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課程背景：
隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，大語言模型（ arge  a guage Mode ，  M）和人工智能體（AI Age t）推動(dòng)軟件行業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化變革。大模型通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和廣泛的適用性，極大地提升了生產(chǎn)，改變了生產(chǎn)要素的構(gòu)成。一方面，加速了信息處理的速度和精度，提高了知識(shí)創(chuàng)新和應(yīng)用的效率；另一方面，通過促進(jìn)跨領(lǐng)域知識(shí)融合和技術(shù)迭代，大模型技術(shù)增強(qiáng)了勞動(dòng)者的技能和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同時(shí)催生了新的商業(yè)模式和服務(wù)形態(tài)。而基于  M的智能體不僅具備出色的自然語言處理能力，還能通過多輪對(duì)話、知識(shí)推理和任務(wù)自動(dòng)化來高效應(yīng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)。在金融、醫(yī)療和客服等領(lǐng)域，智能體展現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)能力，正在重塑傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程與人機(jī)交互方式。
基于AI大模型的軟件行業(yè)發(fā)生新的技術(shù)變革：
  一切智能硬件會(huì)被AI大模型所驅(qū)動(dòng)
  一切軟件會(huì)被AI大模型所重構(gòu)
  一切數(shù)據(jù)會(huì)被AI大模型所激活

本課程重點(diǎn)解決以下問題：
  準(zhǔn)確理解人工智能的基本概念、核心思想和知識(shí)框架；
  學(xué)習(xí)人工智能的關(guān)鍵技術(shù)：Tra sformer框架、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C  ）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R  ）、注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A  ）、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等；
  學(xué)習(xí)大模型的構(gòu)建技術(shù)和流程：模型的預(yù)訓(xùn)練、模型微調(diào)、提示工程、對(duì)齊優(yōu)化；以及ChatGPT和DeepSeek模型的關(guān)鍵技術(shù)；
  學(xué)習(xí)AI智能體（AI Age t）的技術(shù)框架和技術(shù)應(yīng)用；
  學(xué)習(xí)基于大模型（  M）驅(qū)動(dòng)AI智能體（AI Age t）的技術(shù)框架；
  基于大模型（  M）和AI智能體的軟件架構(gòu)思想和應(yīng)用實(shí)踐；
  基于大模型（  M）軟件工程化思想和方法。

培訓(xùn)對(duì)象:
產(chǎn)品線/產(chǎn)品總監(jiān)、研發(fā)總監(jiān)、產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)部門經(jīng)理、技術(shù)管理工程師、研發(fā)項(xiàng)目經(jīng)理、系統(tǒng)分析師、系統(tǒng)設(shè)計(jì)師、產(chǎn)品開發(fā)工程師等。

課程收益：
  學(xué)會(huì)大模型（  M）的構(gòu)建流程和建模關(guān)鍵技術(shù)（數(shù)據(jù)處理、模型微調(diào)、模型對(duì)齊優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）；
  學(xué)會(huì)AI智能體（AI Age t）的關(guān)鍵技術(shù)、設(shè)計(jì)與開發(fā)和應(yīng)用實(shí)踐；
  學(xué)習(xí)基于大模型（  M）驅(qū)動(dòng)AI智能體（AI Age t）的技術(shù)框架；
  學(xué)習(xí)基于大模型（  M）和AI智能體的軟件架構(gòu)思想和應(yīng)用實(shí)踐；
  學(xué)會(huì)基于大模型（  M）軟件工程化思想和方法。
  學(xué)習(xí)構(gòu)建企業(yè)級(jí)大模型解決方案

課程大綱
  第一部分. 人工智能的概念和原理
  人工智能的發(fā)展過程和AI大模型；
  人工智能的生態(tài)環(huán)境：基礎(chǔ)設(shè)施（Iaas）、模型中臺(tái)(AI I fra)、模型即服務(wù)（Maas）；
  人工智能的知識(shí)框架及基礎(chǔ)平臺(tái)；
  人工智能發(fā)展的方向，存在的問題即根源。

  第二部分. AI大模型的概念和原理
  AI大模型的概念及理論框架，五大學(xué)習(xí)和三大網(wǎng)絡(luò)（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；
  Tra sformer模型架構(gòu)技術(shù)；
  AI大模型（  M）概念、理論和知識(shí)框架；
  ChatGPT和DeepSeek模型的技術(shù)特征；
  AI大模型的產(chǎn)業(yè)鏈介紹；
  大數(shù)據(jù)與大模型之間的關(guān)系。

  第三部分. AI大模型的建模技術(shù)
  講解“什么是模型訓(xùn)練、為什么要模型訓(xùn)練、怎樣模型訓(xùn)練和如何實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練”；
  模型訓(xùn)練的步驟及技術(shù)實(shí)現(xiàn)：
  數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)收集、清洗和增強(qiáng)、劃分?jǐn)?shù)據(jù)集；
  模型預(yù)訓(xùn)練：模型選擇、訓(xùn)練策略；
  強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化（R /R HF）獎(jiǎng)勵(lì)模型訓(xùn)練；
  評(píng)估和優(yōu)化：指標(biāo)選擇和過擬合處理；
  部署和監(jiān)控：模型壓縮和持續(xù)學(xué)習(xí)；
  大模型構(gòu)建流程實(shí)現(xiàn)過程；
  講解《構(gòu)建構(gòu)建精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域大模型》范例；
  構(gòu)建和部署企業(yè)大模型的解決方案。

  第四部分. AI大模型的智能體（AI Age t）
  AI智能體的概念、原理和技術(shù)框架
  AI智能體與大模型之間的協(xié)同與賦能；
  AI智能體的開發(fā)流程和平臺(tái)技術(shù)；
  講解《出行訂票智能體》范例；
  智能化的企業(yè)架構(gòu)；
  AG-UI協(xié)議、MCP協(xié)議、A2A協(xié)議的應(yīng)用；
  API接口與AI Age t引擎融合；
  垂直場(chǎng)景的多智能體（MAS：Mu ti-Age t System）；
  AI Age t與Age tic AI的技術(shù)特征和作用；
  Age tic AI與多智能體（MAS）的技術(shù)特征和作用；
    M大模型四種應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)特征和應(yīng)用場(chǎng)景；
  純 Prompt；
  Age t + Fu ctio  Ca  i g；
  RAG（檢索增強(qiáng)生成）；
  Fi e-tu i g（微調(diào)）。
  智能體的應(yīng)用案例（光明電力大模型、金融投資分析、電商智能系統(tǒng)）。

  第五部分. AI大模型的軟件工程
  傳統(tǒng)的軟件工程與AI大模型軟件工程的異同
  AI軟件開發(fā)過程，一般會(huì)經(jīng)歷問題抽象、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估與調(diào)優(yōu)、部署應(yīng)用
  AI大模型軟件工程的全生命周期：
    M驅(qū)動(dòng)需求獲取、分析與定義
    M驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)
    M驅(qū)動(dòng)編程
    M驅(qū)動(dòng)測(cè)試
    M驅(qū)動(dòng)運(yùn)維

  第六部分. AI大模型的應(yīng)用實(shí)踐
  AI大模型與傳統(tǒng)的人工智能
  SaaS+AI應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)及案例
  AI原生開發(fā)的架構(gòu)設(shè)計(jì)及案例