
如何將散落的模型與 API,封裝成高內聚、低耦合的可靠服務?
如何在性能、成本與效果之間做出現實的權衡與優雅降級?
如何設計可觀測、可回滾、可迭代的 AI 架構,讓模型持續進化而不是推倒重來?
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1)AI應用原理解析,「1年經驗」也能聽懂!
本次課程,會幫助解析當下最熱門的AI產品應用的必備的「大模型」、「多模態」的實際應用和算法原理!解析AI應用技術,積累大模型能力!簡單易懂,小白也能掌握!數學基礎、文本處理全鏈路、傳統與深度文本表示、序列建模、Transformer架構、預訓練模型(BERT/GPT)、高效微調(LoRA)、MOE與分布式訓練、RAG與CoT、提示詞工程、MCP協議與Skills技術、RLHF/DPO對齊技術、LangChain/LangGraph Agent開發
手把手帶你完成企業級知識問答系統等綜合項目 ??
大模型微調:掌握主流大模型(如DeepSeek、Qwen等)的微調技術,針對特定場景優化模型性能。
AI Agent智能體搭建:學習如何設計和開發AI Agent,實現多任務協同、自主決策和復雜問題解決。

2)超全行業案例解析!
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從技術基礎到RAG全鏈路開發,從多Agent協同到生產級部署,幾個月系統學習,直接帶你做「能寫進簡歷的企業級項目」

可以說,講解完一個案例,就能積累一個AI技術實踐的經驗!
課程中所涉及到的實戰項目,都可以直接在自己的工作中使用,讓自己的項目有可借鑒的成功案例!
3)AI程序員求職專項輔導
課程中會系統的幫助大家拆解大廠AI程序員崗位JD關鍵詞,幫助大家掌握面試中高頻面試題型與回答框架;展示 AI 相關能力的關鍵技巧:Prompt 工程化、模型評估體系、A/B 測試框架、成本與延遲意識、與算法/工程的協作接口設計。
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適合人群:希望從事AI大模型應用開發、NLP工程化崗位的在職程序員及計算機相關專業在校學生
學習形式:理論 + 實戰項目 + 綜合結業項目+雙賽道就業保障
核心目標:掌握從NLP基礎到大模型微調、RAG、Agent開發的全棧能力,具備企業級大模型應用開發與交付能力
前置要求:具備編程基礎,對機器學習有初步了解
結業產出:可線上運行的企業級項目 + 多份選型/評估報告 + 簡歷項目描述
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