课程简介
RPA技术通过自动化执行重复、规范的业务流程，提高了效率和精确度。然而，在某些复杂任务和决策中，传统的RPA技术可能面临限制。为了进一步提升智能化和自主决策能力，越来越多的企业开始将大模型技术应用于他们的RPA系统中。
本次分享通过将RPA和大模型相结合，使企业的自动化流程更加智能化，使机器具备更强的理解和学习能力，从而提升企业的业务处理能力和竞争力
目标收益
1.对RPA技术与应用有全面的了解和掌握
2.深入了解大模型现状和技术，并能进行详细分析
3.学习代码生成技术，提高编程效率和质量
培训对象
课程大纲
| 1.大模型现状分析 |
a)国内外大模型智能水平实例分析 b)开源大模型现状分析 c)国产百模大战现状分析 d)大模型发展历程 |
| 2.大模型技术详细解析 |
a)预训练大模型技术架构 b)多模态大模型技术架构 c)MoE技术架构 d)强化学习和人类反馈强化学习技术 e)LoRA技术 f)数据集和数据标注概述 g)算力和计算平台概述 |
| 3.大模型应用分析 |
a)大模型解决了什么问题？ b)Agent是什么？ c)Code Interpreter是什么？ d)LangChain 是什么？ e)Sematic Kernal是什么？ |
| 4.大模型应用场景 |
a)文档智能处理 b)辅助写作 c)代码生成 d)通用巨身智能 e)知识图谱的新机遇 f)新一代知识管理 g)真正的智能RPA |
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1.大模型现状分析 a)国内外大模型智能水平实例分析 b)开源大模型现状分析 c)国产百模大战现状分析 d)大模型发展历程 |
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2.大模型技术详细解析 a)预训练大模型技术架构 b)多模态大模型技术架构 c)MoE技术架构 d)强化学习和人类反馈强化学习技术 e)LoRA技术 f)数据集和数据标注概述 g)算力和计算平台概述 |
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3.大模型应用分析 a)大模型解决了什么问题？ b)Agent是什么？ c)Code Interpreter是什么？ d)LangChain 是什么？ e)Sematic Kernal是什么？ |
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4.大模型应用场景 a)文档智能处理 b)辅助写作 c)代码生成 d)通用巨身智能 e)知识图谱的新机遇 f)新一代知识管理 g)真正的智能RPA |
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