## 前沿技术深度剖析
### 大模型技术解析
大模型是近年来人工智能领域的重大突破。在深兰学院AI课程第五期中，深入讲解了如DeepSeek、GPT-4、Llama3等顶尖模型架构。从模型的底层原理出发，剖析MoE混合专家系统如何通过多个子模型协同工作，提升模型的泛化能力和处理复杂任务的能力；探讨多模态对齐技术，如何实现文本、图像、音频等不同模态数据在模型中的有效融合，使人工智能能够更全面、准确地理解和处理现实世界中的信息。
课程还涉及到分布式训练这一关键技术。在训练大规模模型时，由于数据量巨大、计算复杂，单台设备无法满足需求，分布式训练通过将计算任务分配到多个计算节点上并行处理，大大缩短了训练时间。同时，RLHF强化学习从人类反馈中学习的机制也被详细解读，它如何让模型在与环境的交互中，根据人类给出的反馈信号不断优化自身行为，从而生成更符合人类期望的输出。
### 图神经网络新进展
图神经网络作为处理具有复杂关系数据的有力工具，在第五期课程中占据重要地位。课程深入探讨了图神经网络在不同领域的创新应用。在自然语言处理中，它能够更好地捕捉文本中词汇、句子之间的语义关系，提升语义角色标注、神经机器翻译、关系抽取以及多跳问答任务的性能。例如，在知识图谱领域，图神经网络可以对知识图谱中的实体和关系进行建模，帮助机器更好地理解和推理知识之间的关联，从而实现更智能的知识图谱补全和问答系统。
在计算机视觉方面，图神经网络为视觉问答、基于骨架的动作识别、图像分类以及三维点云学习等任务提供了新的解决方案。以基于骨架的动作识别为例，通过将人体关节点构成图结构，利用图神经网络学习关节点之间的时空关系，能够更准确地识别不同的人体动作。在数据挖掘领域，图神经网络在万维网数据挖掘、城市数据挖掘、网络安全数据挖掘以及推荐系统等方面展现出独特优势。如在推荐系统中，通过构建用户-物品图，利用图神经网络挖掘用户和物品之间的潜在关系，为用户提供更精准的推荐服务。
## 实战项目引领创新
### 全链路项目实践
第五期课程设置了丰富的全链路项目实践环节。学员们有机会亲手参与千亿参数模型的微调工作，例如构建医疗问诊大模型，通过对大量医疗文本数据的学习和微调，使模型能够理解医学术语、病症描述，为医生提供辅助诊断建议；或者打造金融风控系统，利用模型对金融交易数据进行分析，识别潜在的欺诈风险。
在AIGC爆款应用打造方面，学员们学习如何开发类Sora视频生成器，从视频内容的创意构思、素材收集，到利用人工智能技术实现视频的自动生成和编辑。同时，构建行业知识智能体，让智能体能够理解和回答特定行业的专业问题，为行业用户提供智能化的知识服务。此外，课程还涵盖了模型部署实战，包括模型蒸馏技术，通过将复杂的大模型压缩成轻量级模型，在不显著降低性能的前提下，提高模型的推理速度和减少计算资源消耗；边缘端移植技术，使模型能够在移动设备、物联网设备等边缘端运行，实现实时的智能应用；以及TRT-LLM高性能推理技术，进一步优化模型在推理阶段的性能，提升用户体验。
### 自动驾驶预测与决策规划实战
自动驾驶是人工智能应用的重要领域之一。课程中的自动驾驶预测与决策规划实战项目，让学员深入了解自动驾驶系统的核心环节。学员们学习如何基于传感器数据，如摄像头图像、激光雷达点云等，对道路环境中的车辆、行人、障碍物等进行精准预测，预测它们的未来位置和运动轨迹。在决策规划方面，根据预测结果以及交通规则、安全约束等条件，为自动驾驶车辆规划出一条安全、高效的行驶路径。这涉及到路径搜索算法、决策树模型、强化学习等多种技术的综合应用。通过实际项目操作，学员们不仅掌握了理论知识，还积累了实际工程经验，为未来投身自动驾驶行业奠定了坚实基础。
## 强大师资与教学特色
### 行业专家授课
深兰学院AI课程第五期汇聚了众多行业专家。特邀前Google Brain研究员，凭借其在大模型预训练领域的深厚造诣，为学员传授调参秘籍，分享在实际项目中如何优化模型参数，以达到最佳性能。对话Meta FAIR实验室工程师，深入探讨模型并行训练中的显存优化方案，这对于在资源有限的情况下高效训练大模型至关重要。阿里云弹性计算专家现场演示千卡集群管理技巧，让学员了解如何在大规模计算集群环境下，实现资源的合理分配和任务的高效调度，确保模型训练和推理的顺利进行。这些行业专家不仅带来了前沿的技术知识，还分享了丰富的实践经验和行业洞察，使学员能够站在巨人的肩膀上，快速掌握人工智能前沿技术。
### 个性化教学与作业设计
课程采用个性化教学模式，充分考虑到每个学员的学习进度和基础差异。在教学过程中，根据学员的反馈和作业完成情况，及时调整教学内容和方法，确保每个学员都能跟上课程节奏，理解和掌握所学知识。每章节精心设计作业，作业内容紧密结合课程知识点和实际应用场景。通过完成作业，学员能够将课堂上学到的理论知识应用到实际问题解决中，加深对知识的理解和掌握。同时，作业还注重培养学员的创新思维和实践能力，鼓励学员尝试不同的方法和思路，提出独特的解决方案。例如，在图神经网络相关章节的作业中，要求学员针对特定的数据集，设计并实现一种基于图神经网络的模型，解决实际的分类或预测问题，并对模型的性能进行评估和优化。
