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大語言模型課程

【課程背景】
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，特別是大語言模型（LLMs）和生成式人工智能（AIGC）的突破性進展，證券行業(yè)迎來了新的變革契機。大語言模型，如GPT-4、ChatGPT、Gemini、Llama等，能夠通過其強大的自然語言處理能力，從海量非結構化數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，輔助分析師進行更精準的市場預測和產品設計。
在證券行業(yè)，產品設計傳統(tǒng)上依賴于人類分析師的專業(yè)知識和經驗，通過復雜的數(shù)據(jù)分析和市場調研來開發(fā)新的金融產品。然而，隨著市場環(huán)境的快速變化和數(shù)據(jù)量的急劇增加，僅依靠人類分析師已經難以滿足市場的需求。大語言模型和AIGC的引入，為證券產品設計帶來了新的可能性和巨大的提升空間。通過這些技術，證券公司能夠更加快速和精準地響應市場變化，開發(fā)出更具競爭力和創(chuàng)新性的金融產品。
大語言模型的核心技術包括神經網(wǎng)絡與深度學習、預訓練與微調等，這些技術使得大語言模型能夠理解和生成自然語言文本，實現(xiàn)從分析式AI到生成式AI的躍遷。AIGC技術則涵蓋了卷積神經網(wǎng)絡（CNN）、遞歸神經網(wǎng)絡（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等，通過Transformer、Diffusion等技術實現(xiàn)多模態(tài)互轉和情境學習，進一步提升了內容生成的質量和多樣性。
通過本課程，學員將系統(tǒng)學習大語言模型和AIGC的基本原理、技術實現(xiàn)和應用場景，特別是在證券產品設計中的實際應用。課程還將通過具體案例，展示這些技術在市場分析、投資組合管理、客戶服務等方面的應用效果，幫助學員掌握實戰(zhàn)方法，提升數(shù)據(jù)分析和內容生成的效率和質量。
總的來說，隨著AI技術的不斷進步和應用深化，證券行業(yè)將越來越依賴于大語言模型和AIGC技術的賦能。這不僅能夠提高工作效率和決策質量，還能為證券產品設計帶來創(chuàng)新動力和市場競爭力。學員通過本課程的學習，將具備利用AI技術進行證券產品設計和市場分析的能力，為公司發(fā)展和個人職業(yè)提升提供堅實的技術支持和創(chuàng)新思路。

【課程收益】
深入理解大語言模型和AIGC技術的原理和發(fā)展趨勢；
聚焦市場分析、產品創(chuàng)新、客戶服務等具體應用，提升實際工作能力；
借助AI生成高質量的市場報告和分析內容，提升工作效率和決策質量；
開發(fā)出更具競爭力和創(chuàng)新性的證券產品，增強市場競爭力和創(chuàng)新能力；
實現(xiàn)客戶咨詢和服務的自動化和個性化，提升客戶滿意度和服務質量。

【課程特色】
實戰(zhàn)導向，結合大量實際案例和應用場景。
專家授課，內容專業(yè)且前瞻。
互動學習，通過多種教學方式提升效果。
個性化輔導，提供量身定制的解決方案。

【課程對象】
產品經理，對大語言模型（LLMs）和生成式人工智能（AIGC）感興趣的人員

【課程大綱】
一、 大語言模型（LLMs）概述
1、 大語言模型的定義與發(fā)展
ScalingLaw與AI質變
從分析式AI到生成式AI
NLP能力躍遷與大語言模型形成
2、 大語言模型的工作原理
神經網(wǎng)絡與深度學習
預訓練與微調技術
3、 大語言模型的應用場景
自然語言處理
數(shù)據(jù)分析與預測
內容生成與自動化
案例：ChatGPT、Gemini、Llama、智譜清言、通義千問、Kimi等

二、 生成式人工智能（AIGC）技術解析
1、 傳統(tǒng)機器學習
機器學習的三種方式
機器學習的三種結果
機器學習的評價指標
機器學習的五個步驟
2、 基于神經網(wǎng)絡的深度學習
卷積神經網(wǎng)絡CNN
遞歸神經網(wǎng)絡RNN
生成對抗網(wǎng)絡GAN
3、 大語言模型與AIGC
大模型基石之一：Transformer
大模型基石之二：Diffusion
注意力機制
情境學習
思維鏈
強化學習
遷移學習
模態(tài)互轉

三、 大語言模型與AIGC創(chuàng)新場景
1、 大語言模型與AIGC的應用領域
金融報告自動生成
客戶咨詢與服務
市場分析與情報收集
2、 大語言模型與AIGC在證券產品設計中的應用
AIGC輔助市場預測
自動化投資組合管理
智能合約與區(qū)塊鏈
案例：情感分類、CNN與對象識別、RNN與語言預測、GAN與圖片生成等

四、 AI賦能證券產品設計的實戰(zhàn)方法
1、 數(shù)據(jù)采集與預處理
數(shù)據(jù)來源與獲取
數(shù)據(jù)清洗與處理
2、 大語言模型在證券分析中的應用
文本數(shù)據(jù)分析與情感分析
市場趨勢預測與風險評估
3、 AIGC生成內容的實戰(zhàn)應用
自動化研究報告生成
客戶需求分析與服務優(yōu)化
案例：ChatGPT-4o，高級數(shù)據(jù)分析、金融分析、報告總結等大模型應用

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