课程概览
AI大模型应用研发工程师课程，涵盖大模型全生命周期及实战项目。
- 掌握大模型技术演进史与架构
- 实战Vibe Coding与AI算力配置
- 学习AI大模型全生命周期管理
- 了解智能体系统与多Agent协作
- 知识增强架构RAG实战项目
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课程内容
- 人工智能时代定位与竞争力
- 意图驱动Vibe Coding实战
- 数据探索EDA与深度学习
- AI大模型全生命周期
- 智能体Agent与多Agent协作
- 知识增强架构RAG
- 企业级AI应用项目闭环
课程详情
课程大纲：七大阶段教学安排
第一阶段: 人工智能时代的定位与竞争力
第二阶段: 意图驱动Vibe Coding实战
第三阶段:数据探索EDA与深度学习
第四阶段: AI大模型全生命周期
第五阶段: 智能体Agent与多Agent协作
第六阶段: 知识增强架构RAG
第七阶段: 企业级AI应用项目闭环
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：
√ 在真实业务场景中串联前六阶段所学技术，完成端到端大数据项目实战
√ 掌握项目需求分析、技术方案设计、实施落地与结果汇报的完整流程
√ 打磨个人简历与项目表达，提升技术面试与综合面试通过率
√ 帮助学员完成从“学习者”到“准职场大数据工程师 / 数据分析师”的角色转变
