北京人工智能与AIGC​​课程 2025-04-26 14:55:55

  一、课程优势

  多模态技术融合
  课程整合文本生成（如GPT系列模型）、图像生成（ControlNet插件开发）、音视频合成（TTS/语音克隆）三大核心模块，重点解决多模态数据对齐、模型微调过拟合等高频技术难点。例如，学员需完成工业质检场景下的缺陷图像生成与分类模型联调，实现数据增强全链路闭环。
  企业级场景驱动
  设置三大实战方向：
  智能客服系统：基于LangChain搭建行业知识库问答引擎，集成RAG增强检索与意图识别；
  数字孪生平台：通过NeRF三维重建技术生成设备仿真模型，结合时序数据分析实现预测性维护；
  新媒体内容工厂：运用LoRA微调技术定制品牌专属画风，批量生成电商营销素材。
  分层实验设计
  实验室配备NVIDIA A100集群与鸿蒙边缘计算设备，支持从单卡推理优化到多节点分布式训练的全流程实践。例如，模拟医疗影像数据脱敏场景，通过联邦学习框架实现隐私保护下的模型迭代。
  工具链深度适配
  覆盖Hugging Face模型托管、MLflow实验追踪、Prometheus监控告警等全生命周期工具，重点攻克模型服务化（ONNX Runtime部署）、推理延迟优化等工程化痛点。

  二、机构优势

  产教融合研发体系
  课程案例源自智能制造、数字医疗等领域合作项目，如某三甲医院的CT影像分割算法优化方案，学员可直接调用脱敏数据集进行迁移学习实战。
  全真实验环境
  线下实验室部署混合云架构，配备华为Atlas 800训练服务器、大疆行业无人机等设备，支持多模态数据采集（LiDAR点云/4K影像）与端侧模型轻量化部署联调。
  生态资源互通
  依托北京人工智能产业联盟资源，学员可访问头部企业的技术白皮书库，如智能网联汽车多传感器融合方案、金融风控大模型评测报告等行业级文档。

  三、适合人群

  算法工程师：需深化生成模型底层原理理解，解决工业场景中的小样本训练难题；
  跨领域开发者：希望掌握AIGC技术迁移能力，实现文化创意、教育等行业的智能化改造；
  数据治理人员：需构建隐私计算框架，完善生成数据的合规性校验与版权追踪机制。

  四、师资介绍

  实战背景
  教师团队主导过国家级重点实验室的AIGC项目，如某航天集团的卫星遥感图像生成系统开发，通过对抗训练技术将生成图像分辨率提升至0.5米级。
  教学特色
  采用“缺陷复现-工具链解剖-方案迭代”三步法。在模型部署模块中，模拟显存溢出场景，引导学员通过NSight工具分析CUDA内核函数瓶颈，并优化混合精度训练策略。
  技术专长
  擅长Diffusion模型加速推理（如TensorRT插件开发）、大模型提示词工程优化，能针对视频生成中的时序连贯性断裂、语音克隆音色迁移失真等痛点提供解决方案。