課程描述INTRODUCTION
· 產(chǎn)品經(jīng)理· 其他人員· 高層管理者
培訓(xùn)講師：李福東
課程價(jià)格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：1天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
產(chǎn)品設(shè)計(jì)技能課程
【課程背景】
大語言模型（LLMs）的快速發(fā)展正在深刻改變各行各業(yè)的運(yùn)營方式和產(chǎn)品設(shè)計(jì)，特別是在金融行業(yè)，LLMs的應(yīng)用展現(xiàn)出巨大的潛力。作為銀行證券公司的產(chǎn)品經(jīng)理，深入理解大語言模型的原理、掌握相關(guān)產(chǎn)品設(shè)計(jì)技能，對(duì)推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展至關(guān)重要。
大語言模型，如GPT-3、GPT-4、通義千問、Kimi等，通過大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具備強(qiáng)大的自然語言處理和生成能力。這些模型可以用于自動(dòng)化報(bào)告生成、智能客服、市場分析、風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)場景，顯著提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量。
在文本生成方面，LLMs可以幫助金融機(jī)構(gòu)快速生成市場分析報(bào)告、客戶溝通文檔等，節(jié)省人力成本，提高工作效率。在智能客服方面，基于LLMs的對(duì)話系統(tǒng)可以提供7x24小時(shí)的服務(wù)，快速響應(yīng)客戶的需求，提升客戶滿意度。
然而，LLMs的應(yīng)用也面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私和安全問題、模型的透明性和解釋性問題等。如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下充分利用LLMs的強(qiáng)大能力，如何設(shè)計(jì)出符合市場需求的金融產(chǎn)品，是每一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理需要面對(duì)的重要課題。
本課程旨在通過系統(tǒng)的理論講解和實(shí)際案例分析，幫助學(xué)員全面掌握LLMs的核心技術(shù)和應(yīng)用技能，從而在金融行業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)創(chuàng)新中取得顯著成效。
【課程收益】
深入理解大語言模型的基本原理和技術(shù)架構(gòu)。
掌握大語言模型的生態(tài)體系和產(chǎn)業(yè)布局，了解其在金融行業(yè)的應(yīng)用前景。
學(xué)習(xí)大語言模型的關(guān)鍵技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)方法。
了解大語言模型的發(fā)展現(xiàn)狀和未來趨勢，把握行業(yè)熱點(diǎn)。
探討大語言模型在金融行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用，分析成功案例。
掌握大語言模型在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用技能，推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。
【課程特色】
實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向，結(jié)合大量實(shí)際案例和應(yīng)用場景。
專家授課，內(nèi)容專業(yè)且前瞻。
互動(dòng)學(xué)習(xí)，通過多種教學(xué)方式提升效果。
個(gè)性化輔導(dǎo)，提供量身定制的解決方案。
【課程對(duì)象】
產(chǎn)品經(jīng)理，對(duì)大語言模型（LLMs）感興趣的人員
【課程大綱】
一、 LLMs大語言模型生態(tài)體系
1、 大語言模型的概念與發(fā)展歷史
大語言模型的基本定義和演變
主要技術(shù)里程碑
2、 大語言模型的技術(shù)架構(gòu)與核心組件
技術(shù)架構(gòu)概述
核心組件及其功能
3、 大語言模型的產(chǎn)業(yè)鏈分析及主要參與者
產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)
主要企業(yè)和機(jī)構(gòu)
4、 大語言模型在金融行業(yè)的應(yīng)用前景
金融行業(yè)的特定應(yīng)用場景
未來發(fā)展?jié)摿?/p>
二、 LLMs大語言模型開源框架
1、 主要開源框架介紹
TensorFlow
PyTorch
Hugging Face Transformers
2、 各框架的特點(diǎn)與應(yīng)用場景
框架特點(diǎn)分析
適用的應(yīng)用場景
3、 開源框架的使用案例
實(shí)際應(yīng)用案例介紹
成功經(jīng)驗(yàn)總結(jié)
三、 LLMs大語言模型關(guān)鍵技術(shù)
1、 Transformer架構(gòu)
Transformer的基本原理
自注意力機(jī)制詳解
2、 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)技術(shù)
預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練方法
微調(diào)技術(shù)與應(yīng)用
3、 分布式訓(xùn)練與優(yōu)化算法
分布式訓(xùn)練技術(shù)
主要優(yōu)化算法
4、 模型的解釋性與透明性
模型解釋技術(shù)
提高模型透明性的策略
四、 LLMs大語言模型行業(yè)應(yīng)用
1、 文本生成
主要技術(shù)及應(yīng)用案例
2、 智能客服
技術(shù)應(yīng)用及實(shí)際案例
3、 市場分析與預(yù)測
市場分析工具與方法
預(yù)測模型應(yīng)用實(shí)例
4、 風(fēng)險(xiǎn)管理
風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與控制技術(shù)
實(shí)際應(yīng)用案例分析
五、 LLMs大語言模型前景展望
1、 *技術(shù)進(jìn)展
*技術(shù)概覽
近期研究熱點(diǎn)
2、 全球主要市場及競爭格局
主要市場概況
競爭態(tài)勢分析
3、 未來發(fā)展趨勢及行業(yè)熱點(diǎn)
未來技術(shù)趨勢預(yù)測
行業(yè)熱門話題
4、 大語言模型對(duì)金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)的影響
對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的具體影響
設(shè)計(jì)思路變化
六、 總結(jié)與答疑
1、 課程內(nèi)容回顧與總結(jié)
課程重點(diǎn)回顧
核心知識(shí)總結(jié)
2、 學(xué)員問題解答與互動(dòng)討論
問題解答環(huán)節(jié)
互動(dòng)討論
3、 后續(xù)學(xué)習(xí)資源與發(fā)展建議
學(xué)習(xí)資源推薦
發(fā)展建議提供
案例：ChatGPT、GPT-4o、Llama、Gemini、通義千問、Kimi等
產(chǎn)品設(shè)計(jì)技能課程
轉(zhuǎn)載：http://www.cticoncepts.com/gkk_detail/318331.html
已開課時(shí)間Have start time
- 李福東