人工智能赋能核心技能培养计划
课程核心价值
该人工智能赋能课程面向文案创作、广告营销等数字岗位从业者,系统构建AI技术认知框架与实践能力。课程获得CAIE注册人工智能工程师Level I认证,同步颁发人才交流中心专业证书。
认证类型 | 考核方式 | 适用人群 |
---|---|---|
CAIE Level I | 理论+实操 | AI应用岗 |
人才交流证书 | 项目实践 | 技术转型者 |
技术体系解析
课程从人工神经网络基础展开,逐步深入Transformer架构与大语言模型原理。技术发展模块解析从早期感知器到GPT-4的技术演进路径,重点剖析生成式AI的三大核心架构。
- ▶ 自然语言处理:文本生成与语义理解技术解析
- ▶ 计算机视觉:图像识别与生成技术实现路径
- ▶ 多模态融合:跨媒体数据协同处理方法
Prompt工程精要
系统构建Prompt设计能力体系,涵盖指令控制、角色设定、种子词应用等核心技术。通过对抗性Prompt案例解析,掌握模型微调与输出控制的核心方法论。
典型应用场景
- ✧ 营销文案批量生成
- ✧ 社交媒体内容创作
- ✧ 产品说明自动生成
- ✧ 数据分析报告撰写
工具平台实战
深度整合ChatGPT、Midjourney、StableDiffusion三大工具链,通过真实商业案例掌握AI工具组合应用策略。重点训练营销标题生成、广告图片创作、数据可视化呈现等核心职业技能。
典型工作流程
- 需求分析与Prompt构建
- 多模型协同内容生成
- 输出结果优化调整
- 商业场景落地验证
技术发展脉络
课程设置专门模块解析人工智能技术发展历程,从Hinton的深度学习革命到Ilya Sutskever的Transformer突破,系统构建技术发展认知框架。重点剖析GPT系列模型的技术演进路径与行业影响。
关键技术节点
2012年ImageNet突破 → 2017年Transformer架构 → 2020年GPT-3发布 → 2022年扩散模型爆发 → 2023年多模态大模型演进