主题

内容

AI的前世今生讲解

1、自然语言的发展史（结合示例）；

2、自然语言的处理过程（结合示例）；
3、自然语言常见的应用场景；

4、文本的预处理：基本方法、表示方法、数据解析与分析、分词与标注 等；

AI算法+组合技术讲解

1、什么是RNN算法模型（结合示例）；

2、什么是LSTM算法模型（结合示例）；

3、什么是GRU算法模型（结合示例）；

4、案例分析：人名分类器；

5、什么是”注意力机制“（结合示例）；

6、AI领域组合技术构成，如：数据处理、实体识别、知识库/知识图谱、Prompt 等；

数学基础 + AI领域应用讲解

1、矩阵、概率、三角函数等数学知识在AI邻域的作用应用；

2、Python开发语言：图像处理库OpenCV、Pandas库、NumPy库 等；

3、Qwen3大模型参数讲解；

4、应用案例：基于Qwen3 + 知识图谱 + Prompt提示词搭建问答生成系统；

LLM主流大模型与多模态应用讲解

1、讲解两种LLM服务搭建方式；

2、案例分析：医疗领域DeepSeek R1 + 病例档案知识库 应用（单模态应用）；

3、案例分析：工业领域Qwen3 + 知识库 + 机器视觉 应用（多模态应用）；

4、集中答疑；