大模型作为新一代人工智能领域的核心，正不断推动着技术的进步和应用场景的拓展。随着技术的持续成熟和完善，大模型将在更多领域引入数字智能，促使人类社会进入全新阶段。
首席智能官（CAIO）作为企事业单位研发和应用大模型技术的核心岗位，将成为最紧缺的人才。
【项目概述】
l源起：为响应国家对人工智能的发展目标和未来布局，深入落实产教融合战略，满足大模型产业人才紧缺和升级需求，由清华大学继续教育学院主办，邀请清华大学计算机专业老师及行业引领者，面向社会推出“首席智能官大模型研习班”。
l使命：依托学科优势和技术发展，以国家战略为导向，以应用实战为目标，与产业深度融合，紧跟技术迭代，培养高层次专业技术人才；持续发挥清华的产业影响力和引领作用，深度服务人工智能产业发展，推动AI从专用智能向通用智能迈进。通过多模态AI技术的发展将助力大模型解决更复杂的问题；更加贴近人的交互方式，重塑产业链和生态链；大模型将促进AI的工业化，形成模型即服务的生态体系。
l目标：培养懂原理、懂技术、会应用、建生态的大模型战略应用人才。
【培养对象】
企业和机构人工智能总负责人、首席智能官（CAIO）、首席技术官（CTO）、首席信息官（CIO）、有技术背景的CEO和创始人等高层管理人员；对人工智能大模型技术及其在企业运营中应用感兴趣的资深专业人士。
【学习特色】
【责任教授】
黄民烈，清华大学计算机科学与技术系教授
清华大学长聘教授，清华大学基础模型研究中心副主任。长期从事大模型和自然语言处理研究。研发心理大模型Emohaa和角色对话大模型CharacterGLM等。
【授课教师】（部分）
唐杰，清华大学计算机科学与技术系教授
清华大学基础模型研究中心主任，领导研发了GLM系列大模型。研究领域：基础大模型、知识图谱、数据挖掘、社交网络。
东昱晓，清华大学计算机科学与技术系副教授
清华大学知识工程实验室（KEG）成员。此前是Meta AI和微软雷德蒙研究院的研究员。研究方向为数据挖掘、图机器学习和基础大模型，相关成果应用于十亿用户级的社交网络和知识图谱产品中。
张鹏，智谱AI CEO
清华大学2018创新领军工程博士。作为主要研究人员参与GLM系列大模型、AMiner等项目的研发工作，有丰富的企业AI应用经验。
张帆，智谱AI COO
人工智能领域连续创业者，在汽车、旅游、企服等多个领域有超过十年智能技术的产业落地经验，曾任大搜车集团CTO，元因智能、妙计旅行创始人和CEO。曾在字节、腾讯、搜狗从事技术管理工作。巴黎十一大硕士，法国梅斯大学硕士。
刘江，智谱AI首席生态官
长期从事人工智能领域技术战略研究和宣传布道。智源人工智能研究院创始副院长、美团技术学院原院长。图灵公司联合创始人。曾任中国计算机学会企业工作委员会主任、中国人工智能学会副秘书长。
注：授课教师还包括更多大模型领军企业AI负责人和资深技术专家。师资如遇调整，以实际安排为准。
【学习设计】
n课程内容
序号 |
学习类别 |
课程名称 |
课程内容 |
学时 |
1 |
理论 |
建立大模型的 正确认知 |
- AGI、GenAI、AIGC、LLM……到底什么是大模型？ - 大模型的来龙去脉 - 大模型与之前的人工智能技术有什么不同？ - 对大模型的常见误解 - 大模型的核心技术框架概述 - 大模型对IT技术栈的影响 - 大模型对产业格局的影响 - 大模型未来展望 |
4 |
2 |
交流 |
现场教学： 参访大模型企业 |
- 国产前沿大模型GLM的发展历程
- GLM大模型在各行业的落地情况 - 参访企业高管交流 |
4 |
3 |
应用 |
大模型 如何在企业落地
|
- 大模型给企业带来了什么？新的能力，新的交互方式 - 对企业的机遇与挑战：开源与节流，新层次的竞争 - 大模型常见落地场景：文本生成、信息抽取、信息检索、智能对话、指令代码生成…… - 大模型技术选型的原则 |
4 |
4 |
交流 |
工作坊： 大模型时代的CAIO工作 |
-大模型时代企业如何构建自己的竞争力：基础模型、组织变革、数据资产、业务场景 - 大模型时代研发团队组成 |
3 |
5 |
实践 |
确定大作业项目 |
- 导师指导学员进行作业方向选题 - 学员根据工作实际与研究方向确定作业项目 |
1 |
6 |
理论 |
大模型核心技术通识 |
- 从神经网络、深度学习到大模型 - 大模型的智能从何而来：数据准备，预训练和后训练（SFT、奖励建模与RHLF） - 大模型的基础设施：GPU与并行软硬件系统 - 深入讲解大模型的核心技术：Attention与Transformer - 大模型的最新架构：SSM、KAN与TTT - 多模态与具身智能 - 如何选择大模型 |
4 |
7 |
交流 |
现场教学： 清华大学基础模型研究中心 |
- 了解清华大学基础模型研究中心 - 与清华大学科学家交流大模型最新科研进展 |
4 |
8 |
应用 |
大模型应用（一） 提示词工程与简单智能体制作 |
- 如何选择大模型应用的技术路线：提示词工程，智能体，RAG，微调 - 提示词工程技术简介 - 提示词工程最佳实践原则：功夫在诗外 - 提示词模板、思维链、多步提示、few shot learning、提示词模式 - 提示词工程使用案例与比较 - 智能体：大模型时代的软件 |
3 |
9 |
应用 |
大模型应用（二） 大模型API应用开发 |
- ChatGLM API技术详解 - CogView, CogVLM等API使用指南 - ChatGLM API企业落地案例 - CodeGeex代码助手实践 |
3 |
10 |
实践 |
制作智能体 |
- 制作自己的简单智能体 - 大作业应用开发 |
2 |
11 |
应用 |
大模型应用（三）大模型RAG应用与复杂智能体开发 |
- RAG概论 - 向量表示（Embedding）、向量数据库与向量检索 - 用LangChain开发RAG应用 - Agent详解 - Function Calling - 基于 Assistants API 开发 - 用LangChain开发智能体应用 |
4 |
12 |
交流 |
现场教学：大模型应用企业 |
- 标杆企业学习 - 参访企业高管交流 |
2 |
13 |
实践 |
大作业应用开发 |
- 导师指导学员进行大作业开发 - 导师与学员进行学习交流 |
2 |
14 |
理论 |
大模型数据 工程、微调、评测与部署 |
- 大模型数据工程 - 微调的理论基础 - 微调技术的基本流程 - 微调的技术难点和策略 - 最新技术发展趋势 - 大模型结果评价体系、评估工具、评价标准体系 - 业务场景评测 - 生产级的 LLM 应用部署与维护 |
4 |
15 |
实践 |
使用微调API研发专有模型 |
- 使用微调API研发专有模型 |
4 |
16 |
理论 |
大模型的安全、合规与 社会影响 |
- 大模型带来的新风险 - Prompt攻击与防范 - 大模型安全架构 - 大模型监管法规解读与实际操作流程 - 大模型的社会影响 |
4 |
17 |
交流 |
现场教学： 模型安全、合规 |
- 模型安全、合规与社会影响权威机构学习 - 参访机构高管交流 |
2 |
18 |
实践 |
大作业完成测试 |
- 导师指导学员进行完成大作业的测试 |
2 |
19 |
实践 |
大作业答辩 |
- 每位学员进行大作业结业答辩 - 导师进行现场评价与建议 |
8 |
注：课程安排如遇调整，以实际安排为准。
【报名须知】
n学习安排
学习时间：一个月上课两次，一次2天，共计4次，8天（64学时）。
项目起止时间：2024年11月—2024年12月（拟定开班时间：2024年11月9日）
上课地点：清华大学继续教育学院、实际现场教学地。
n证书颁发
在规定期限内修完全部课程经考核合格者（所有课程学习完毕），将获得清华大学终身教育处颁发的继续教育学院举办的“首席智能官大模型研习班”学习证书，加盖“清华大学继续教育证书专用章”，证书编号可登录清华大学继续教育与认证网站查询http://thtm.tsinghua.edu.cn。
n报名流程
n学费标准
学 费：39,800元/人，包括课程研发、课程讲授、学习考核、教学管理费等，学习期间交通食宿自理。
n汇款账号
请以银行汇款方式缴纳至清华大学账户，汇款后请将汇款底单发送至项目负责人处，并注明开票名称。
开户行：工行北京分行海淀西区支行
户 名：清华大学
帐 号：0200 0045 0908 9131 550
备 注：大模型班（2425610696）+学员姓名
n报名咨询
王老师 13581538883 010-62772997
李老师 13701174437 010-62796089
地 址：清华大学双清综合楼A座20层（100084）
网 址：www.sce.tsinghua.edu.cn
清华大学继续教育网站网址（http://thtm.tsinghua.edu.cn）
【招生截止时间】截至2024年12月22日
