1. 人工智能的基本概念

2. Deepseek等主流开源大模型案例

1. 神经元的结构与功能

2. 常见激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）的原理与应用

3. 神经网络的层次结构（输入层、隐藏层、输出层）及数据流动过程

1. 神经网络实现图像识别的基本流程（数据预处理、模型构建、训练、测试）

1. Transformer模型的核心机制

2. 自注意力机制与多头注意力的原理

3. 大语言模型的发展与应用场景

1. 多模态数据融合的方法（早期融合、晚期融合、混合融合）

2. 混合专家模型（MoE）的架构与工作原理

3. 多模态大模型和 MoE 在实际场景中的应用案例分析

1. 大模型训练的概念

2. 大模型训练主要流程

1. 分布式预训练的特点与难点

2. 主流框架（如PyTorch DDP）

3. DeepSpeed介绍

1. 模型微调流程介绍

2. 主流框架（如LoRA）介绍

1. 常见训练问题及其解决方法

2. 调试工具与性能监控

1. 数据并行与模型并行策略

2. 通信优化与梯度累积

3. 分布式预训练中的性能调优

1. 微调技术：冻结层、LoRA、Prompt Tuning

2. 微调案例分析

1. 分布式预训练在实际训练框架下的具体步骤

2. 分布式训练数据加载与划分、模型并行设置、训练过程参数设置（如学习率、迭代次数等）

1. 推理加速技术：量化、蒸馏、剪枝

2. 推理框架（如 ONNX、TensorRT）的应用

1. 提示词设计的关键要素

2. 提示词优化的策略与实例

1. 开源模型部署的完整流程

2. 行业化应用案例（如客服、金融、教育）

3. 实践演练：从模型加载到API部署