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智能算力培訓(xùn)

課程大綱
第一章：智能算力中心與人工智能基礎(chǔ)1.1 人工智能概述
1.1.1 人工智能的定義與歷史
1.1.2 人工智能的主要分支和應(yīng)用領(lǐng)域
1.2 智能算力中心的人工智能支持
1.2.1 人工智能在算力中心的作用
1.2.2 人工智能技術(shù)與算力需求
1.3 大模型的興起與影響
1.3.1 大模型在AI發(fā)展中的地位
1.3.2 大模型的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例

第二部分：智能算力中心的技術(shù)架構(gòu)與AI集成
2.1 智能算力中心的體系架構(gòu)
2.1.1 架構(gòu)設(shè)計原則與組件
2.1.2 AI集成在架構(gòu)中的重要性
2.2 AI芯片與服務(wù)器的協(xié)同設(shè)計
2.2.1 AI芯片的設(shè)計與AI算法的協(xié)同
2.2.2 AI服務(wù)器的異構(gòu)計算能力
2.3 大模型訓(xùn)練與智算OS
2.3.1 大模型訓(xùn)練的資源需求與挑戰(zhàn)
2.3.2 智算中心操作系統(tǒng)對大模型的支持

第三部分：智算中心的AI技術(shù)路線與大模型應(yīng)用
3.1 算力基建化與AI技術(shù)
3.1.1 算力資源對AI技術(shù)的支持
3.1.2 大規(guī)模AI模型的算力需求
3.2 算法基建化與預(yù)訓(xùn)練大模型
3.2.1 預(yù)訓(xùn)練大模型的構(gòu)建與優(yōu)化
3.2.2 算法模型的持續(xù)升級與演進(jìn)
3.3 服務(wù)智件化與大模型即服務(wù)
3.3.1 大模型作為服務(wù)的模式
3.3.2 大模型在不同行業(yè)的應(yīng)用實例

第四部分：智算中心的AI應(yīng)用場景與大模型實踐
4.1 自動駕駛與AI感知模型
4.1.1 自動駕駛中的AI技術(shù)集成
4.1.2 大模型在自動駕駛中的應(yīng)用
4.2 機(jī)器人技術(shù)與AI決策系統(tǒng)
4.2.1 機(jī)器人中的AI集成與控制
4.2.2 大模型在機(jī)器人技術(shù)中的作用
4.3 元宇宙與AI交互體驗
4.3.1 元宇宙中的AI技術(shù)與大模型
4.3.2 AI驅(qū)動的虛擬數(shù)字人與數(shù)字孿生

第五部分：智算中心的AI產(chǎn)業(yè)化與大模型創(chuàng)新
5.1 AI產(chǎn)業(yè)化的路徑與挑戰(zhàn)
5.1.1 智算中心在AI產(chǎn)業(yè)化中的角色
5.1.2 大模型對AI產(chǎn)業(yè)化的推動作用
5.2 產(chǎn)業(yè)AI化的實際案例分析
5.2.1 行業(yè)特定的AI應(yīng)用與大模型
5.2.2 智算中心支持下的產(chǎn)業(yè)升級
5.3 AIGC與內(nèi)容創(chuàng)造的未來
5.3.1 AIGC技術(shù)的原理與應(yīng)用
5.3.2 大模型在AIGC中的創(chuàng)新作用

第六部分：智算中心的建設(shè)與運(yùn)營策略在AI領(lǐng)域的應(yīng)用
6.1 建設(shè)策略與AI技術(shù)整合
6.1.1 新建智算中心的AI技術(shù)考量
6.1.2 已建數(shù)據(jù)中心的AI技術(shù)升級
6.2 運(yùn)營模式與AI服務(wù)創(chuàng)新
6.2.1 智算中心運(yùn)營中的AI服務(wù)模式
6.2.2 大模型即服務(wù)的商業(yè)模式探索
6.3 生態(tài)構(gòu)建與AI技術(shù)開放平臺
6.3.1 智算中心生態(tài)中的AI技術(shù)開放平臺
6.3.2 促進(jìn)AI技術(shù)創(chuàng)新與合作的策略

智能算力培訓(xùn)