交大教育AIGC培训：算法到应用完整教学

一、核心课程模块与算法基础 生成式模型技术架构 涵盖生成式与判别式建模思想差异，核心模型包括GAN、Diffusion、Stable Diffusion等，解析网络结构、训练原理及推理优化方法。 实践工具链：PyTorch、TensorFlow框架及Midjourney、DALL·E等商业平台实操。 多模态算法覆盖 计算机视觉：卷积网络（CNN）、图像生成算法（StyleGAN）、扩散模型（Diffusion）的工业级应用案例。 自然语言处理：时序特征提取（RNN/LSTM）、SeqSeq模型、注意力机制驱动的文本生成技术。 二、应用场景与实战能力培养 教育领域深度融合 开发智能助教系统，支持个性化学习路径规划、实时答疑及教学效果评估。 案例：上海交大AI助教集成本地知识库与大模型，提供×小时互动问答。 跨行业解决方案 内容生成：自动化生成课件、试题、营销文案，优化办公流程。 创意设计：结合Stable Diffusion提示词工程生成海报、视频素材。 商业赋能：AIGC在电商、医疗、游戏等领域的规模化应用。 三、课程特色与培训目标 系统化进阶路径 课程分初级（算法原理）到高级（企业级智能体开发），包含周实战项目训练。 目标：掌握独立设计、训练及部署AIGC系统的能力，适配工业场景需求。 产学研结合资源 联合微软、深兰科技等企业导师，提供头部AI公司实战案例与就业资源。 配套认证体系：如“AIGC智能体开发工程师（高级）”资质。 四、适合人群与学习收益 对象：高校师生、工程师、创业者及跨行业转型者，需具备Python基础。 价值： 技术层面：掌握多模态内容生成、模型调优及伦理风险管控。 职业层面：成为AIGC应用开发、教育技术顾问等高需求岗位人才。 建议拓展：可通过交大干部培训中心、深兰科技合作项目或线上实战营获取完整课程信息与报名通道。