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智能算力培訓

課程大綱
第一章：智能算力中心與人工智能基礎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用領域
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 大模型的關鍵技術和應用案例

第二部分：智能算力中心的技術架構與AI集成
2.1 智能算力中心的體系架構
2.1.1 架構設計原則與組件
2.1.2 AI集成在架構中的重要性
2.2 AI芯片與服務器的協(xié)同設計
2.2.1 AI芯片的設計與AI算法的協(xié)同
2.2.2 AI服務器的異構計算能力
2.3 大模型訓練與智算OS
2.3.1 大模型訓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技術路線與大模型應用
3.1 算力基建化與AI技術
3.1.1 算力資源對AI技術的支持
3.1.2 大規(guī)模AI模型的算力需求
3.2 算法基建化與預訓練大模型
3.2.1 預訓練大模型的構建與優(yōu)化
3.2.2 算法模型的持續(xù)升級與演進
3.3 服務智件化與大模型即服務
3.3.1 大模型作為服務的模式
3.3.2 大模型在不同行業(yè)的應用實例

第四部分：智算中心的AI應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技術集成
4.1.2 大模型在自動駕駛中的應用
4.2 機器人技術與AI決策系統(tǒng)
4.2.1 機器人中的AI集成與控制
4.2.2 大模型在機器人技術中的作用
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技術的原理與應用
5.3.2 大模型在AIGC中的創(chuàng)新作用

第六部分：智算中心的建設與運營策略在AI領域的應用
6.1 建設策略與AI技術整合
6.1.1 新建智算中心的AI技術考量
6.1.2 已建數(shù)據(jù)中心的AI技術升級
6.2 運營模式與AI服務創(chuàng)新
6.2.1 智算中心運營中的AI服務模式
6.2.2 大模型即服務的商業(yè)模式探索
6.3 生態(tài)構建與AI技術開放平臺
6.3.1 智算中心生態(tài)中的AI技術開放平臺
6.3.2 促進AI技術創(chuàng)新與合作的策略

智能算力培訓