什么是AIGC? AIGC是内容生产方式的进阶，实现内容和资产的再创造。AIGC（AI-Generated Content）本质上是一种内容生产方式，即人工智能自动生产内容，是基于深度学习技术，输入数据后由人工智能通过寻找规律并适当泛化从而生成内容的一种方式。过往的内容创作生态主要经历了PGC、UGC到AIUGC的几个阶段，但始终难以平衡创作效率、创作成本及内容质量三者之间的关系，而AIGC可以实现专业创作者和个体自由地发挥创意，降低内容生产的门槛，带来大量内容供给。此外，对于仍处于摸索阶段的元宇宙世界，AIGC技术的发展也带来了解决元宇宙内容创造问题的解决可能，可实现为元宇宙世界构建基石的关键作用。
从ChatGPT的爆火看AIGC的技术发展
Transformer类架构的发展带动多模态融合，为范式转变奠定基础
在图像生成领域内，CNN类架构是一个重要的里程碑，尤其擅长图像分类和目标检测任务，但由于难以生成高分辨率任务、难以捕捉图像全局结构和语义信息。近年来，Transformer类架构在图像生成领域也开始逐渐被应用，在自然语言处理领域的机器翻译任务中，Transformer已经成为了一种主流的模型架构。在图像Transformer类架构可以有效地捕捉图像的全局结构和语义信息，同时也可以生成高分辨率、逼真的图像，多模态架构逐渐成为了图像生成领域的研究热点。多模态架构可以建立统一的、跨场景/任务的模型，将不同类型的数据（如图像、文本、音频等）融合起来，极大地拓展了人工智能认知并理解世界的能力边界。多模态学习在不同模态间搭建了桥梁，使得基础模型通过迁移学习和规模涌现达到能力跃迁成为可能，极大加速了通用模型的演进。
成熟的AIGC大模型需要哪些要素？
通用基础的AIGC大模型发展重点
技术能力是大模型发展基石，算力、算法和数据三者互为推手。AIGC产业可分为三层，其中模型层和应用层值得关注，AIGC现有产业链由数据供给、模型开发与定制、应用与分发构成。目前来看，模型层为关键因素之一；其次，应用层发展空间巨大。
上游数据供给由收集大量原始数据对其进行预处理，以便提供给模型训练，投资确定性强。在中游，使用注释数据开发和训练AI模型以生成内容，在垂直细分领域进行二次开发，来适应定制化需求；下游协助用户使用模型和算法生成内容，例如：文本、图像、视频等。基于不同的价值创造逻辑，将生成的内容分发到各种渠道。
随着人工智能技术在全球范围内高速发展，功能强大且结构复杂的模型不断被创造出来并应用于各个领域。近期大语言模型的强势突起进一步引爆全球关注度，其对自然语言和多模态数据处理任务的能力，更是引发了人们对诞生强人工智能的进一步遐想。
AIGC技术与大模型应用实战师资培训课程旨在培养学员在大模型应用领域的技术实践能力，提供全面的知识和实践指导。讲师由浅入深带领学员进行实操演练，帮助学员掌握相关技能、提升动手能力，助力学员今后教学和科研工作的开展。
泰迪智能科技AIGC技术与大模型应用实战师资培训内容安排如下：
一、概述—人工智能与AIGC概述
二、原理与实现篇
深度学习底座-人工神经网络ANN
PyTorch深度学习框架实践
深度神经网络原理与应用
大模型（基础模型）原理与实现
三、API应用开发篇
四、工具应用篇
五、拓展：微调与部署篇
实战演练：搭建一个机器翻译系统
培训内容特色：
1、理论与实践无缝衔接，课程内容既涵盖大模型的来龙去脉和流程原理，也包含实践操作开发，让您既懂原理也会应用。
2、紧贴产业前沿，特邀产业和学术专家畅谈大模型应用，更有一系列落地干货，一起畅想数据智能新未来。
3、培训课程推行手把手的实操演练教学，通过讲解企业级案例，让学员把所学内容和工作有效结合，从而更好地完成自身后续教学与科研工作。
4、所有课程相关源代码、数据、PPT、案例素材全部提供下载，即学即用，教学更轻松！线上课程内容支持六个月内免费回看，以便复习和参考。
5、满足教学和科研需求，通过技能学习和案例实战，学员将在具体应用场景中全面掌握相关技能，提升实训教学工作的实际动手能力并为后续科研打下坚实基础。
6、双师型”培训基地的“双师型”教学设计，理论水平与实践能力同步提升。