驗目的、過程、結果分析

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

(1)證書內容：包含個人能力矩陣+項目案例評分

(2)終身學習：每年提供8學時免費進階課程

四、培訓資源

（一）教材清單

1.《深度學習》吳恩達（基礎理論）

2.《Transformer與自然語言處理》周志華（模型原理）

3.《HuggingFace實戰(zhàn)》張三（工具鏈應用）

（二）工具清單

1.開發(fā)環(huán)境：JupyterNotebook+VSCode

2.框架：PyTorch1.10+TensorFlow2.5+

3.工具庫：Transformers/HuggingFaceDatasets

（三）案例庫

1.醫(yī)療：電子病歷問答系統(tǒng)

2.金融：反欺詐知識圖譜

3.電商：多模態(tài)商品理解

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

(3)模型壓縮與高效推理技術

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

(2)特征提取與降維技術

(3)數(shù)據(jù)增強策略

3.模型訓練與調優(yōu)

(1)損失函數(shù)設計與優(yōu)化方法

(2)超參數(shù)調優(yōu)技巧

(3)正則化與對抗訓練技術

（二）實戰(zhàn)模塊（8周）

1.模型開發(fā)工具鏈

(1)搭建開發(fā)環(huán)境（Python、TensorFlow/PyTorch）

(2)使用HuggingFaceTransformers進行快速開發(fā)

(3)模型版本管理與監(jiān)控

2.垂直領域案例實戰(zhàn)

(1)醫(yī)療領域模型訓練（示例：病歷文本分類，準確率≥85%）

(2)金融領域模型應用（示例：欺詐檢測，召回率≥80%）

(3)電商領域模型優(yōu)化（示例：商品推薦，CTR提升≥20%）

3.部署與運維

(1)模型服務化部署流程

(2)A/B測試與效果評估

(3)模型在線更新與監(jiān)控

三、培訓實施與考核

（一）培訓方式

1.線上：錄播課程+直播答疑

2.線下：實驗設備共享（GPU服務器）

3.雙師模式：理論教師+行業(yè)導師

（二）考核標準

1.理論考核：占比30%（閉卷/開卷）

2.實戰(zhàn)項目：占比50%（提交完整開發(fā)文檔+模型代碼）

3.課堂參與：占比20%（問題解答+實驗報告）

（三）認證體系

完成培訓并通過考核者，將獲得“垂直大模型工程師認證證書”（有效期2年）。

本文由ai生成初稿，人工編輯修改

一、垂直大模型人才培訓概述

垂直大模型人才培訓旨在系統(tǒng)性地培養(yǎng)具備深度學習、行業(yè)知識及模型應用能力的專業(yè)人才。本細則通過理論教學、實踐操作與案例分析相結合的方式，確保學員能夠掌握垂直領域大模型的設計、訓練、優(yōu)化及應用技能。

（一）培訓目標

1.掌握垂直領域大模型的基本原理與關鍵技術

(1)理解Transformer架構在垂直場景下的適配性改造

(2)掌握行業(yè)特定任務（如文本分類、問答、摘要）的模型設計方法

(3)熟悉模型蒸餾、微調等高效訓練策略

2.熟悉行業(yè)數(shù)據(jù)處理、特征工程及模型適配流程

(1)學會處理領域特定數(shù)據(jù)格式（如醫(yī)療ICD編碼、金融交易流水）

(2)掌握領域知識注入方法（如實體抽取、關系圖譜構建）

(3)能夠根據(jù)行業(yè)特點設計數(shù)據(jù)增強策略

3.具備獨立完成模型訓練、評估及部署的能力

(1)能夠搭建端到端的模型開發(fā)流水線

(2)掌握多種模型評估指標（如F1、AUC、NDCG）的應用場景

(3)熟悉模型服務化部署流程及性能優(yōu)化技巧

（二）培訓對象

1.具備機器學習或深度學習基礎的從業(yè)人員

(1)要求掌握Python編程及至少一種深度學習框架（PyTorch/TF）

(2)具備統(tǒng)計學基礎及線性代數(shù)知識

2.行業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師及相關技術人員

(1)有3年以上相關行業(yè)工作經驗優(yōu)先

(2)需具備數(shù)據(jù)清洗、標注等實踐經驗

3.對垂直領域AI應用有濃厚興趣的學員

(1)具備較強的學習能力和問題解決能力

(2)能夠完成課后實踐作業(yè)及項目開發(fā)

二、培訓內容與模塊

本培訓分為理論模塊與實戰(zhàn)模塊，共計12周，每周6課時。

（一）理論模塊（4周）

1.垂直領域大模型基礎

(1)大模型架構與訓練機制

-傳統(tǒng)模型與垂直模型的對比分析（參數(shù)量、訓練成本、性能差異）

-多模態(tài)輸入適配（文本+圖像/語音的融合方法）

-分布式訓練策略（數(shù)據(jù)并行、模型并行）

(2)行業(yè)知識圖譜構建方法

-實體識別與關系抽取技術（命名實體識別、依存句法分析）

-知識圖譜存儲與索引（Neo4j/JanusGraph應用）

-知識注入模型的嵌入方法（知識蒸餾、元學習）

(3)模型壓縮與高效推理技術

-參數(shù)量化方法（FP16/INT8、GPT-Neo壓縮案例）

-知識蒸餾技巧（教師模型構建策略）

-推理加速框架（TensorRT/ONNXRuntime應用）

2.數(shù)據(jù)預處理與特征工程

(1)行業(yè)數(shù)據(jù)清洗與標注規(guī)范

-醫(yī)療數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則（隱私保護要求）

-金融文本去重方法（重復交易記錄處理）

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