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人工智能研究与应用范式正经历一场剧变,越来越多的顶级团队和杰出人才纷纷加入这一变革浪潮。作为AI大模型科研先锋,智源研究院携手一批卓越的学者与工程师,致力于将尖端技术与经验传授给有潜力的学习者,通过高效的学习方式,让更多人能迅速融入这一重要的历史进程,提升中国在这一领域的人才数量和质量。
去年12月,我们首次推出线上课程,600名尚未系统学习过AI知识的技术人员,经过两天培训,成功独立开发出广受关注的文本和图像生成以及对话机器人应用。超过97%的学员对课程给予了“非常满意”的评价。经过优化和筹备,我们现在正式与多家机构联手,与志同道合的学者、工程师共同发起“大模型前沿讲习班”。
本次讲习班面向从事科研与产业应用的学者、工程师、技术人员,以及相关专业学生。我们将通过一系列精彩课程,从基础理论到大规模生产环境实践经验,系统地介绍大模型前沿技术与应用的各个方面。
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第三期讲习班焦点亮相
大模型前沿技术讲习班第一季第三期(S01E03)将在2023年8月26日至27日线下召开,我们邀请了来自顶尖科研领域的权威专家联合授课。科大讯飞研究院资深科学家崔一鸣,腾讯AI Lab专家研究员涂兆鹏,第四范式强化学习科学家黄世宇,以及中科院自动化所研究员刘静将分别讲授《大规模预训练语言模型方法与实践》、《大模型时代下的机器翻译》、《强化学习的发展历程与基于人类反馈的强化学习》和《多模态预训练模型的研究与应用》四堂前沿课程。授课专家将从多领域交叉视角诠释当前大模型关键技术与前沿进展,旨在帮助学员们开阔科研视野,掌握前沿动向并增强实践能力。
授课 时间 | 课程 大纲 | 授课 专家 |
8月26日 09:00-12:00 | 1. 机器翻译的发展历程及其核心原理 2. 大模型时代下机器翻译范式的变化 3. 大模型时代下机器翻译的一些探索工作 | 涂兆鹏 |
8月26日 14:00-17:00 | 1. 自然语言表示方法基础 2. GPT模型历代发展历程及重点技术 3. 开源大模型LLaMA与“羊驼”家族系列模型 4. 中文LLaMA & Alapca大模型:方法与实践,掌握开源大模型的量化、部署、精调方法,提升大模型的实践能力 | 崔一鸣 |
8月27日 09:00-12:00 | 1. 强化学习的发展历程和背景介绍 2. 强化学习的基础知识和前沿发展 3. 基于人类反馈的强化学习的相关技术介绍 4. 通用强化学习框架OpenRL的使用介绍 | 黄世宇 |
8月27日 14:00-17:00 | 1. 分析多模态预训练模型的重要性与必要性 2. 回顾当前多模态预训练的最新研究进展 3. 多模态预训练模型主要应用场景与未来展望 | 刘静 |
请在本页面报名参会
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授课专家
崔一鸣,高级工程师,现任科大讯飞研究院资深科学家、北京研究院副院长,IEEE高级会员、CCF高级会员。毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术专业,获工学学士和硕士学位,博士在读。主要从事预训练模型、机器阅读理解等相关领域的研究工作。曾多次获得机器翻译、阅读理解、自然语言理解等领域20余项国际评测冠军。所研制的中文预训练系列模型等开源项目被业界广泛应用,在GitHub累计获得2万次以上star。在国际重要会议和期刊上发表论文40余篇,ESI高被引论文1篇,曾获国际语义评测SemEval-2022最佳论文提名奖,申请发明专利30余项、获授权专利7项。担任EMNLP 2021、NLPCC 2021、AACL 2022领域主席等学术职务。
涂兆鹏,腾讯AI Lab专家研究员,研究方向为机器翻译和深度学习,在国际顶级期刊和会议上发表学术论文一百余篇。 SCI期刊NeuroComputing副主编,多次担任ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国际顶级会议领域主席和高级程序委员。
黄世宇,第四范式强化学习科学家,开源强化学习OpenRL Lab负责人。本科与博士均毕业于清华大学计算机系,导师是朱军和陈挺教授,本科期间在CMU交换,导师为Deva Ramanan教授。主要研究方向为强化学习,多智能体强化学习,分布式强化学习。曾在ICLR、CVPR、AAAI、NeurIPS, Nature Machine Intelligence, ICML, AAMAS, Pattern Recognition等会议和期刊发表多篇学术论文。其领导开发的TiZero谷歌足球游戏智能体曾在及第平台上取得排名第一的成绩。黄世宇也曾在腾讯AI Lab、华为诺亚、商汤、瑞莱智慧等工作。
刘静,中科院自动化所研究员/博导,中国科学院大学岗位教授,国家优青获得者。研究方向多模态分析与理解,紫东太初大模型。曾获中国电子学会自然科学一等奖,图像图形学会科学技术二等奖,2022年世界人工智能大会“卓越人工智能引领者奖SAIL”。承担或参与多项国家自然科学基金项目、国家973课题、国家基金重大研究计划、国家重点研发等。已发表高水平学术论文150余篇,谷歌学术引用11000+次,SCI他引次数4000+次,其中有三篇被ESI列为Top1%高被引论文。在视觉计算相关领域的多项国际学术竞赛中荣获冠军10+项。
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首期和二期讲习班焦点回顾
讲习班第一季第一期(S01E01)已于2023年4月1日至2日线下召开,来自顶尖科研领域及相关应用方向的权威专家联合授课。旷视科技主任研究员张祥雨,微软亚洲研究院高级研究员吴晨飞,南京航空航天大学教授李丕绩,以及哈尔滨工业大学教授张伟男分别讲授了《迈向“大”和“统一”的视觉神经网络架构设计新思路》、《多模态理解、生成和对话》、《大模型技术之朝花夕拾》、《人机对话关键技术研究》四堂前沿课程。
讲习班第一季第二期(S01E02)将在2023年4月24日至25日线下召开,我们邀请了来自顶尖科研领域的权威专家联合授课。上海交通大学助理研究员陈露,哈尔滨工业大学教授车万翔,中国人民大学准聘助理教授林衍凯,以及中国人民大学准聘助理教授李崇轩分别讲授了《基于自然语言对话的人机交互界面》、《ChatGPT的原理与实现》、《大规模预训练的基础原理与技术》、《扩散概率模型原理与前沿进展》四堂前沿课程。
讲习班第一季第四期将在9月中旬推出,敬请期待。敬请关注智源社区公众号,获取详细课程安排及最新资讯。
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讲习班注册须知
课程形式:所有专家均在现场授课。建议学员亲临现场参与,如外地学员有困难,可申请线上听课。按照报名及付费顺序,优先录取线下学员。名额满额后,仅提供线上通道。
教学地点:智源大厦(北京市海淀区成府路150号)
授课时间:每日上午09:00-12:00,下午14:00-17:00
课后录播:课程结束后,所有学员将在一定期限内获得在线回放视频(含教学课件)
注册费:第三期(S01E03)每人1999元,学生优惠999元;购买第一季(S01E01-04,共四期)套票每人4999元,学生2999元
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申请全额奖学金
如满足以下任一条件,可在报名后申请全额奖学金(税前),审核通过后可参加全系列课程:
开源项目作者:GitHub开源AI项目(文档类300 Star以上、项目类50 Star以上)主要贡献者
基于FlagOpen发表论文或创建开源项目(5 Star以上)
成为OpenLabel数据标注共享平台优秀贡献者
加入BAAI实习计划,或成为优秀学员
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注意事项
报名费用将用于会议费、报名费、学习费、资料费、茶歇费、书籍费、结业证书费、现场精美茶歇、饮用水、线上会议室等
食宿及交通需自理
报名后,工作人员将邀请加入学员微信群
讲习班支持开具发票,类型包括:会议费、会议注册费、培训费、专票等
讲习班提供邀请函,入群后按需领取
如需开发票,请在报名并加入微信群后填写对应表单
如对课程有任何问题,请联系editor@baai.ac.cn
北京智源人工智能研究院(Beijing Academy of Artificial Intelligence,BAAI)是在科技部和北京市委市政府的指导和支持下,由北京市科委和海淀区政府推动成立,依托北京大学、清华大学、中国科学院、百度、小米、字节跳动、美团点评、旷视科技等北京人工智能领域优势单位共建的新型研究机构。