一、课程概要

课程名称：基于大模型微调的虚拟试衣与财务助手应用开发

培训周期：五天

课程背景：

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经成为推动多个领域革新的关键力量。从自然语言处理到计算机视觉，从金融分析到个性化推荐，大模型的应用场景日益广泛，展现出强大的潜力和价值。特别是在虚拟试衣、AI财务助手等领域，大模型技术的应用不仅提升了用户体验，还为企业带来了显著的经济效益和社会影响。本课程将从大模型的基础知识出发，逐步深入至虚拟试衣、AI财务助手等具体应用场景的技术细节，最后通过通义大模型的微调实践，帮助学员全面掌握大模型开发与应用的核心技能。

课程收获：

1. 深入理解大模型的概念、发展历程及其在各行业的应用现状

2. 掌握当前主流大模型架构的特点及应用场景

3. 学习虚拟试衣背后的技术原理，SD模型、Clip、文生图等关键技术

4. 实践操作：使用阿里PAI平台设计并实现一个简单的虚拟试衣体验

5. 掌握自然语言处理技术在客户服务中的应用，构建个性化的财务咨询系统

6. 实践操作：基于Assistant API开发一个能够回答常见财务问题的简单聊天机器人

7. 掌握数据准备、预处理方法以及模型训练策略

8. 实践操作：对通义大模型进行个性化微调，解决特定业务问题

二、项目介绍

项目概述：

通过本课程，学员将深入理解大模型LLM的概念、发展历程及其在各行业的应用现状，并掌握当前主流大模型架构AR、AE、Seq2Seq的特点及应用场景。课程将详细讲解虚拟试衣背后的技术原理stablediffusion，包括图像处理和人体姿态估计等关键技术，并通过实践操作，使用阿里PAI平台设计并实现一个简单的虚拟试衣体验。此外，学员还将了解AI在财务管理中的重要作用，亲手构建个性化的财务咨询系统。通过基于Assistant API开发一个能够回答常见财务问题的简单聊天机器人，学员将进一步巩固所学知识。最后，课程将深入探讨大模型微调finetuning的意义、应用场景及优势，教授数据准备、预处理方法以及模型训练策略，并通过实践操作，对通义大模型进行个性化微调，解决特定业务问题。本项目不仅提供丰富的理论知识，更注重实际操作，帮助学员在实践中提升技能，开拓创新思维。

项目成果：

项目亮点：

1. 从大模型的基本概念、发展历程到主流架构的特点及应用场景，提供全方位的知识体系

2. 使用阿里PAI平台，学员将亲手设计并实现一个简单的虚拟试衣体验，掌握图像处理和人体姿态估计等关键技术

3. 基于Assistant API，学员将开发一个能够回答常见财务问题的简单聊天机器人，提升自然语言处理和客户服务技能

4. 深入讲解大模型微调的意义、应用场景及优势，帮助学员掌握数据准备、预处理方法及模型训练策略

5. 通过实际操作，对通义大模型进行个性化微调，解决特定业务问题，提高模型的实用性和效果

三、适合人群

1. 对AI大模型的应用感兴趣的人群

2. 具备人工智能基础知识的人群

四、培训目标

1. 理解和掌握大模型在自然语言处理中的关键技术

2. 学习虚拟试衣背后的技术原理，包括图像处理等关键技术

3. 能够开发常见财务问题的简单聊天机器人，提升编程和问题解决能力

4. 深入学习大模型微调的意义、应用场景及优势，掌握数据准备、预处理方法及模型训练策略

五、参考预习资料

获取方式：请扫描下方二维码，回复【人工智能】即可获取完整预习资料。

六、准备环境介绍

硬件：

1. 笔记本或者台式机

2. 操作系统：Windows10及以上系统

3. 处理器：i7以上

4. 内存: >16G

软件：

1. PyCharm

2. Anaconda

七、课程日程安排