报名|10月大模型、人工智能、自然语言处理与知识图谱课程高级研修班
会议情况
会议时间和地点：10月26-27日 （10月25日下午报到）
主办单位：教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、全国高等学校计算机教育研究会
协办单位：清华大学出版社
在线报名
会务组及联系方式
联系人：张文文
在线报名网站：https://huiyi.shuimushuhui.com/
会议通知下载：https://www.jianguoyun.com/p/DWS5R_AQ2M-6Bxiw_64DIAA
课程目标
1. “人工智能导论”课程培训主要包含两方面内容：一方面探讨”人工智能导论”课应该包含哪些内容，以及相应的课程资源建设；另一方面通过实际教学中的几个典型案例，讲解如何讲授”人工智能导论”课程，从而可以通过有限的课时，让学生掌握人工智能的基本原理，为今后进一步深入学习和研究人工智能打下基础。
2. 在人工智能快速迭代的今天，大模型技术从底层架构到顶层应用，从理论突破到实践创新，正以前所未有的速度重塑教学、科研及技术开发范式。大模型应用课程涵盖从基础理论到前沿应用的知识体，以高密度、多维度的方式，系统探讨大模型的核心原理、技术生态、应用场景，及其在教育、科研和开发领域的深度实践。课程还将探讨实际开发中的关键技术，如API集成、LangChain应用开发、RAG模型构建及大模型微调等高级主题。通过本课程的学习，参与者将掌握大模型的核心原理和前沿应用，提升在教育和科研领域的创新能力，从而能够在各自领域中灵活运用大模型技术，推动教学创新和科研进展。
课程内容和日程安排
授课专家
马少平，清华大学计算机系长聘教授，博士生导师，博世知识表示与推理冠名教授，清华大学天工智能计算研究院常务副院长，中国人工智能学会副监事长、中国中文信息学会副理事长，主讲本科生必修课”人工智能导论”，先后获得清华大学“教学优秀奖”、“教书育人奖”等，5次获得由研究生评选的“良师益友”称号。”人工智能导论”课获评“清华大学精品课”，先后撰写教材《人工智能导论》《人工智能》《图解人工智能》《艾博士：深入浅出人工智能》和《搜索引擎技术基础》等，其中《人工智能》获得北京市高等教育精品教材，《搜索引擎技术基础》获得清华大学优秀教材一等奖。所培养的学生多次获得清华大学和北京市优秀毕业生、中国人工智能学会和中国中文信息学会优秀博士论文。
姜春茂，博士，福建理工大学计算机学院教授，CCF开源发展委员会执行委员，CAAI粒计算与知识发现专委会委员。主要研究方向包括多粒度云计算、分布式三支决策、自然语言处理等。近年来，在教学领域主持省部级教改重点项目1项、一般项目1项，在科研领域主持和参与国家自然科学基金、国家社科基金及国家博士后面上、省级项目等十余项。在TFS、INS、KBS、《电子学报》等重要期刊发表论文80余篇，其中SCI检索30余篇。曾获黑龙江省自然科学技术学术成果二等奖等。
培训证书
对经学校有关部门推荐参加培训的教师，考评合格后可颁发“全国高校人工智能与大模型应用课程高级研修班”结业证书，对参加培训获得证书的教师，所在学校应承认其接受培训的经历，计入继续教育学时。
会议情况
会议时间和地点：10月26-27日 （10月25日下午报到）
主办单位：教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、全国高等学校计算机教育研究会
协办单位：清华大学出版社
在线报名
会务组及联系方式
联系人：张文文
在线报名网站：https://huiyi.shuimushuhui.com/
会议通知下载：https://www.jianguoyun.com/p/DWS5R_AQ2M-6Bxiw_64DIAA
课程目标
1. 自然语言处理
本课程介绍自然语言理解（即自然语言处理）的原理部分，特别是其中的高级主题，包括研究亮点，关键技术及应用场景。提供最新的高水平学术论文如ACL系列，来鼓励学生阅读、理解并讲解讨论。完成一个实际的处理系统一边让掌握必要的工程经验。具体内容包括：自然语言处理和理解的概要背景、语言模型、机器学习工具、句法分析（含成分和依存分析）、语义角色标注、预训练语言模型和机器阅读理解、大语言模型以及论文阅读与讨论。
2. 知识图谱
本课程聚焦知识图谱的初步理论与实践应用，尤其是其中的关键要点，涵盖核心概念、前沿技术以及广泛的应用领域。引入和产业相结合的研究成果及应用案例，激励学生深入探究、分析并交流研讨。通过实际项目的参与和实践，助力学生积累宝贵的实战经验。具体内容包括：知识图谱的起源与发展历程、知识表示与建模方法、知识抽取与融合技术、知识图谱的存储与查询以及相关前沿研究的解读与探讨。通过企业信息、医药疾病、银行审计、人物关系、实体链接等行业领域项目实例，详细介绍了知识图谱的构建过程和应用方法。同时，介绍基于大规模语言模型的知识图谱应用新范式。重点介绍基于语言模型的知识图谱构建和基于知识图谱的语言模型知识增强技术两种应用。
课程内容和日程安排
授课专家
赵海，上海交通大学计算机科学与工程系长聘教授、博士生导师。研究领域包括自然语言处理和相关深度学习。发表论文200余篇，近五年发表120篇CCF-A、B类论文以及近20篇JCR-1区SCI索引论文。Google学术引用计数目前近万次。ACM专业会员，中国计算机学会自然语言处理专委会委员，上海市计算机学会人工智能专委副主任，2014年PACLIC国际咨询委员会委员。ACL-2017、ACL-2018、2019领域（高级）主席以及AAAI，IJCAI-2022的高级程序委员。在近年国际自然语言理解排行榜如RACE、SQuAD2.0、hotpotQA以及hellaSWag等多次获得顶尖成绩或提交首次超越人工成绩的理解系统。2022年、2023年爱斯维尔高被引学者。2020年上线学堂在线面向本科生和研究生的慕课《自然语言处理》。2023年由清华大学出版社出版专著兼教材一本《自然语言理解》。领导开发大语言模型BatGPT。
邓劲生，国防科技大学前沿交叉学科学院教授、博士生导师。跨域大数据智能分析与应用湖南省高等学校重点实验室主任，当前主要从事大数据、人工智能、情报科学等方面的研究。主持国家和省部级科研项目十余项，获得省部级科技进步奖、教学成果奖多项，著译图书十余本，发表论文数十篇，知识图谱相关专利十余个。2024年由清华大学出版社出版的《实战知识图谱》得到业内多位知名专家大力推荐，已被多家高校采用作为教材。
宋省身，国防科技大学前沿交叉学科学院副教授。主要从事信息检索、机器问答和大规模语言模型等方面研究，参研多项国家和省部级科研项目，获得省部级科技进步奖、教学成果奖多项，发表高水平SCI论文十余篇，著有《搜索引擎的数据压缩与查询优化》等学术作品。2024年作为第二作者由清华大学出版社出版《实战知识图谱》得到业内多位知名专家大力推荐，已被多家高校采用作为教材。
培训证书
对经学校有关部门推荐参加培训的教师，考评合格后可颁发“自然语言处理与知识图谱”结业证书，对参加培训获得证书的教师，所在学校应承认其接受培训的经历，计入继续教育学时。