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“人工智能+ ” 模型综合应用实战

  • 主讲老师:郝老师
  • 培训天数:2天
  • 公开课费用:6500元/人

一、课程简介

本课程紧扣《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》核心要求,聚焦“人工智能+产业”融合落地痛点,以“认知-技术-实战”为逻辑主线,助力企业打通大模型从“了解”到“落地”的全链条能力。

课程第一天从“企业落地视角”出发,系统梳理大模型核心概念、发展脉络及国内外主流产品(含 DeepSeek、ChatGPT、Gemini 等)的技术差异与选型逻辑,同步解读大模型部署的 “人财物” 投入产出模型,帮助企业规避技术认知误区与投资风险;第二天聚焦DeepSeek 大模型实战落地,从本地化部署、API 调用、提示词工程等基础技能,到 RAG(检索增强生成)、Agent 智能体、LoRA/QLoRA 微调等进阶技术,通过 17 类官方场景示例及 “行业数据集构建、业务流程智能化” 等实战案例,手把手指导企业将大模型技术嵌入生产、运营、研发等核心环节,切实响应 “人工智能 +” 行动中 “推动重点行业智能化升级、培育企业 AI 应用能力” 的政策导向。

 

二、培训要点

本课程以 “政策衔接 + 能力落地 + 业务增值” 为核心目标,助力企业深度践行 “人工智能 +” 行动,具体达成以下效果:

  • 政策精准对接:帮助企业系统理解 “人工智能 +” 行动中 “深化产业融合、强化技术应用、降低落地门槛” 的政策要求,明确企业在 AI 转型中的定位与机遇(如制造业 “人工智能 + 生产优化”、服务业 “人工智能 + 客户服务” 等细分方向);
  • 认知纠偏升级:破除 “大模型 = 通用聊天机器人” 等认知误区,让企业全面掌握大模型的技术本质、优劣评判标准(如 BLEU、Perplexity 指标、业务适配性评估)及主流产品的选型逻辑,避免盲目跟风投入;
  • 实操能力落地:使技术团队掌握 DeepSeek 大模型本地化部署、API 调用、RAG/Agent 开发、LoRA 微调等核心技能,可独立完成 “企业专属知识库搭建、业务流程智能优化、领域大模型定制” 等落地任务;
  • 业务价值转化:帮助业务与决策层找到大模型与企业场景的结合点,通过实战案例复制(如基于智能体的客户需求分析、基于微调的行业文档处理),实现 “降本增效”(如客服人力成本降低 30%+)与 “业务创新”(如新产品研发周期缩短 20%+);
  • 团队能力共建:构建企业 “决策 - 业务 - 技术” 协同的 AI 应用团队,形成 “战略规划 - 方案设计 - 技术落地 - 效果迭代” 的闭环能力,为长期推进 “人工智能 +” 转型奠定人才基础。

 

 

 

本课程有企业内训形式,授课老师、课程内容、教学方式均依据企业的培训需求灵活设置。

 

本网站内容包括并不限于课程介绍、课程大纲、上课照片、老师介绍等等资料及信息,未经允许不得抄袭和转载。

培训对象

本课程针对性覆盖企业中涉及 “人工智能 +” 落地的决策层、业务层、技术层三类核心人群,具体包括:

1、企业决策层:董事长、总经理、数字化 / 信息化负责人(CIO、CDO)、业务线负责人(如生产、营销、客服、研发总监)—— 需把握大模型技术价值、选型逻辑及投资回报,制定企业 “人工智能 +” 落地战略;

2、业务执行层:产品经理、运营经理、研发项目经理、客服主管等 —— 需理解大模型与业务场景的结合点,设计 “人工智能 + 业务” 的落地方案(如智能客服、自动化文案、研发辅助);

3、技术实施层:算法工程师、后端开发工程师、运维工程师 —— 需掌握大模型部署、开发、微调等实操技能,负责企业 “人工智能 +” 技术落地与系统维护。

 

  • 培训内容

第一天 落地视角:正确理解人工智能

主题

主题内容

章节内容

大模型简介

 

1.全局把握大模型

2.大模型优劣评判

3.DeepSeek与世界主流大模型

1.局把握大模型:大模型核心理念梳理和矫正

  • 通俗理解:大模型概念,发展历程,大模型到底是怎么工作的?
  • 大模型主要解决什么问题?
  • 大模型应用场景:

国外大模型的典型厂家、定位、产品、特色?

国内大模型的典型厂家、定位、产品、特色?

  • 大模型的硬件和软件需求分析
  • 综合研判:大模型的投入和产出分析(人、财、物)

2.大模型优劣评判:大模型的评价指标

  • 结果相似性指标:BLEU、ROUGE、困惑度(Perplexity)
  • 知识和能力评价:常用测评基准 Benchmark 详解
  • 业务适配性评估:响应准确性、逻辑性、安全性等

3.DeepSeek与世界主流大模型

  • Deepseek R1/v3/V3-0324等版本介绍
  • ChatGPT/Grok/Gemini/Claude/Qwen等主流大模型横向对比
  • DeepSeek技术路线浅析
  • DeepSeek的云端调用方法
  • DeepSeek本地部署
  • GPU选型与国产GPU替代

DeepSeek简介与技术解析

DeepSeek的演化之路

1.基于Transformer的大语言模型

2.Transformer详解

3.编解码架构与注意力机制

4.BERT与GPT模型

5.Deepseek-v1与llama

6.Deepseek-v2的改进

7.Multi-head Latent Attention

8.DeepSeekMoE

9.DeepSeek V3的改进

10.Auxiliary-Loss-Free Load Balancing

11.Multi-Token Prediction

12.DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的技术对比

13.DeepSeek R1的改进

14.深度强化学习改进

15.基于强化学习的冷启动

16.模型蒸馏

第二天 DeepSeek大模型应用开发实战

主题

主题内容

章节内容

大模型应用技术详解

 

1.DeepSeek模型应用技术

2.提示词工程

3.大模型应用技术实践

4.实践演练

DeepSeek模型应用技术

  • DeepSeek的本地化部署方案和环境搭建
  • API接口调用和测试
  • 本地化部署总结
  • 蒸馏方法与量化方法
  • 多机多卡并行方案
  • DeepSeek与本地知识库

大模型应用技术架构:

  • Prompt
  • Agent + Function Calling
  • RAG = Embeddings + 向量数据库
  • Fine-tuning
  • 17类官方示例(编程、文本分析、创作等)
  • 推理模型应用与MCP

提示词工程 

  • 提示工程的价值和发展趋势
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 角色定义的原理
  • 限制输出格式
  • Few-shot
  • Function call
  • 案例实战:使用提示词复现论文代码。

大模型应用技术实践和演练:

  • AI大模型技术发展与演进
  • AI智能体概览
  • 案例实战:基于Langchain的RAG优化、循环式幻觉检查、状态中的迭代追踪、输入限制与输出净化、会话记忆与人机协同
  • 案例实战:Agent工作流、节点、边、图、ReAct智能体、多智能体架构、通过人机回环实现客户验证
  • 案例实战:使用智能体和MCP方式分析Sqlite数据库

大模型微调技术实战:

  • 为什么需要微调?大模型的“通才”困境,微调的价值,应用场景举例
  • 微调vs. Prompt Engineering vs. RAG(检索增强生成)
  • 从预训练到微调
  • 全参数微调(Full Fine-Tuning)的挑战
  • 微调基石—数据集的构造艺术
  • 数据质量的重要性,数据格式,数据构造方法
  • 案例实战:使用智能体构造领域的大模型训练数据集
  • LoRA原理图解,QLoRA的进一步创新,NF4量化和双重量化
  • 案例实战:使用Lora和QLora微调领域大模型。
 

汇款、微信转帐

汇款信息:

单位名称:北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校

开户行:工行海淀西区支行

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开户银行代码:1021 0000 0458

 

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    步骤三:点击 “添加付款备注”,填写付款人姓名和单位全称,所有信息核对无误后,点击“确认付款”,完成支付。

 

                

 

  • 注意:步骤三是为了尽快确认您的培训费用是否到帐,方便为您查帐,所以一定要把付款人姓名和单位名称填写完整,如果姓名和单位名称超过20个汉字,单位名称可以填写简称。

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