中国工程院院士，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会主任委员，清华大学教授
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在深度学习和自然语言处理的快速发展中，大模型技术，已经在许多应用中展现出了显著的性能。然而，理解这些模型的运作原理，以及如何有效地利用和调整这些模型，对于许多组织和个人来说，仍然是一项挑战。如果您或您的组织正在面临以下问题，那么这个课程将为您提供深入的解决方案： - 对深度学习和NLP的基本概念理解不够 - 不清楚如何利用现有的大模型进行项目开发 - 对于如何微调大模型以适应特定任务的知识有限 - 对于如何实现多模态的理解和实践经验不足 - 对于如何使用新兴的大模型技术，如Stable Diffusion和Segment Anything Model，缺乏实践经验 通过这个课程，您将获得深度学习、NLP和大模型技术的深入理解，以及实践这些技术的经验，从而为您的项目或研究提供强大的支持。
软件质量,不但依赖于架构,设计以及项目管理,而且与代码质量紧密相关.这一点,无论你使用什么开发技术,都不得不承认. 代码是程序员沟通最直接的手段，代码是技术交流的手段，代码是需求交流的途径。重视代码，回归本源，曾经我们远离代码，谈架构设计，谈UML,谈开发流程。如今我们落地,找回软件的本源，彻彻底底看清代码、深入思考代码。那些一流的研发中心非常重视代码,Facebook就有经典的Code wins arguments（代码赢得争论）。在Facebook 做 code review时间大约占50%，管理者对代码质量负有一定责任 。甚至代码质量高于一切：Facebook Code review是重点KPI考核的对象，实行连坐制，如果因为代码质量问题，那么产生的KPI责任包括领导30％、程序员50％、审核人员20％。 课程可讲2-5天。
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