课程概览
AI大模型应用研发工程师实训课程
- 获得上海交大教育AI大模型算法工程师培训证书
- 6年人工智能项目经验
- 实战项目实操
- 紧跟行业趋势
- 资深大模型项目研发专家执导
单节价 = 总价 ÷ 课时;每小时价 = 总价 ÷ 总时长。帮你把"贵不贵"算清楚。
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课程内容
- 就业保障
- 职业前景
- 就业优势
- 项目优势
- 师资介绍
- 课程大纲
课程详情
01
就业保障
推荐入职上海、苏州、杭州、北京、深圳等多家AI合作企业
通过考核的学员获得上海交大教育AI大模型算法工程师培训证书
学习未达标者,提供免费重修服务
用AI 赋能,为 200 多个行业客户提供AI 解决方案,并顺利实现了商业化,积累了丰富的经验。AI技术快速发展,尤其是大模型的出现及火爆,导致了就业市场出现了相关人才的短缺,面对此类工作岗位人才的巨大缺口,我们运用自身6年的人工智能项目经验,结合当下不断迭代的最新AI技术,研发出适合当前就业市场需求的AI大模型应用研发工程师课程,促使越来越多的有志之人投身于人工智能大发展的浪潮中。
02
职业前景
AI大模型应用研发工程师的就业方向
1、IT头部大厂:如华为、百度、字节跳动、阿里;
2、信息技术公司:如爱数信息技术、万得信息技术;
3、央企国企:如中国移动、中国联通、中国电信;
4、制造业:如蔚来、小米、泰则半导体、睿励科学仪器;
5、网络公司:如盛大网络、同程网络;
6、机器人公司:如大疆、科大讯飞、未来不远机器人;
7、科技公司:如喜马拉雅科技、岩山科技、芯歌智能科技;
8、教育、咨询公司:如酷爱教育科技、北京敏行创业管理咨询;
9、航空公司:如国航、吉祥航空
03
就业优势
随着2023年以Chat GPT为代表的人工智能大语言模型的突然爆火,全世界人工智能的发展得到了飞速的发展,尤其是大模型的应用已经覆盖到人类生产生活的方方面面,大模型在企业的应用已经成为当前以及未来人工智能发展的方向,由此带来了与大模型相关的巨大的人才缺口。交大慧谷与众多知名企业有战略合作关系,能够提供充足的就业推荐资源。相信同学们会在人工智能行业博得一席之地,顺应技术的发展,成为未来人才市场上的中流砥柱。
AI大模型应用研发工程师的岗位职能
精通原生多模态与推理模型架构,实现复杂场景私有化部署
熟练运用 Vibe Coding 理念,设计 Agentic 架构与多智能体协作系统
负责相关产品的模型训练与全链路服务部署
对主流模型(Claude、DeepSeek、Qwen等)深度调优,擅长构建复杂逻辑链
掌握 DPO、逻辑蒸馏等对齐技术,强化模型在特定任务的执行能力
负责从国产算力适配到 K8s+Ray 集群调度,保障高并发场景下服务稳定性
敏锐洞察 AI-Native 范式,通过意图驱动编程等前沿技术推动业务升级
04
项目优势
配置大模型训练微调所需要的算力资源,每人配置训练设备;
线下学习通过实际项目实操,学员能够直接面对真实场景中的问题,有助于理解理论知识在实际工作中的应用。这种实战经验对于学员的问题解决能力和模型微调技巧至关重要;
紧跟行业趋势,确保学员所学技能不过时,提升其在职场的技术领先优势;
由资深大模型项目研发专家亲自执导,为您带来成体系的微调技术课程。在这里,您将直接受益于业界权威的专业知识和实战经验,深入掌握前沿的大模型微调策略。
课程特别设计了一系列实操环节,确保学员不仅理论学习,更能亲自动手实践,深刻理解技术的来源与应用原理。通过这样的深度体验,学员将大幅提升技术的实际运用能力,增强自身竞争力。
05
师资介绍
丁老师
前沿AI应用架构师与企业级AGC实战专家
主导开发并交付了多个覆盖工盖快消、医疗等行业的AIGC应用项目
金老师
软件开发与AI实战专家
精通Python、人工智能(机器学习、大模型)及企业级低代码/RPA技术
张老师
擅长机器学习、深度学习、Python数据分析与挖掘、Power BI可视化等
曾参与多项上海市政项目与企业AI技术研究与实施
章老师
金融行业AI大模型实战讲师
6年企业级培训经验
06
课程大纲
基础阶段(选修): Python开发和数据分析
(60课时)
阶段目标:
掌握Python核心语法和面向对象开发思维
熟练掌握Python统计分析算法与实践,
掌握统计分析、统计模型、数据可视化
01
人工智能时代的定位与竞争力 (20课时)
阶段目标:
人工智能的技术演进史、技术架构
大模型和AIGC入门讲解
企业大模型应用解决方案讲解
通用人工智能操作和企业大模型应用解决方案体验
定位与竞争力
02
意图驱动Vibe Coding实战
(30课时)
阶段目标:
搭建AI大模型开发环境
AI算力配置
开源AI大模型部署
Vibe Coding实战
03
数据探索EDA与深度学习
(40课时)
阶段目标:
面向大模型的 EDA 与特征工程
从感知机到深度学习
04
AI大模型全生命周期 (60课时)
阶段目标:
论文《Attention is All You Need》解析
AI大模型架构演进
AI大模型量化
AI大模型高效微调
AI大模型对齐
AI大模型推理加速与vLLM 引擎
开源AI大模型选型与对比
AI大模型多模态和AI大模型API访问
05
智能体系统与多Agent协作
(60课时)
阶段目标:
从 LangChain 到 LangGraph
MCP、OpenClaw 与工具箱 (Skills)
企业级低代码平台
Agent架构选型
06
知识增强架构RAG (40课时)
阶段目标:
实战LLamaindex
GraphRAG与AgenticRAG
企业级RAG项目实战
07
企业级AI应用项目闭环
(70课时)
阶段目标:
算力适配
容器化部署
全栈可观测性与监控
企业级评估体系
07
服务内容 退款:未说明
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