課程級別 | 高級 |
培訓(xùn)周期 | 3-6個月 |
上課時間 | 全日制 |
上課地址 | 上海市徐匯區(qū)番禺路951B號-A座1樓IT研究院 |


我們用AI 賦能,為 200 多個行業(yè)客戶提供AI 解決方案,并順利實現(xiàn)了商業(yè)化,積累了豐富的經(jīng)驗。AI技術(shù)發(fā)展,尤其是大模型的出現(xiàn)及火爆,導(dǎo)致了就業(yè)市場出現(xiàn)了相關(guān)人才的短缺,面對此類工作崗位人才的巨大缺口,我們運用自身6年的人工智能項目經(jīng)驗,結(jié)合當(dāng)下不斷迭代的新AI技術(shù),研發(fā)出適合當(dāng)前就業(yè)市場需求的AI大模型算法工程師課程,促使越來越多的有志之人投身于人工智能大發(fā)展的浪潮中。
? 上海、蘇州、杭州、北京、深圳等多家AI合作企業(yè) ? 入職上述企業(yè)的人工智能及相關(guān)研發(fā)崗位工作 ? 通過考核的學(xué)員獲得上海交大教育AI大模型算法工程師培訓(xùn)證書并提供就業(yè)保 障 ? 學(xué)習(xí)未達標者,提供免費重修服務(wù)

項目優(yōu)勢

適合人群

移動端開發(fā),C++/Java有項目研發(fā)經(jīng)驗,代碼能力強,學(xué)習(xí)后薪資漲幅較高。

計算機、人工智能、軟件工程、數(shù)學(xué)、電子信息等相關(guān)的專業(yè),本科及碩士人群。
項目管理、產(chǎn)品經(jīng)理、或者細分行業(yè)準備做智能化升級的負責(zé)人,希望提升自己的人士

其它行業(yè)人士,想轉(zhuǎn)行進入AI人工智能領(lǐng)域?qū)ふ覚C會的人士(IT相關(guān)職位優(yōu)先)。

課程大綱
第一階段:人工智能認知基礎(chǔ) | |||||||||
課程內(nèi)容 | 課程大綱 | ||||||||
人工智能大模型技術(shù)的過去、現(xiàn)在與未來 | (1)人工智能的發(fā)展史 (2)大模型的發(fā)展史 (3)人工智能的基本原理 | ||||||||
大模型實際應(yīng)用案例介紹 | (1)大模型企業(yè)應(yīng)用案例 (2)企業(yè)擁抱大模型的痛點與解決方案 | ||||||||
體驗大模型 | 體驗大模型 |
第二階段:大模型開發(fā)環(huán)境基礎(chǔ) | |||||||||
課程內(nèi)容 | 課程大綱 | ||||||||
環(huán)境搭建與使用 | (1)Linux命令基礎(chǔ) (2)Docker基礎(chǔ) (3)XShell操作 (4)人工智能相關(guān)基礎(chǔ)庫介紹與安裝 | ||||||||
開源大模型部署 | (1)Ollama介紹與安裝 (2)常見的開源大模型部署 |
第三階段:AI大模型應(yīng)用開發(fā)平臺基礎(chǔ) | |||||||||
課程內(nèi)容 | 課程大綱 | ||||||||
AI大模型應(yīng)用開發(fā)平臺基礎(chǔ) | (1)Dify平臺的介紹與安裝 (2)Dify配置基礎(chǔ)大模型 (3)Dify創(chuàng)建聊天機器人 (4)Dify創(chuàng)建知識庫 (5)Dify創(chuàng)建Agent (6)Dify創(chuàng)建工作流 |
第四階段:大模型研發(fā)基礎(chǔ) | |||||||||
課程內(nèi)容 | 課程大綱 | ||||||||
IDE環(huán)境搭建 | (1)Vscode安裝與配置 (2)Jupyter介紹 | ||||||||
python編程復(fù)盤 | (1)Python核心語法 (2)Python文件操作 (3)Python多進程與多線程 | ||||||||
數(shù)據(jù)科學(xué)計算庫實戰(zhàn) | (1)Pandas實戰(zhàn) (2)Numpy實戰(zhàn) | ||||||||
人工智能開發(fā)框架基礎(chǔ) | (1)Pytorch基礎(chǔ) | ||||||||
大語言模型結(jié)構(gòu)詳解 | (1)注意力機制 (2)Transformer網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) |
第五階段:大模型微調(diào)基礎(chǔ) | |||||||||
課程內(nèi)容 | 課程大綱 | ||||||||
HuggingFace基礎(chǔ) | (1)Pipeline基礎(chǔ) (2)Transformers組件基礎(chǔ) (3)Tokenizer組件基礎(chǔ) (4)Datasets組件基礎(chǔ) (5)Evalaute組件基礎(chǔ) (6)Trainer組件基礎(chǔ) | ||||||||
顯存優(yōu)化基礎(chǔ) | (1)內(nèi)存、顯存基本結(jié)構(gòu)與工作方式 (2)模型顯存占有量計算 (3)模型在顯存中的存儲優(yōu)化 | ||||||||
模型微調(diào)基礎(chǔ) | (1)大模型訓(xùn)練流程 (2)BitFit微調(diào) (3)Prompt-Tuning微調(diào) (4)P-Tuning微調(diào) (5)Prefix-Tuning微調(diào) (6)LORA微調(diào) (7)IA3微調(diào) (8)模型量化 (9)QLora微調(diào) (10)對齊微調(diào)(RLHF\DPO) (11)實戰(zhàn):微調(diào)llama3 | ||||||||
模型推理優(yōu)化基礎(chǔ) | (1)vLLM推理框架基礎(chǔ) (2)Llama.cpp基礎(chǔ) | ||||||||
多機多卡分布式訓(xùn)練基礎(chǔ) | (1)并行基礎(chǔ) (2)Fairscale訓(xùn)練基礎(chǔ) (3)Accelerator訓(xùn)練基礎(chǔ) (4)Deepspeed訓(xùn)練基礎(chǔ) |
第六階段:大模型能力擴展 | |||||||||
課程內(nèi)容 | 課程大綱 | ||||||||
Langchain基礎(chǔ) | (1)Langchain開發(fā)環(huán)境搭建 (2)鏈與LCEL基礎(chǔ) (3)記憶模塊基礎(chǔ) (4)知識增強檢索基礎(chǔ)(RAG) (5)智能體基礎(chǔ)(AGENT) |
第七階段:項目實戰(zhàn) | |||||||||
課程內(nèi)容 | 課程大綱 | ||||||||
智能問答 | 使用自己微調(diào)的大模型,疊加自己的知識庫,開發(fā)一個專業(yè)問答。例如法律咨詢、醫(yī)療咨詢等。 | ||||||||
報告生成能手 | 使用自己微調(diào)的大模型,疊加自己的知識庫與智能,開發(fā)一個報告撰寫能手。 | ||||||||
數(shù)據(jù)智能治理 | 利用大模型從海量的、雜亂的文本數(shù)據(jù)中提取需要的信息,并結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。 | ||||||||
全流程內(nèi)容制造者 | 通過大模型Agent能力對網(wǎng)站進行的監(jiān)視與內(nèi)容獲取,然后自動的對內(nèi)容進行分析、摘要、重寫,最后自動發(fā)布到平臺。 |
項目開班


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