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課程背景：
隨著人工智能技術的迅速發展，大語言模型（ arge  a guage Mode ，  M）和人工智能體（AI Age t）推動軟件行業實現自動化和智能化變革。大模型通過強大的數據處理能力和廣泛的適用性，極大地提升了生產，改變了生產要素的構成。一方面，加速了信息處理的速度和精度，提高了知識創新和應用的效率；另一方面，通過促進跨領域知識融合和技術迭代，大模型技術增強了勞動者的技能和數字化轉型，同時催生了新的商業模式和服務形態。而基于  M的智能體不僅具備出色的自然語言處理能力，還能通過多輪對話、知識推理和任務自動化來高效應對復雜任務。在金融、醫療和客服等領域，智能體展現出強大的適應能力，正在重塑傳統的業務流程與人機交互方式。
基于AI大模型的軟件行業發生新的技術變革：
  一切智能硬件會被AI大模型所驅動
  一切軟件會被AI大模型所重構
  一切數據會(hui)被AI大模型所激活(huo)

本課程重點解決以下問題：
  準確理解人工智能的基本概念、核心思想和知識框架；
  學習人工智能的關鍵技術：Tra sformer框架、卷積神經網絡（C  ）、循環神經網絡（R  ）、注意力神經網絡（A  ）、機器學習、深度學習、強化學習、監督學習、無監督學習等；
  學習大模型的構建技術和流程：模型的預訓練、模型微調、提示工程、對齊優化；以及ChatGPT和DeepSeek模型的關鍵技術；
  學習AI智能體（AI Age t）的技術框架和技術應用；
  學習基于大模型（  M）驅動AI智能體（AI Age t）的技術框架；
  基于大模型（  M）和AI智能體的軟件架構思想和應用實踐；
  基于大模型（  M）軟件工程化思想和方法。

培訓對象:
產品(pin)(pin)線/產品(pin)(pin)總(zong)監、研發總(zong)監、產品(pin)(pin)經(jing)(jing)理(li)、研發部門經(jing)(jing)理(li)、技術管理(li)工程師、研發項(xiang)目(mu)經(jing)(jing)理(li)、系統分析師、系統設計師、產品(pin)(pin)開(kai)發工程師等。

課程收益：
  學會大模型（  M）的構建流程和建模關鍵技術（數據處理、模型微調、模型對齊優化、強化學習）；
  學會AI智能體（AI Age t）的關鍵技術、設計與開發和應用實踐；
  學習基于大模型（  M）驅動AI智能體（AI Age t）的技術框架；
  學習基于大模型（  M）和AI智能體的軟件架構思想和應用實踐；
  學會基于大模型（  M）軟件工程化思想和方法。
  學習構建企業級(ji)大模型(xing)解決(jue)方案

課程大綱
  第一部分. 人工智能的概念和原理
  人工智能的發展過程和AI大模型；
  人工智能的生態環境：基礎設施（Iaas）、模型中臺(AI I fra)、模型即服務（Maas）；
  人工智能的知識框架及基礎平臺；
  人工智能發(fa)展(zhan)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，五大學習和三大網絡（機器學習、深度學習、強化學習；卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力神經網絡）；
  Tra sformer模型架構技術；
  AI大模型（  M）概念、理論和知識框架；
  ChatGPT和DeepSeek模型的技術特征；
  AI大模型的產業鏈介紹；
  大數據與大模型之(zhi)間(jian)的關系。

  第三部分. AI大模型的建模技術
  講解“什么是模型訓練、為什么要模型訓練、怎樣模型訓練和如何實現模型訓練”；
  模型訓練的步驟及技術實現：
  數據準備：數據收集、清洗和增強、劃分數據集；
  模型預訓練：模型選擇、訓練策略；
  強化學習優化（R /R HF）獎勵模型訓練；
  評估和優化：指標選擇和過擬合處理；
  部署和監控：模型壓縮和持續學習；
  大模型構建流程實現過程；
  講解《構建構建精準醫療領域大模型》范例；
  構建(jian)和部署企業(ye)大模型的解(jie)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、原理和技術框架
  AI智能體與大模型之間的協同與賦能；
  AI智能體的開發流程和平臺技術；
  講解《出行訂票智能體》范例；
  智能化的企業架構；
  AG-UI協議、MCP協議、A2A協議的應用；
  API接口與AI Age t引擎融合；
  垂直場景的多智能體（MAS：Mu ti-Age t System）；
  AI Age t與Age tic AI的技術特征和作用；
  Age tic AI與多智能體（MAS）的技術特征和作用；
    M大模型四種應用技術架構特征和應用場景；
  純 Prompt；
  Age t + Fu ctio  Ca  i g；
  RAG（檢索增強生成）；
  Fi e-tu i g（微調）。
  智能體的應用案(an)例（光明電(dian)力大模型、金融(rong)投資分析(xi)、電(dian)商智能系統(tong)）。

  第五部分. AI大模型的軟件工程
  傳統的軟件工程與AI大模型軟件工程的異同
  AI軟件開發過程，一般會經歷問題抽象、數據準備、算法設計、模型訓練、模型評估與調優、部署應用
  AI大模型軟件工程的全生命周期：
    M驅動需求獲取、分析與定義
    M驅動設計
    M驅動編程
    M驅動測試
    M驅動運維

  第六部分. AI大模型的應用實踐
  AI大模型與傳統的人工智能
  SaaS+AI應用架構設計及案例
  AI原生開發的架構設計及案例