基于AI大模型的特种装备健康管理、故障诊断与故障预测研修班

龙腾亚太人工智能技术与咨询· 2026-06-22 · 内容存档（仅供参考，以主办方最新公告为准）

大模型培训 / 智能体培训 / 具身智能培训

深度学习培训 / 强化学习培训 / 数字孪生培训

知识图谱培训 / 嵌入式AI培训

各企事业单位：

国务院深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。特种装备作为关键领域核心支撑，其安全稳定运行直接关系生产效能与公共安全，故障诊断的精准性、时效性至关重要。当前装备复杂度与运行环境复杂度持续提升，传统诊断模式已难以应对海量数据处理与复杂故障识别的需求。大模型凭借强大的数据挖掘、自学习与自适应能力，为特种装备故障诊断提供了革命性解决方案，推动维护模式从事后维修向预测性维护跨越。

为积极响应科研及工程技术人员需求，落实人工智能战略部署，加快培育数字技术人才，中国人工智能培训网（http://www.chinaai.org.cn）、北京龙腾亚太教育咨询有限公司、北京龙腾智元信息技术有限公司特举办“基于AI大模型的特种装备健康管理、故障诊断与故障预测研修班”。

本课程从大模型技术的基础知识出发，逐步引导学员了解其在故障预警、精准识别、日志分析、性能优化和故障排错等方面的具体应用。本课程专为从事特种装备健康管理、故障诊断人士设计，旨在深入探讨大模型技术在特种装备管理中的应用与实践。实训内容丰富，结合理论与实践案例，详细解析大模型技术如何解决运维中的高并发、海量数据处理和复杂故障诊断等挑战。通过案例分析，学员将学习到如何在实际工作中部署和利用大模型，提升装备健康管理、故障诊断效率，保障系统稳定性，助力企业精准控制运维成本、降本增效。

具体通知如下：

 一、时间安排 

2026年6月26日 — 2026年6月30日   

北京（同时转线上直播）

（26日报到发放上课材料，27日-30日上课）

 二、参会对象

从事人工智能、数字化、信息化、型号研发、装备/设备管理、运维、数据中心研发和管理者，及希望掌握大模型在故障预警、精准识别中的应用技巧，提升特种装备健康管理水平，并在大模型时代中把握先机引领变革，对大模型在特种装备领域应用感兴趣的广大爱好者。

 三、培训专家

熊老师实战派讲师，中国农业大学计算机硕士，研究员高级工程师，华为云AI专家组成员，西安电子科技大学企业导师，浙江大学人工智能中心研究员，阿里云AI训练师认证教材和题库系统专家，主要研究方向为大语言模型、人工智能、自然语言处理、CV视觉模型、汽车智能驾驶。从早期的智能搜索引擎，到华为盘古大模型云引擎研发，到阿里云百炼智能平台应用开发，再到扣子平台智能体应用开发，一直深耕于自然语言处理、AI大模型领域。

四、培训目标

1.掌握AI智能运维基础，了解特种装备运维特点。

2.了解大模型技术原理，掌握大模型在运维中的应用模式。

3.掌握特种装备健康管理构建。

4.掌握动态知识库构建与实时健康监控设计。

5.掌握故障诊断方法与工具。

6.掌握复杂故障深度根因分析方法。

7.掌握故障预测技术与模型构建方法。

8.掌握RAG智能体应用设计与实现方法。

9.掌握运维提示词工程与优化方法。

五、费用标准

A类、6680元/人（含培训费、资料费、场地费、培训期间午餐费、平台费）。

B类、9680元/人（含报名费、考试费、培训费、资料费、培训期间午餐费、平台费、B类证书费）

注：费用含培训期间的午餐，交通及住宿费用自理，住宿可统一安排执行团队价格。

1.培训费由组织培训班的施教机构负责收取并提供培训发票，住宿费由酒店收取并开具发票。

2.5人以上9折优惠，8人以上8.8折优惠。

3.B类证书费不享受优惠。

4.参加线上、线下培训学员均可享受视频录播回放权益，及本人再次免费参加线下同主题课程学习权益。

六、颁发证书

A类、参加相关培训并通过考核的学员，由北京龙腾亚太教育咨询有限公司颁发培训结业证书。

B类、参加相关培训并通过考核的学员，由工业和信息化部教育与考试中心颁发《人工智能应用工程师》（高级）职业技能证书，可通过工业和信息化部教育与考试中心官方网站查询，并纳入工信部教育与考试中心人才库，该证书可作为有关单位职称评定、专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。

注：选报B类证书的学员报到时请提交电子版彩照（大于20KB，红蓝底皆可）、身份证复印件和学历证明复印件各一份。

七、注意事项

2.报名成功后，会务组在报到前一周发具体报到通知及行车路线。

3.学员需自备电脑一台。

电    话：         

 具 体 课 程 安 排 


第一天

9：00-12：00     14：00-17：00

一、

AI智能运维和大模型技术基础

具体内容

一、AI与智能运维基础

  1. AI技术概述

  2. 智能运维AIOps的基本概念、发展历程及在特种装备领域的应用潜力。

二、特种装备运维特点

  1. 车、船、飞机等特种装备的运维特殊性。

  2. 车、船、飞机等特种装备的高可靠性要求、复杂系统集成等。

三、大模型技术原理

  1. 深度学习

  2. 自然语言处理等基础技术介绍

四、大模型在运维中的应用模式

  1. RAG（检索增强生成）                  

  2. 智能体（Agent）技术入门

  3. A2A(Agent-to-Agent）、MCP(Multi-Agent Coordination Protocol）协议


二、

特种装备健康管理构建

具体内容

一、健康管理概念

  1. 定义特种装备健康管理                

  2. 阐述其重要性

二、数据采集与预处理

  1. 特种装备传感器数据采集与清洗方法 

  2. 日志文件数据采集与清洗方法

  3. 维护记录数据采集与清洗方法

三、构建健康管理知识库

1.设计特种装备健康状态分类体系

2.将运维文档、架构图、历史故障报告等转化为结构化知识库。


第二天

9：00-12：00     14：00-17：00

三、

动态知识库与实时健康监控

具体内容

一、动态知识库构建

  1. 利用变更记录、监控指标、运维日志等动态数据更新知识库。

二、实时健康监控系统设计

  1. 基于动态知识库，设计实时监控系统架构，实现健康状态实时评估。

三、案例分析

1.分析实时监控在提升装备可用性和减少非计划停机时间方面的作用。


四、

故障诊断方法与工具

具体内容

一、故障诊断基础

  1. 介绍故障诊断的基本流程和方法

  2. 基于规则的诊断、统计算法诊断方法

二、AI辅助故障诊断

  1. 讲解大模型如何协助进行RCA（根因分析）

  2. 多轮推理与工具调用的协同机制

三、故障诊断工具实践

  1. 使用模拟数据                        

  2. 实践基于大模型的故障诊断工具

  3. 定位模拟故障源


第三天

9：00-12：00     14：00-17：00

五、

复杂故障深度根因分析

具体内容

一、复杂故障场景

  1. 分析Java故障、系统内核故障等复杂场景下的深度根因分析方法。

二、多源数据关联分析

  1. 构建关联多源数据的知识图谱

  2. 辅助复杂故障诊断

三、案例分析

  1. 选取实际特种装备故障案例

  2. 进行深度根因分析

  3. 总结经验教训


六、

故障预测技术与模型构建

具体内容

一、故障预测基础

  1. 介绍故障预测的基本概念、常用方法（如时间序列分析、机器学习模型）。

二、AI故障预测模型

  1. 讲解如何利用大模型构建故障预测模型

  2. 特征选择、模型训练与优化

三、模型验证与部署

  1. 在模拟环境中验证故障预测模型的准确性  

  2. 讨论模型部署策略


第四天

9：00-12：00     14：00-17：00

七、

RAG智能体应用设计与实现

具体内容

一、RAG智能体概述

  1. 介绍RAG智能体的基本原理、优势及在运维中的应用

二、设计与实现步骤

  1. 需求分析、技术栈选型、数据采集与预处理  

  2. 知识库部署

  3. RAG智能体的设计与实现过程


八、

提示词工程与优化与技术研讨

具体内容

一、Prompt工程

  1. 介绍Prompt工程的基本概念    

  2. 在运维领域的应用

二、提示词设计与调优技巧

  1. 如何设计有效的提示词        

  2. 日志分析、故障排查

  3. 调优技巧

三、实践环节

  1. 设计并优化一系列提示词        

  2. 分析样本日志文件

  3. 验证输出准确性                

  4. 讨论改进方向

四、AI特种装备运维未来趋势与挑战

1.探讨AI在特种装备运维领域的未来发展趋势，面临的挑战与应对策略。


汇 款

汇入指定账号一：

户  名：北京龙腾亚太教育咨询有限公司

开户行：中国建设银行北京东大街支行

账  号：00000330


汇入指定账号二：

户  名：北京龙腾智元信息技术有限公司

开户行：中国银行股份有限公司北京房山支行

账  号：


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