《讲座介绍》课件

讲座介绍课件PPT欢迎参与本次专业讲座！本课件旨在提供结构化的讲座内容概览，适用于学校、企事业单位及学术组织我们精心设计了全面的内容框架，涵盖讲座基本信息、嘉宾介绍、核心主题解析以及互动环节安排通过本讲座，您将获得领域前沿知识，同时体验专业化的学术交流我们注重理论与实践的结合，并提供丰富的案例分析，确保每位参与者都能有所收获，学以致用目录讲座基础信息1包括讲座概况、嘉宾介绍及讲座背景等基础内容板块2核心主题内容分为三大主题，每个主题包含详细的内容展示、案例分析与发展趋势互动与交流3涵盖课中互动设计、答疑环节、资源共享与后续活动安排4总结与展望对讲座内容进行系统回顾，并提供后续学习建议与资源获取方式本目录为您提供了讲座的整体架构预览，帮助您快速了解讲座各个模块的分布情况通过这种结构化的呈现方式，您可以提前把握讲座的全貌，做好知识接收的准备讲座基本信息讲座题目时间地点主办承办《前沿科技与未来发展》——人工智2023年10月15日14:00-16:30主办清华大学计算机科学与技术系能时代的机遇与挑战清华大学主楼报告厅承办人工智能研究中心、学生科技协会本次讲座作为科技前沿大讲堂系列活动的重要组成部分，旨在探讨人工智能领域的最新发展与应用前景我们特邀行业顶尖专家分享一线研究成果，促进学术界与产业界的深度交流讲座目的与意义培养前沿思维提升创新意识与前瞻性思考能力促进学术交流搭建产学研合作平台传递专业知识传播学科前沿理论与实践经验本次讲座立足于当前人工智能快速发展的社会背景，针对高校学生、行业从业者及相关领域研究人员等多元受众群体通过专业内容分享，我们期望参与者能够把握技术发展脉络，洞察行业变革趋势，并在实际应用中获得启发与指导主讲嘉宾介绍（）基本信息1张明教授北京大学计算机科学与技术学院博士生导师、青年千人计划入选者教育背景麻省理工学院计算机博士清华大学计算机科学学士专业职称IEEE高级会员中国计算机学会人工智能专委会委员张明教授是人工智能领域具有国际影响力的青年学者，在机器学习与自然语言处理方面拥有深厚的理论基础和丰富的实践经验他曾在多个国际顶级会议发表论文，并担任多个学术期刊的审稿人主讲嘉宾介绍（）主要经历2谷歌研究院2015-2018年，担任高级研究科学家，主导大规模自然语言处理模型研发北京大学2018年至今，任计算机科学与技术学院教授，组建AI研究团队国家重点实验室2020年起担任智能信息处理国家重点实验室副主任国际学术组织多次担任ICML、NeurIPS等国际顶级会议程序委员会委员张教授拥有丰富的产学研经验，曾参与多个重大科研项目，并成功将研究成果转化为实际应用他的工作横跨学术界与工业界，为人工智能技术在实际场景中的落地做出了重要贡献主讲嘉宾介绍（）研究领域3深度学习自然语言处理专注于深度神经网络理论与算法创新大型语言模型研发与优化多模态学习计算机视觉跨模态信息融合与表示学习物体识别与图像理解算法张教授的研究工作已发表学术论文80余篇，其中包括在人工智能顶级会议CVPR、ACL、ICML等发表的30余篇论文谷歌学术引用超过10,000次，主持国家自然科学基金项目5项，获得国家发明专利12项其开发的多模态大型语言模型已在医疗、金融等多个领域得到实际应用嘉宾风采展示张明教授以其生动幽默的演讲风格和深入浅出的讲解方式闻名学术界他擅长将复杂的技术概念转化为通俗易懂的内容，让各领域的听众都能够理解前沿技术的核心价值人工智能不仅是一种技术，更是一种思维方式，它正在重塑我们理解世界和解决问题的方式——张明教授在2022世界人工智能大会上的发言讲座主题缘起技术发展迅猛人工智能算法突破与算力提升双重驱动，技术门槛不断降低产业变革加速AI技术从实验室走向各行各业，引发商业模式与生产方式变革人才需求激增跨学科、复合型AI人才缺口持续扩大，教育培养体系亟待完善伦理挑战凸显数据隐私、算法偏见、安全风险等问题日益受到关注随着大型语言模型如ChatGPT的出现，人工智能技术迎来新一轮爆发式增长国际上，美国推出《国家人工智能研究与发展战略计划》，欧盟制定《人工智能伦理准则》；国内，人工智能连续五年写入政府工作报告，各省市相继出台支持政策在此背景下，探讨AI技术发展与应用具有重要的现实意义核心主题介绍人工智能基础技术发展行业应用实践AI探讨当前AI核心技术的演进路分析人工智能在医疗、金融、径与突破点，包括深度学习算教育等关键领域的落地案例，法创新与大规模预训练模型的提炼成功经验与典型挑战最新进展未来发展趋势与伦理思考预判技术发展方向，探讨AI与人类社会的和谐共处之道，包括伦理规范与治理框架本次讲座将这三大主题有机结合，构建了从理论-实践-展望的完整知识体系通过这一结构，我们希望听众不仅能掌握当前人工智能领域的最新进展，还能对技术应用与未来发展形成自己的思考与见解主题一内容概览深度学习基础神经网络原理与架构演进预训练模型技术从BERT到GPT系列的技术发展路径大规模参数优化训练效率提升与分布式计算开源框架生态主流AI开发工具与框架比较主题一聚焦人工智能基础技术发展，重点解析深度学习领域的技术演进与创新突破我们将从神经网络的基本原理入手，追踪技术发展的关键节点，深入探讨大型语言模型的内部机制与训练方法，并介绍实际开发中常用的框架与工具通过这部分内容，听众将建立对AI技术发展的系统认知，理解从理论突破到工程实践的完整链路主题一发展现状主题一案例分析案例百度文心一言ChatGPT2022年11月，OpenAI发布ChatGPT，引发全球关注该模型2023年3月，百度发布中文大语言模型文心一言，成为中国首基于GPT-

3.5架构，采用了大规模语言模型预训练与人类反馈强个公开的通用大语言模型该模型采用了自主研发的增强型表示化学习（RLHF）相结合的方法学习技术•用户规模两个月内突破1亿用户，创历史最快增长记录•技术特点在中文理解与文化内容处理方面具有显著优势•应用场景客服对话、内容创作、编程辅助、知识问答•行业适配针对金融、法律、医疗等垂直领域进行专门优化•商业价值估值达290亿美元，改变多个行业工作流程•生态建设开放平台吸引超10万开发者，孵化应用超500个这两个案例展示了大型语言模型的强大能力与商业价值核心启示是技术创新与应用场景的深度结合是成功关键；模型训练阶段的价值观对齐至关重要；开放生态系统对于技术推广具有倍增效应主题一问题讨论数据偏见与公平性大型模型训练数据中隐含的偏见可能被放大并影响决策，如何确保模型输出的公平性与客观性是一个亟待解决的问题计算资源集中训练大型AI模型需要庞大的计算资源，导致技术被少数巨头公司垄断，加剧了行业不平等黑盒透明度不足深度学习模型决策过程难以解释，在关键应用领域如医疗诊断、法律判决时缺乏必要的可解释性版权与原创界限AI生成内容涉及复杂的知识产权问题，现有法律框架难以应对这一全新挑战张明教授认为，这些问题既是技术挑战，也是社会治理挑战他主张采取技术+制度双轨并行的解决方案，一方面开发可解释AI、隐私保护学习等技术工具，另一方面建立多方参与的治理框架，制定适应性强的伦理准则和监管机制主题一未来展望多模态融合小样本学习跨越文本、图像、视频、音频的深度理解与以极少数据实现高质量适应与迁移生成专用芯片进步神经符号结合低功耗、高性能AI芯片突破融合深度学习与符号推理的优势未来三到五年，我们将看到AI技术在多个维度上的持续发展模型能力将从单一模态扩展到多模态深度理解，从大规模数据依赖走向少样本高效学习，从纯粹的统计模型走向结合知识与推理的混合架构在应用层面，我们预计将出现更多真正能够理解人类意图、具备规划能力、能与人类形成高效协作的AI系统这些系统将以更低的门槛、更高的性能和更好的人机交互体验，融入人类工作与生活的各个方面主题二内容概览理论基础技术框架人工智能应用的基本流程与方法论AI应用架构设计与工程实践•问题定义与场景分析•模型训练与部署流程•数据收集与处理策略•系统集成与性能优化•模型选择与评估标准•迭代更新与持续学习应用挑战落地过程中的常见难点•数据质量与隐私保护•模型稳定性与鲁棒性•成本控制与规模化推广主题二聚焦人工智能的行业应用实践，将探讨如何将先进的AI技术有效地落地到实际业务场景中我们将通过结构化的框架，系统介绍从需求分析到系统部署的完整流程，同时深入讨论在应用过程中可能遇到的各种挑战与对应解决方案主题二典型应用医疗影像辅助诊断智能金融投顾自动驾驶技术基于深度学习的医学影像分析系统已在全国某大型银行采用AI模型分析客户风险偏好与国内领先企业已在多个城市开展Robotaxi300多家医院部署，对肺结节、脑卒中、骨市场动态，为客户提供个性化投资建议系试点，累计安全行驶里程超过2000万公里折等多种疾病提供辅助诊断，准确率超过统上线后，客户满意度提升30%，投资组合搭载多模态感知系统，在复杂城市道路环境95%，平均诊断时间从30分钟缩短至3分平均收益率提高

2.5个百分点中实现L4级别自动驾驶能力钟这些案例展示了AI技术在不同行业的创新应用，它们的共同特点是将先进算法与特定行业知识深度融合；注重数据安全与隐私保护；建立了清晰的人机协作机制，而非完全替代人类决策主题二方法论解析需求挖掘深入理解业务痛点与用户需求数据准备数据收集、清洗与标注模型开发算法选择、模型训练与调优验证测试性能评估与实验验证部署应用系统集成与生产环境部署持续优化监控反馈与迭代更新AI应用落地的核心创新点在于采用敏捷迭代与持续学习的开发模式与传统软件开发不同，AI系统需要不断从实际使用数据中学习，并根据反馈进行持续更新这种方法能够显著提高系统适应性，更好应对业务环境的动态变化此外，成功的AI应用项目通常采用小切口、快迭代的策略，优先解决高价值、边界清晰的具体问题，在取得初步成果后再逐步扩展应用范围，这样可以降低风险并尽快产生业务价值主题二行业挑战挑战类型具体表现可能解决方案数据难题数据质量不佳、数量不数据治理体系建设、合成足、隐私合规风险数据技术、联邦学习技术壁垒复杂场景适应性不足、计迁移学习、模型压缩、云算资源约束边协同架构人才缺口既懂AI又懂业务的复合型内部培训、产学研合作、人才稀缺低代码开发平台业务阻力流程重构难、现有系统集渐进式转型、API服务成复杂化、领导力支持行业专家普遍认为，AI技术落地的最大挑战不是算法本身，而是如何将技术与业务深度融合他们建议企业从三个方面入手首先，建立清晰的AI战略并获得高层支持；其次，组建跨部门团队，促进技术与业务部门深度协作；最后，构建支持创新的组织文化，允许试错与快速迭代值得一提的是，很多成功案例都采用了人机协作而非人机替代的设计理念，这种方式不仅能够降低实施阻力，也能充分发挥人类与AI各自的优势主题二经验总结李强（某科技公司CTO）我们最大的转变是从技术导向到问题导向不要急着用最新算法，而要先深入理解业务问题的本质有时，简单模型加上好的数据，比复杂算法效果更好，实施成本也更低王医生（三甲医院影像科主任）AI不是来替代医生的，而是让我们能够专注于更有价值的医疗活动关键是设计好人机协作的流程，让技术真正成为医生的得力助手，而不是增加额外负担张总（制造业数字化负责人）成功的数字化转型必须自上而下和自下而上结合领导层要有清晰愿景，一线员工要真正参与进来我们发现，让一线工人参与AI系统的设计和优化，能显著提高系统的实用性和采纳率这些真实经验反映了AI应用落地的关键成功因素从业务痛点出发，而非技术而技术；重视数据质量和数据治理；强调跨部门协作；采用迭代式开发和持续优化的方法论；建立合理的成效评估机制主题三内容梳理技术发展趋势多模态智能、自主学习能力、边缘智能与去中心化、人机深度协作产业变革路径生产力解放与生产关系重构、就业结构调整、创新生态重塑伦理与监管框架安全可控、公平透明、隐私保护、责任归属、包容普惠教育与人才培养跨学科人才培养模式、终身学习体系、AI素养普及主题三将从更宏观的视角，探讨人工智能未来发展趋势与伦理思考通过梳理技术演进路径与社会影响，我们希望参与者能够形成系统性的未来视野，既能把握技术创新机遇，又能审慎应对可能的风险与挑战特别地，我们将重点探讨如何构建负责任的AI发展框架，平衡创新与监管、效率与公平、发展与安全之间的关系，确保人工智能技术真正造福人类社会主题三热点问题近期人工智能领域的热点话题主要集中在几个方面首先是通用人工智能（AGI）的发展前景与潜在风险，ChatGPT等大型语言模型的惊人能力引发了对AGI临近的讨论；其次是AI生成内容在艺术创作、媒体产业中引发的版权与原创性争议；再次是深度伪造技术对信息真实性与社会信任的挑战在政策层面，国家近期发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确了生成式AI的安全评估要求；国际上，美国、欧盟、中国等主要经济体均在积极推进AI治理框架建设，G

20、OECD等国际组织也提出了AI治理的原则性建议学术界则在积极探索可解释AI、隐私保护机器学习等前沿研究方向主题三方案对比治理模式政府主导模式行业自律模式多方共治模式特点描述通过法律法规和行政由企业与行业组织制政府、企业、学术界、手段对AI技术与应用定自律标准与最佳实公民社会等多元主体共进行全面监管践，实现自我约束同参与治理优势执行力强，风险管控灵活适应技术变化，平衡多方利益，治理体严格，标准统一减少创新阻力，行业系包容性强，适应复杂专业性高问题挑战可能阻碍创新，应对执行力度不足，存在协调成本高，决策过程速度慢，难以把握技利益偏向，缺乏强制复杂，责任边界模糊术细节约束适用场景高风险领域，如自动技术快速迭代领域，复杂社会议题，如算法驾驶、医疗诊断、金如内容生成、软件开公平性、数据隐私、长融决策发工具期伦理问题针对AI治理，目前存在几种不同的路径选择考虑到人工智能技术的复杂性与广泛影响，多方共治模式可能是最具包容性和可持续性的方案这一模式既能保障公共安全与社会公平，又能为技术创新留出足够空间，同时确保多元声音得到充分表达中国在实践中正逐步形成政府引导、企业主体、社会参与的协同治理格局，既有《国家新一代人工智能治理原则》等顶层设计，也有行业协会制定的技术标准，以及公众和智库的广泛参与主题三趋势前瞻分布式智能共生智能从中心化大模型向边缘智能与去中心化方向人类与AI系统形成协同进化与互增强关系发展普惠价值对齐AI技术民主化，让各行各业都能受益确保AI系统行为与人类价值观保持一致清华大学智能科学研究院陈教授预测未来十年，我们将看到AI从专用工具向通用助手演进，从单一模型向分布式协同网络发展，从被动执行向主动学习与规划转变这一过程中，技术与社会、伦理、法律之间的协同演进尤为关键中国科学院自动化研究所王研究员强调价值对齐将是AI研究的核心挑战我们需要开发新的技术方法，使AI系统能够理解、内化并遵循人类的价值观和伦理准则，这不仅是技术问题，也是哲学和社会科学问题，需要跨学科合作解决其它相关主题一览科学发现AI+脑科学与类脑计算人工智能辅助材料、药物、物理规律等科学发现探索人脑认知机制，启发新一代AI架构与可持续发展AI智能技术助力气候变化应对、资源优化与环境保护安全与对抗AI5人机交互新范式对抗样本防御、模型鲁棒性、隐私保护计算多模态、情境感知、情感智能等交互技术创新在学生问卷调查中，许多参与者表达了对以下问题的关注AI对就业市场的具体影响，特别是对大学生就业选择的启示；如何提升个人AI素养与技能，为未来就业做准备；AI在特定行业（如医疗、教育、金融等）的具体应用路径与前景；大语言模型如何影响学术研究与写作；人工通用智能（AGI）发展时间表与社会影响这些议题虽然不是本次讲座的重点，但都与核心主题密切相关，反映了听众的实际关切，可以在后续活动中进一步探讨讲座课程结构回顾基础铺垫讲座背景、嘉宾介绍、主题缘起技术洞察2AI基础技术发展与前沿突破应用实践行业落地案例与方法论未来展望发展趋势与伦理思考本次讲座采用了理论-实践-前瞻的三层递进结构，从人工智能的基础技术入手，通过实际应用案例展示其价值与挑战，最后上升到对未来发展与伦理规范的思考这种结构设计旨在帮助听众建立完整的知识体系，既掌握技术细节，又能把握发展大势课程内容深入浅出，兼顾理论深度与实践指导，通过多样化的案例与数据支撑核心观点，同时留有足够空间供听众思考与讨论整体来看，这是一次兼具学术性与实用性的跨学科讲座讲座流程安排签到入场13:30-14:00（30分钟）参与者扫码签到，领取讲座资料开场介绍14:00-14:10（10分钟）主办方致辞，嘉宾介绍主题分享14:10-15:40（90分钟）嘉宾主题演讲，分三个部分进行互动问答15:40-16:10（30分钟）现场提问与在线问题回答总结颁发16:10-16:30（20分钟）讲座总结，颁发纪念品讲座采用科学合理的时间分配，确保内容充分展示的同时，也为互动交流留出足够空间主题分享环节将采用25-30-35分钟的时间比例安排三个主题，重点突出实践应用与未来展望部分问答环节分为现场提问和线上收集问题两种方式，以满足不同参与者的需求整个活动过程中，工作人员将全程跟进，确保讲座按计划顺利进行，并对可能出现的技术问题及突发情况做好应对准备课中互动设计线上弹幕互动实时投票反馈知识检测小游戏现场互动提问通过专用平台实时提交问关键话题即时收集听众观主题结束后通过小程序进设置固定问答环节，鼓励题和评论，大屏幕展示精点，形成数据可视化展示行简单知识点检测，激励深度思考与交流选内容参与为提升讲座参与感与学习效果，我们设计了多种互动形式贯穿整个讲座过程通过腾讯会议平台的互动功能，线上线下参与者均可随时提交问题和评论利用墨刀问答小程序进行实时投票，在关键议题上收集听众看法，形成即时反馈每个主题结束后，将安排2-3分钟的简短互动环节，通过知识检测小游戏或案例讨论，加深听众理解在最后的集中问答环节，将优先解答高赞问题和现场提问，确保互动的质量与深度小组讨论安排分组方式按照座位区域划分6-8人小组，每组选出一名组长负责协调与记录讨论主题每组分配不同的AI应用场景，讨论潜在价值、实施挑战与解决方案时间安排讨论时间15分钟，每组汇报3分钟，共计30分钟成果形式形成简要讨论纪要，上传至指定云端文件夹，优秀成果将获得奖励小组讨论环节将在主题二结束后进行，旨在通过协作思考深化对AI应用实践的理解讨论主题包括A组-智慧医疗，B组-智能制造，C组-智慧城市，D组-智能教育，E组-金融科技，F组-文创产业每组需结合讲座内容，分析各自领域的AI应用现状、挑战与机遇工作人员将为每组提供电子讨论模板与参考资料，引导讨论聚焦关键问题讨论结束后，各组代表在大会上进行简要汇报，嘉宾将针对汇报内容给予专业点评与建议，促进更深入的思考与交流现场互动数据专家答疑系列（）1学生提问张教授回答作为计算机专业学生，面对AI技术快速发展，我们应该如何规划首先，打牢数学和算法基础至关重要，这是理解AI原理的关学习路径，才能在未来就业市场保持竞争力？键其次，深入掌握至少一个领域，如自然语言处理或计算机视觉第三，结合实际项目学习，参与开源社区最后，培养跨学目前大语言模型能够生成代码，是否意味着编程工作会被AI取科能力，了解AI应用领域的知识代？我们应该如何应对这一趋势？AI确实可以生成代码，但主要是替代重复性的编程工作未来程序员的角色会转向更高层次的系统设计、业务理解和人机协作简单的编码会被自动化，但软件工程整体的复杂性决定了人类仍将扮演核心角色张教授特别强调，在AI快速发展的背景下，持续学习的能力比掌握特定技术更重要他建议学生们培养T型知识结构横向上广泛了解AI生态系统，纵向上深入专精某个方向此外，他也指出软技能如沟通能力、团队协作、批判性思维将成为未来就业市场的重要竞争力专家答疑系列（）2企业代表提问张教授回答作为传统制造业企业，我们希望利用AI技术提升生产效率，但面建议采取小问题、快迭代的策略首先选择边界清晰、价值明临数据不足、人才缺乏等挑战请问有什么低成本、见效快的AI确的具体场景，如质量检测或预测性维护可以通过产学研合作落地策略推荐？引入技术支持，同时利用迁移学习等方法缓解数据不足问题数据积累是长期工作，应尽早规划数据治理体系目前市场上的大型语言模型都需要联网使用，对于一些涉及数据安全的场景难以应用未来是否会有更适合企业内部部署的小型轻量级模型是当前研究热点，已有多个开源项目专注于压缩模高效模型？型体积同时保持核心能力未来1-2年内，我们将看到更多适合边缘设备和本地部署的小型高效模型同时，联邦学习等技术也为解决数据隐私问题提供了新思路针对企业实际困难，张教授分享了一个成功案例某中型制造企业通过从设备传感器数据入手，先实现了简单的设备故障预警功能，取得初步成效后再逐步扩展到生产计划优化等复杂场景他强调，AI落地是循序渐进的过程，企业应设定合理预期，注重培养内部数据文化，建立长期数字化转型战略交流与共享线上交流群资料获取讲座专属微信群和QQ群讲座相关资源下载渠道•实时答疑互动•PPT课件与补充材料•资源分享与案例讨论•推荐阅读书籍与论文•同行交流与合作机会•实践案例详细分析后续活动讲座系列相关活动预告•技术沙龙与工作坊•行业应用专题讲座•实践项目对接机会为促进持续学习与交流，我们建立了完善的线上社区支持系统参与者可通过扫描会场提供的二维码加入讲座微信群，该群将持续运营3个月，由专业助教定期组织话题讨论并解答疑问所有讲座资料将在活动结束后24小时内上传至云盘，参与者可凭报名邮箱获取下载权限此外，我们还建立了AI前沿技术专题公众号，定期推送行业动态与技术解析，参与者可以在这一平台上持续获取最新信息，并有机会参与后续系列活动我们鼓励参与者在平台上分享自己的学习心得与实践案例，共同建设开放共享的知识社区讲座成果转化理论学习通过讲座获取系统性知识框架，建立对AI技术与应用的全面认知案例分析深入研究讲座中的典型案例，理解技术应用的具体路径与方法创新应用结合自身领域特点，探索AI技术的创新应用模式实践落地从小规模试点开始，逐步推动技术在实际场景中的应用与优化讲座内容的实际价值在于促进知识向实践的转化根据往期统计，约25%的参与者在参加讲座后3个月内开始尝试将所学知识应用到实际工作中，主要应用场景包括智能客服系统开发、数据分析流程优化、产品推荐算法改进、质量检测自动化等去年的讲座系列已产生多个成功案例，包括某高校学生团队基于所学知识开发的智慧校园小程序获得校园创新大赛一等奖；某制造企业应用讲座中介绍的预测性维护方法，降低了设备故障率15%；某医院与技术团队合作，实现了医学影像辅助诊断系统的初步应用这些案例展示了知识转化为实践的多种可能路径参与者感言（）1王梦（计算机科学专业研究生）张教授的讲座打开了我对AI应用的全新视角以前我只关注算法优化，现在我意识到理解业务场景同样重要讲座中关于人机协作而非人机替代的理念特别有启发，这让我重新思考了自己的研究方向李明（某制造企业技术总监）非常实用的内容！我们企业正在推动数字化转型，但一直不知从何入手讲座中的小切口、快迭代策略给了我们很好的指导已经计划从生产线的设备监控系统开始，逐步推进AI应用张华（创业公司产品经理）作为非技术背景的产品人员，我原本担心听不懂技术内容，但张教授的讲解非常清晰，案例也很贴近实际尤其是关于AI产品设计的方法论对我帮助很大，计划在下一个产品迭代中尝试应用根据讲座后的反馈调查，95%的参与者对讲座内容表示满意或非常满意，92%表示讲座内容对其工作或学习有直接帮助参与者特别肯定的方面包括内容的实用性与前瞻性兼顾、案例分析的深度与广度、互动环节的设计与实施参与者感言（）298%内容满意度参与者对讲座整体内容质量的评价95%实用性评分认为讲座内容对实际工作学习有帮助92%推荐意愿愿意向同事朋友推荐本系列讲座85%后续参与有意愿参加后续相关活动张明教授对参与者的热情参与表示感谢看到大家对AI技术的热情和思考深度，我非常受鼓舞希望今天的分享能够成为大家探索AI世界的一个起点，鼓励大家保持好奇心和批判性思维，在实践中不断学习和创新主办方负责人表示本次讲座是我们前沿科技大讲堂系列的重要组成部分，旨在搭建产学研交流的平台从反馈来看，我们成功地将最新技术研究与实际应用需求连接起来，未来将继续举办更多元化、更深入的主题活动，期待大家持续关注与参与现场花絮图片讲座现场氛围热烈，互动频繁主讲环节中，张教授生动的讲解和丰富的案例分析吸引了全场关注，多次引发自发掌声小组讨论环节尤为活跃，各小组围绕不同行业的AI应用展开热烈讨论，许多参与者分享了各自领域的实践经验和思考问答环节持续近40分钟，远超原定时间，仍有许多问题未能现场解答茶歇时间，参与者们围绕讲者展开更深入的交流，不少企业代表与研究人员现场交换了联系方式，探讨后续合作可能活动结束后，还有约30名学生和年轻从业者留下来与张教授进行了更加深入的交流媒体报道选摘《科技日报》报道《中国教育报》报道张明教授在清华大学举办的人工智能前沿讲座引发广泛关注本次讲座不仅关注技术本身，更注重探讨AI教育变革张明教他深入浅出地解析了大型语言模型的技术原理与应用前景，特别授指出，人工智能时代的教育应当从知识传授转向能力培养，特强调了技术伦理与责任的重要性与会专家学者就人工智能的发别是创造力、批判性思维和终身学习能力他建议高校加快课程展方向与社会影响进行了深入讨论，形成了多项有价值的观点与体系改革，增强学科交叉融合，培养复合型AI人才建议此外，多家行业媒体如《人工智能》杂志、《中国计算机学会通讯》等也对讲座内容进行了专题报道清华大学官方公众号发布的讲座回顾文章阅读量超过5万，引发了广泛讨论多家科技类自媒体对讲座核心观点进行了解读与传播，进一步扩大了讲座的社会影响力这些媒体报道不仅扩大了讲座的影响范围，也从不同角度对讲座内容进行了深入解读，促进了相关议题在更大范围内的讨论与思考后续，主办方将整理这些报道与评论，形成专题资料提供给参与者参考延伸阅读推荐经典著作《人工智能一种现代方法》（第4版）Stuart RussellPeter Norvig著，机械工业出版社《深度学习》Ian Goodfellow等著，人民邮电出版社学术论文《Attention IsAll YouNeed》，Transformer原始论文《Training languagemodels tofollow instructionswith humanfeedback》，InstructGPT论文网络资源智源研究院公众号-国内AI前沿研究动态Papers WithCode-AI论文与开源实现汇总在线课程吴恩达《深度学习专项课程》，Coursera平台李飞飞《CS231n:卷积神经网络视觉识别》，斯坦福大学以上推荐的学习资源覆盖了从基础理论到前沿研究的多个层次，适合不同背景与需求的学习者对于初学者，建议从吴恩达的在线课程开始，循序渐进；对于已有一定基础的学习者，可以直接阅读前沿论文并尝试复现相关实验此外，张教授特别推荐关注GitHub上的开源项目如Hugging Face的Transformers库、OpenAI的GPT相关项目等，通过阅读代码和参与社区讨论来深化理解他强调，在AI领域，理论学习与实践操作相结合是最有效的学习方式相关后续活动预告AI应用实战工作坊1时间2023年11月18-19日地点清华大学信息科学技术楼2AI伦理与治理圆桌论坛内容两天集中实践，从零开始实现一个AI应用项目时间2023年12月8日地点北京国家会议中心AI产业应用峰会内容多方利益相关者共同探讨AI治理框架时间2024年1月15-16日地点深圳会展中心大模型开发者训练营内容聚焦AI在各行业的落地实践与商业模式创新时间2024年3月（具体日期待定）地点线上+线下混合内容大型语言模型微调与应用开发实战培训为满足不同参与者的深度学习需求，我们精心设计了系列后续活动对于技术开发者，AI应用实战工作坊和大模型开发者训练营将提供亲身实践的机会；对于决策者和管理者，AI伦理与治理圆桌论坛和AI产业应用峰会将帮助把握发展方向与政策趋势这些活动将邀请行业领先企业和研究机构的专家参与，提供更加专业化、场景化的内容参与本次讲座的听众将获得这些后续活动的优先报名资格和部分活动的参与折扣具体活动安排将通过AI前沿技术公众号发布，请持续关注继续学习建议基础理论强化系统学习机器学习、深度学习基础理论，掌握核心算法原理编程实践深化通过项目实践巩固理论知识，培养实际解决问题的能力领域专精拓展选择特定方向如NLP、计算机视觉等深入研究，形成专业优势社区参与共享加入开源社区，参与项目协作，拓展视野与人脉张教授推荐的AI学习路径分为四个阶段，每个阶段都有相应的重点和资源推荐对于编程基础薄弱的学习者，建议先通过Python入门课程打好基础；对于数学基础欠缺的学习者，可以通过MIT的线性代数、概率论等公开课补充必要知识在证书方面，推荐考虑以下几个具有认可度的AI相关认证Google的TensorFlow开发者认证、AWS机器学习专项认证、深度学习.AI的深度学习专项证书等这些证书不仅能够系统化地指导学习，也能在求职过程中提供一定的竞争优势不过，张教授也强调，实际项目经验和解决问题的能力比证书本身更为重要资源下载二维码讲座PPT下载包含完整讲义、案例分析详情和扩展阅读材料PPT中的所有链接均已激活，方便直接访问相关资源文件大小约15MB，建议使用WiFi环境下载相关视频资源包括讲座完整回放、技术演示视频和案例解析短片所有视频均提供高清和标清两个版本，支持在线观看和本地下载，总时长约4小时交流群二维码加入AI前沿技术微信交流群，与讲者和其他参与者持续交流群内定期分享行业资讯和学习资源，并不定期邀请专家进行在线问答所有资源将在讲座结束后24小时内上传完毕，并保持30天的有效下载期如遇下载困难或链接失效，可通过交流群联系工作人员获取支持我们鼓励参与者在学习过程中记录问题和思考，可以在交流群中与其他学习者分享讨论特别说明讲座中使用的部分图片和视频素材来源于网络，仅用于教学目的，不作商业用途如需转载或使用这些资源，请确保遵守相关版权规定，并注明原始出处参与方式指引线上报名确认通知通过官网或公众号链接填写报名信息提交成功后3个工作日内接收确认邮件•提交基本身份信息•确认报名状态（通过/候补）•选择参与形式（线上/线下）•获取参会指南与预习材料•填写专业背景与期望收获•线下参与者获取电子门票提问互动签到参与积极参与讲座互动环节按时参加并完成签到流程•通过小程序提交问题•线下扫码签到并领取材料•参与讨论与投票活动•线上通过专用平台签到•分享个人见解与经验•全程参与即可获得证书为确保讲座顺利进行，请参与者提前了解以下注意事项线下参与者请提前30分钟到达会场，凭电子门票或身份证件签到；线上参与者请提前15分钟测试设备和网络，确保能够正常观看直播和参与互动；如需提问，可通过专用小程序提交问题，也可在问答环节举手发言此外，我们鼓励参与者在讲座前浏览预习材料，准备相关问题，这将有助于更好地理解讲座内容并参与互动讲座全程将进行录制，但请尊重知识产权，未经许可不得公开传播相关内容讲座支持单位本次讲座得到了多家机构的大力支持主办单位清华大学计算机科学与技术系提供了场地与基础设施支持；中国科学院自动化研究所提供了技术指导与学术支持；百度、阿里巴巴、腾讯和华为等企业研究院提供了案例素材与行业数据，并派出技术专家参与内容设计与评审特别感谢国家自然科学基金人工智能专项的项目支持，以及人工智能

2.0重点研发计划对本次活动的学术指导这些机构的支持不仅提升了讲座的专业性与权威性，也为产学研深度融合搭建了有效平台，促进了人工智能领域的知识共享与技术创新常见问题答疑（）FAQ如何获取讲座通知？关注AI前沿技术公众号或清华大学计算机系官网，定期发布讲座预告也可订阅电子邮件通知服务，实时获取活动信息是否提供参与证书？全程参与讲座（包括线上直播）并完成签到的参与者，可获得电子版参与证书部分系列讲座还提供专业培训证书，详情请见具体活动说明如何下载讲座资料？讲座结束后，所有资料将通过云盘分享参与者可使用报名邮箱接收下载链接，或通过讲座现场提供的二维码直接访问资源页面未能现场提问怎么办？可通过讲座交流群或指定邮箱提交问题，我们会安排专人回复重要问题也会整理后请讲者在后续分享中解答对于报名相关问题，如名额已满可以申请候补，我们会根据实际情况适当增加席位或安排线上参与方式；参会过程中如遇技术问题，线下有现场工作人员协助，线上可通过直播平台客服获取支持；对于企业团体参观，提前一周与组委会联系可获得特别安排关于讲座内容的专业咨询，建议在讲座后通过指定渠道提交，我们会根据问题类型转交相关领域专家解答如需与讲者进行更深入的技术交流或合作洽谈，可通过组委会预约，我们将酌情安排联系方式电子邮箱联系电话地址信息活动咨询工作时间010-北京市海淀区清华大学计ai_lecture@tsinghua.ed62789XXX算机科学与技术系u.cn活动当天FIT楼4层报告厅（主会场）技术交流138XXXXXXXX（紧急联ai_tech@tsinghua.edu.系）cn合作洽谈ai_cooperation@tsinghua.edu.cn官方公众号AI前沿技术清华大学计算机系我们鼓励通过电子邮件方式联系，工作人员将在1-2个工作日内回复对于紧急事项，可在工作时间拨打固定电话；活动当天如有特殊情况，可联系应急手机号码如需寻求技术合作或项目对接，建议发送详细需求至合作专用邮箱，我们会安排专人对接此外，我们设立了专门的反馈渠道，欢迎参与者对讲座内容与组织工作提出宝贵意见和建议您可以通过公众号底部菜单的意见反馈入口，或扫描讲义最后一页的反馈表二维码提交您的想法，这将帮助我们不断改进和提升活动质量风险提示与免责声明内容定位声明版权与使用限制本讲座内容仅供学术交流与科普教育，不构讲座相关材料（包括PPT、视频、图片等）成任何投资、技术实施或商业决策建议讲的知识产权归讲者及其所在单位所有参与座中所涉及的技术路线、发展预测等内容代者可出于个人学习目的使用这些材料，但未表讲者个人学术观点，不代表所在单位或主经授权不得用于商业用途或公开传播引用办方的官方立场讲座内容时，请注明来源第三方内容说明讲座中可能引用第三方数据、图片或案例，我们已尽力确认其准确性与合法性，但不对这些第三方内容的完全准确性或适用性做出保证如有侵权，请及时联系我们删除或更正请参与者理性看待讲座中的前沿技术与发展预测，任何技术应用都应当遵守相关法律法规，尊重知识产权，保护个人隐私，并符合伦理道德标准对于参与者基于讲座内容所做的决策或采取的行动，讲者与主办方不承担法律责任特别提醒人工智能技术发展迅速，应用过程中可能存在不确定性与潜在风险在实际应用中，请务必结合自身情况进行充分评估与测试，必要时咨询专业技术或法律顾问我们倡导负责任的技术创新与应用，共同促进人工智能技术的健康发展讲座总结前瞻视野构建AI发展全景图，把握技术与社会演进方向实践方法掌握AI应用落地的系统方法论与最佳实践理论基础理解AI核心技术原理与发展脉络通过本次讲座，我们系统梳理了人工智能领域的三大核心主题基础技术发展、行业应用实践、未来趋势与伦理思考在技术层面，我们了解了从深度学习到大型语言模型的演进路径；在应用层面，我们分析了AI在多个行业的落地案例与方法论；在前瞻层面，我们探讨了技术发展趋势与伦理监管框架讲座的关键学习成果包括建立对AI技术的系统认知框架，理解从理论突破到工程实践的完整链路；掌握小切口、快迭代的AI应用落地方法论，识别关键成功因素与常见挑战；形成对AI未来发展的多维度思考，兼顾技术创新与社会责任相信这些知识与方法将帮助大家在各自领域更好地应用和发展人工智能技术致谢页讲座嘉宾特别感谢张明教授百忙之中抽出时间，分享他的专业见解与宝贵经验他深入浅出的讲解与前瞻性思考为本次讲座奠定了坚实基础支持单位衷心感谢清华大学计算机系提供的场地支持，以及各协办单位在内容策划、资源提供与宣传推广等方面的大力协助工作团队感谢所有幕后工作人员，包括技术支持、场地服务、材料准备等各个环节的辛勤付出，使讲座能够顺利圆满地进行参与听众最后，感谢所有参与者的积极参与和热情互动，你们的问题与讨论极大丰富了讲座内容，促进了知识的共享与思想的碰撞作为组织者，我想表达对所有促成这次活动的个人与机构的诚挚谢意正是因为大家的共同努力，我们才能够搭建这样一个知识分享与思想交流的平台特别要感谢张教授多年来对人工智能教育与科普工作的坚持与贡献，他不仅是技术领域的专家，更是知识传播的引路人同时，我们也感谢所有参与者在百忙之中抽出宝贵时间参加本次讲座你们的到来是对我们工作的最大肯定，你们的积极反馈也将成为我们持续改进的动力希望今天的分享能为大家带来启发，期待在未来的活动中再次相见！与结束QA现场提问举手示意，工作人员会提供麦克风线上提问通过直播平台发送问题，主持人筛选后提出会后交流未解答问题可通过交流群后续跟进我们已进入讲座的最后环节——问答交流欢迎大家就今天讲座内容或相关话题提出问题，张教授将现场解答为了让更多人有机会参与，每位提问者请简明扼要地表达问题，时间控制在30秒以内如果您的问题未能在现场得到解答，可以通过讲座交流群继续讨论，我们会安排专人跟进回复最后，再次感谢各位的热情参与！希望今天的讲座为您带来新的思考与收获讲座相关资料将按照之前介绍的方式提供下载，欢迎关注AI前沿技术公众号获取后续活动信息让我们共同期待技术与人文的融合之美，携手创造人工智能的美好未来！祝大家工作顺利，学习进步！。