（一）統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)倉庫與可視化表達綜述（大數(shù)據(jù)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習：這些詞的確切含義）假設檢驗：“小數(shù)據(jù)”時代是怎么玩的？“回歸”是數(shù)據(jù)挖掘算法嗎？度量、指標與維度星型模型與雪花模型下鉆與上卷數(shù)據(jù)倉庫的應用案例圖表該怎么畫才對？（二）大數(shù)據(jù)相關技術綜述hadoop：HDFS、MapReduce、Hbase、Hive、sqoop、pig、oozie等spark：scala、sparkSQL、sparkStreaming等搜索引擎：lucene（solr）、ES并發(fā)的機器學習工具：Rhadoop、sparkMLLIB、 sparkR、pyspark（三）存儲在hbase中的數(shù)據(jù)NoSQ

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基于人工智能的內容生成（AIGC）【課程簡介】無論是火遍全網(wǎng)的AI繪畫，還是震驚世人的ChatGPT，都屬于AIGC（基于人工智能的內容生成）這一概念。AIGC并不是一個全新的概念，它最早出現(xiàn)在深度學習模型“對抗生成網(wǎng)絡”GAN的應用中，被譽為“21世紀最強大的算法模型之一” ，后續(xù)發(fā)展起來的擴散模型，以及自然語言領域BERT、GPT等都是典型的AIGC模型。本課程以AIGC發(fā)展歷程為主線，由淺入深介紹了AIGC相關模型的技術和應用場景，可以作為AIGC領域學習者的入門到進階級課程?！菊n程時長】6天（6小時/天）【課程對象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語言?！菊n程大綱】（培訓內容可根據(jù)

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ChatGPT等AI技術在醫(yī)療領域的應用背景與基礎知識 生成式人工智能(AIGC)概念 ChatGPT歷史與發(fā)展ChatGPT在醫(yī)療科研領域的基礎應用 基于ChatGPT的科研工作 用ChatGPT實現(xiàn)摘要、總結、綜述 如何一小時之內編寫一篇論文 提示詞工程ChatGPT模型背后的NLP基礎知識 深度學習算法基礎 MLP與CNN、RNN 特殊字符、分詞與停用詞處理技術 詞向量與EmbeddingTransformer基礎 需要的僅僅是“注意力” Transformer中的block 多頭自注意力機制 位置編碼 解碼器的構造 BERT與GPT等NLP模型初代GPT 獨角獸的威力 GPT的內部架構

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chatGPT原理與實踐【課程簡介】本課程旨在通過實際案例展示ChatGPT相關模型的具體應用場景及實踐技巧，從而幫助學習者深入了解和掌握ChatGPT的概念和更廣泛的應用，深入理解其工作方式，包括其基礎知識、核心算法和實現(xiàn)方式，掌握其在各行業(yè)領域中的應用情況等。該課程適合于對ChatGPT技術感興趣的學習者，從初學者到進階者均可受益。經(jīng)過本課程的學習，獲得相關技術實戰(zhàn)經(jīng)驗，通過一系列的實踐案例提高利用chatGPT解決實際問題能力?！菊n程時長】2天（6小時/天）【課程對象】理工科本科及以上，且至少了解一門編程語言?！菊n程大綱】（培訓內容可根據(jù)客戶需求調整）時間內容案例實踐與練習Day1上午T

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