人工智能是当今科技领域的热门话题，也是推动社会各行各业进步的重要力量。随着技术的发展，人工智能在现代社会的作用愈发重要。随着人工智能在各个领域都展现了巨大的潜力，从解决复杂问题到推动创新进步，掌握人工智能技能不仅提升个人能力，企业竞争力，还有助于参与和引领未来科技发展，推动社会进步。学习人工智能已经逐渐成为当代必备的重要能力。因此微软商用人工智能团队倾力开发了本系列课程，全面覆盖了人工智能领域，从基础概念到高级技术，揭示人工智能的核心原理和实际应用。本系列课程全面涵盖了自然语言处理、虚拟人与元宇宙、Python基础、数据分析、高效自动化办公、算法等多个领域。学员将深入了解自然语言处理技术、虚拟
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主题内容介绍课时AI祛魅(I)AIGC与生成式AI的原理通过深入浅出的方式解读A IGC以及生成式A I的基本原理和核心概念，介绍当前AI领域的挑战和发展趋势，从而激发对AI技术的研究兴趣和探索，为未来AI发展注入新的活力。1AI祛魅(I)AI范式的演进与提示工程(Prompt Engineering)带来的产业机遇对AI发展的历史演进进行了全面梳理，并详细介绍了以提示工程为核心的新兴技术应用，在此背景下揭示了未来AI产业的发展趋势与商业机遇，旨在启发学习者发掘潜在的创新方向，把握AI变革中的赢家机会。1AI习道(I)AI落地的评判标准是什么?AI在哪些行业落了地?在更多行业，AI落地的成果如
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主题内容介绍课时解密AIGC技术及Prompt Engineering▫ AIGC是什么?AIGC生成的数据类型 (文本、图片、音频、视频等)▫ LLM介绍及基本原理▫ 什么是Prompt?▫ Prompt的重要性1Prompt Engineering提示工程)之文本生成▫ 以Azure OpenAI为例▫ 生成广告文案，slogan,email，ppt,excel，数据可视化代码、知识图谱等1智能客服▫ Azure OpenAl 能做客服吗?▫ 完全自主可控的客服系统如何实现?▫ 实训-智能客服1利用AzureOpenAl生成广告文案▫ 生成surface(或其他产品)的广告文案和社交媒体文
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主题内容介绍课时开营▫ 介绍本期课程的内容▫ 日程安排▫ 学习目标及毕业要求1AI新范式下，企业AI落地的新思考▫ 企业AI落地演练沙盘2无处不在的人工智能与颠覆认知的ChatGPT▫ 什么是人工智能2机器是如何学习的?▫ 模型生命周期▫ 用线性回归模型作为示例解释模型训练2机器学习基础▫ 有监督学习和无监督学习▫ 经典模型介绍2神经网格和深度学习▫ 神经网络与深度学习介绍▫ 生成对抗网络（GAN）介绍▫ 强化学习介绍2动手训练神经网络▫ 体验神经网络的完整生命周期1让机器能听能说:语音识别与语音合成技术▫ 声音的数字化▫ 针对语音建模▫ 语音识别技术▫ 语音合成技术2语音处理技术实战▫ 利用
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主题内容介绍课时人工智能导论▫ 人工智能概述▫ 人工智能的应用案例1人工智能学习入门基础和进修之路▫ 人工智能行业现状▫ 人工智能技术岗位▫ 愿景与发展▫ 学习方法和资料1AIGC技术解析与应用▫ 介绍AzureOpenAI的大语言模型应用及原理2Prompt Leaning提示学习▫ 用提示学习调教大模型2AIGC之图像生成进化史▫ 从GAN、VAE，到Diffusion Model2AIGC之三维图形重建模型2数据处理基础I数据预处理▫ 数据预处理基础▫ 数据清洗▫ 特征工程1数据处理基础II数据可视化▫ 数据可视化原则▫ 常用可视化图表▫ 数据可视化与机器学习2用Python进行数据清洗
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主题内容介绍课时人工智能导论▫ 什么是人工智能▫ 人工智能的历史沿革▫ 生活中常见的人工智能产品▫ 对人工智能常见的误解1算法工程师的进阶之路▫ 算法工程师的知识体系▫ 学习方法和资料▫ 如何阅读一篇AI论文1机器学习基础(I)人工智能背后的技术: AI 模型▫ AI模型是什么▫ AI模型的生命周期▫ A模型质量的判断1机器学习基础(Ⅱ)使用 AI 模型的几种方法▫ 使用模型▫ 使用训练代码▫ 使用训练代码+预训练模型▫ 使用算法1通过认知服务体验AI 模型▫ 认识微软认知服务(ASR，TTS)▫ 服务总览+常用任务介绍▫ 服务调用方法获得结果(e.g.音频文件和viseme信息)3机器学习基
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主题内容介绍课时LLM 来了▫ LLM的强大功能▫ RHFL的加持▫ AOAI简介1AI范式的变迁▫ * TrainingFromScratch▫ * Pretrained Model + Fine-Tuning▫ * LLM +Prompting▫ 范式更迭对AI研究与应用的影响1GPT模型解析▫ 神经网络模型及其生命周期▫ 神经网络的发展与各种变体▫ Attention is all you need▫ 基于Transformer的GPT系列模型▫ 图像生成(VAE，GAN以及扩散模型)2扩撒模型解析▫ 扩散模型▫ 扩散模型的微调2大模型的应用Prompt Learning 概述▫ *
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主题内容介绍课时虚拟人与元宇宙▫ 定义和联系1认识虚拟人▫ 各式各样的虚拟人▫ 虚拟人的三种类型▫ 虚拟人的兴起与其背后的实现1虚拟人的实现技术纵览▫ 人物形象▫ 让动画动起来▫ 能听能说▫ 内容创作1案例分析报告▫ 根据老师给出的几个虚拟人，分析其 用到了哪些技术1虚拟人物设计▫ 创作人设 (身份、性格、抽象形象)▫ 形象设计(原画与三向图)▫ 三维建模1设计报告▫ 设计一个虚拟人，必须提交人设，可 选提交原画与建模1让虚拟人自己动起来▫ 虚拟主播架构▫ 主要模块及技术1AI生成理论基础▫ 图形学▫ 2D生成，2D图像风格迁移▫ 3D重建▫ 3D模型生成4AI生成实践▫ 利用开源模型，生成3
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主题内容介绍课时认识算法▫ 什么是算法?▫ 对算法相关基础概念进行简要说明▫ 三大结构:顺序、条件、循环2线性表数据结构▫ 什么是线性表?▫ 常见的线性表数据结构有哪些?它们都 有什么特点?2猜数字游戏以实际问题引导二分法查找算法思想示例算法问题讲解:计算机随机生成了1-100一个整数，你能用几次猜出这个数?▫ 计算机只告诉你对还是错，你能猜几次?怎么猜效率最高?▫ 计算机告诉你你猜的结果是偏大还是偏小，你能猜几次?怎么猜效率最高?示例算法代码实现2查找算法▫ 经典查找算法介绍:顺序查找、折半查找▫ 示例算法代码实现2斗地主抓牌游戏以实际问题引导插入排序算法思想示例算法问题讲解:▫
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