AI训练营——探索你的数字文明!
作者：微信文章AI训练营来了！！！
AI、AI、AI，大家一直在说AI，那么AI到底是什么呢？
AI，即人工智能，作为一门研究如何让机器模拟人类智能的学科，其技术涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，已被广泛应用于多个领域。
不管你是看见 “大模型” 三个字还发懵的萌新，还是想给技能包升个级的科研大佬，AI都将是你未来科研道路上的强力助手。
未来灾害调控兴趣团队与笃实书院学生科协联合举办AI训练营，8节课带你从 “黑话” 听不懂，到模型玩得溜，把AI变成手里的 “神器”。
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小白友好型：深入浅出，学练结合
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立竿见影型：不是挂件，马上能用
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认真负责型：拒绝填鸭，答疑专候
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眼前一亮型：证书已备，奖品多多
本课程面向科研中需要运用AI技术的群体，以工具教学为核心，侧重AI技术在实际场景的应用，避免过多理论堆砌，帮助学员快速掌握AI实用技能。
课程体系设置完整连贯，从基础到进阶层层递进。注重理论与实践结合，提供丰富学习资源，助力学员深入理解内容，切实提升将AI技术应用于科研实践的能力。
#1
lesson 1：AI 体系介绍与黑话速通
介绍大模型的基本概念、规模和架构，阐述大模型训练流程，介绍大模型的部署与优化，帮助学员快速掌握大模型相关基础概念和专业术语，为后续学习奠定基础。
#2
lesson2：代码基础
介绍Python的安装配置、核心语法等，讲解其基本使用及典型训练步骤，注重编程基础的夯实，同时介绍pytorch的基本使用方法与典型的训练步骤，为后续AI模型实现打牢代码基础。
#3
lesson3：神经网络基础 - 卷积神经网络 CNN
介绍CNN及全连接神经网络等基本概念和网络结构；讲解CNN关键技术中的反向传播，系统讲解CNN的核心知识，涵盖基础到应用，帮助学员理解CNN在实际场景中的作用。
#4
lesson4：神经网络基础 - 物理信息神经网络 PINN
介绍PINN基本概念，对比传统神经网络，说明其物理定律嵌入等特点；讲解自动微分、物理损失函数设计等核心技术，聚焦融合物理信息的神经网络，展示数据驱动与物理驱动结合的优势。
#5
lesson5：大模型训练 - 微调 SFT
介绍微调在训练流程中的定位与意义，对比预训练、有监督微调、强化学习阶段，清晰梳理大模型训练各阶段特点，重点讲解多种微调方法。
#6
lesson6：大模型训练 - 强化学习 RL
聚焦强化学习在大模型训练中的应用，深入解析 PPO算法，对比不同RLHF算法的优劣，结合迷宫案例辅助理解。
#7
lesson7：大模型推理 - 推理增强
聚焦Prompt工程与RAG检索增强生成，介绍上下文学习、思维链等相关知识，了解RAG的工作流程，及其意义和实现方法。
#8
lesson8：大作业发布与讲解
发布并讲解与灾害领域相关的大作业。将所学知识综合应用于灾害领域实践，检验学习成果，强化知识的实际运用能力。
欢
迎
加
入
课程信息：
时间：共8次课程，每周一次，一次1.5h，初步预计安排在周日下午，期中期末周不安排。
（具体时间地点在课程开始前将另行通知）
形式：线下课程+课后答疑+小作业+大作业
（小作业/大作业自愿完成）
奖品设置：
参与课堂、完成课后小作业与大作业，均会累积一定的个人积分，最终依据各位同学的分数发放对应的奖品，具体分数与奖品设置如下：
参与课堂：1积分/次
完成小作业：1-2积分/次（视作业难度而定）
完成大作业：3积分/次
本学期结营后：
6-10分：U盘一个+鼠标垫一个
11-16分：罗技无线键鼠套装（价值100r）
17-21分：256G联想移动固态硬盘（价值200r）
22-24分：500r奖金
全勤奖：除以上奖励，可额外获得团队吉祥物“小哉”一个
报名方式：
扫描下方二维码填写问卷~
活动由清华大学未来灾害调控兴趣团队
与笃实书院学生科协联合主办
文案丨陈沛霖
排版丨陈沛霖
审核丨理事会
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