主讲内容

Python面向对象编程
Python高阶语法（闭包，装饰器、正则、网络编程-Http基础、IP地址、端口）
多任务编程（多任务介绍、 多进程的使用、多线程的使用、线程同步）
MySQL（数据库介绍、MySQL 数据库的安装使用、数据表操作、基本查询操作）
Pandas（Numpy、Pandas的DataFrame、数据清洗、数据读取）

可掌握的核心能力

学员能够熟练运用Python高级特性与多任务编程
掌握数据库操作及数据分析技能
具备开发复杂大模型应用所需的编程能力

主讲内容

提示词介绍及撰写介绍
提示词优化方法
基于Ollama模型部署完成提示词工程案例
基于金融领域的提示词工程项目

可掌握的核心能力

学员能够理解和应用提示词工程原理
掌握优化技巧并完成金融业务场景的实际问题解决

主讲内容

智能体介绍
Coze智能体开发
Coze本地化部署
Coze搭建智能体
【项目】基于Coze的技术面试助手
Docker安装与部署
Dify安装与使用
基于Dify搭建本地知识库
【项目】基于Dify实现Agent开发应用

可掌握的核心能力

【Coze搭建智能体】
掌握 Coze 平台的使用
能够快速从 0 到 1 构建多样化智能体工作流与应用程序
【基于Coze的技术面试助手】
掌握Coze智能体开发范式
能够独立完成多场景智能体应用的构建与部署，实现工作流自动化与业务赋能
【基于Dify实现Agent开发应用】
掌握Dify平台的集成开发与私有化部署
能够完成RAG知识库构建和智能评估Agent的系统搭建

主讲内容

机器学习基础（术语、建模流程、核心框架、评估指标、分类回归聚类基础及案例）

深度学习基础（神经网络基础、激活函数、BP神经网络、RNN循环神经网络、CNN卷积神经网络）

Pytorch框架（Pytorch安装、Pytorch构建神经网络、Pytorch案例实战）

Transformer基础（词向量（Word Embedding）、Transformer（基本原理、实现流程）、
BERT原理及使用、FastText原理及构建流程、BERT优化模型、迁移学习微调）

可掌握的核心能力

掌握大模型所必备的机器学习核心流程
掌握深度学习的核心原理
掌握主流Pytorch深度学习框架
能够完成Bert原理及模型构建
能够完成Transformer原理及模型构建
能够完成GPT系列模型原理及模型构建

主讲内容

随机森林模型
FastText模型
BERT优化
模型量化、剪枝、知识蒸馏
基于大模型文本分类

可掌握的核心能力

掌握商业化文本分类任务的模型选型、优化技巧及多阶段迭代方法
能够具备处理高并发数据分类需求的实战能力
能够完成模型的压缩，包括量化、剪枝、蒸馏

主讲内容

LangChain框架的详解：6大组件应用原理和实现方法
基于本地大模型ChatGLM-6B封装到LangChain框架中
实现LangChain+ChatGLM-6B模型的知识问答系统搭建

可掌握的核心能力

能够完成 LangChain 框架的使用、向量知识库构建及 RAG 系统开发
【基于物流垂直领域的RAG智能问答项目】
能够完成物流领域智能问答系统搭建
掌握RAG项目流程梳理：从本地知识库搭建，到知识检索，模型生成答案等流程介绍
掌握RAG项目数据预处理：本地文档知识分割，向量，存储

主讲内容

【项目】基于职业教育领域RAG智慧问答系统
智能问答系统架构
数据库技术检索
Redis 键值存储与缓存机制
Milvus 向量数据库的架构与检索
Query的意图识别+改写
BERT 分类器的训练与推理
LLM的调用与提示设计
查询分类与动态检索策略的实现
模块化代码设计与代码复用

【项目】基于人力资源场景的RAG的简历推荐系统
文档智能
向量化与索引
检索增强生成
智能代理
配置与 DevOps

可掌握的核心能力

【基于职业教育领域RAG智慧问答系统】
能够掌握 RAG 系统架构设计、数据库技术、检索算法及企业级开发实践
能够完成职业教育智慧问答系统的构建与优化
【基于人力资源场景的RAG的简历推荐系统】
能够掌握文档智能处理、向量化索引、RAG 系统开发及 Agent 框架应用
能够完成可扩展的简历推荐系统部署

主讲内容

Function Call的原理
MCP和Function Call的区别
SSE、AGUI、MCP、A2A协议
基于LangGraph智能体开发
大模型评估

可掌握的核心能力

【InsightScan智扫通Agent项目】
掌握ReAct智能体开发流程
能够完成RAG工具调用
掌握多维度评估系统搭建及生产级服务部署
能够具备构建可迭代优化的C端智能客服系统的能力

主讲内容

实现 MCP 和 A2A 协议
应用LangChain集成 ChatOpenAI，用于 SQL 生成和意图识别
应用Streamlit构建交互式前端，显示聊天历史和 Agent 信息
应用MySQL Connector处理数据库连接和查询，确保数据格式化
应用Uvicorn部署 FastAPI 服务器，支持 MCP 和 A2A 端点
Git、LangGraph、PostgreSQL、大模型、Redis、Kafka、Docker

可掌握的核心能力

【基于A2A的SmartVoyage旅行智能助手】
掌握 A2A 多代理框架开发、意图识别与数据库查询技能
能够完成交互式旅行助手系统的构建。
【基于多场景的Agent智能工单项目】
掌握企业级智能工单系统架构设计
能够实现基于规则过滤、查询改写、意图识别的全流程自动化处理
能够具备复杂业务场景下多智能体系统的开发与运维能力

主讲内容

大模型Transformer架构（词向量（Word Embedding）、Attention注意力机制、Transformer架构、Transformer翻译任务实战 ）

大模型迁移学习（预训练模型和微调阶段、NLP中的常用预训练模型（BERT）、Hugging Face预训练模型仓库、Huggingface Transformers库使用、基于微调方式实现NLP任务）

大模型主流模型运行机制（GPT/DeepSeek/QWen基础、架构变化、预训练任务、预训练+微调任务实战）

可掌握的核心能力

大模型Transformer架构：
能够理解 Transformer 的注意力机制与架构设计
掌握基于 Transformer 的翻译任务开发技能

大模型迁移学习：
能够使用 Hugging Face 库对预训练模型进行全量微调
能够完成特定 NLP 任务

大模型主流模型运行机制：
能够理解主流大模型的架构特性与预训练原理
掌握为微调任务选择合适模型的能力

主讲内容

【项目】微博文本信息抽取项目
联合任务数据预处理适配模型训练
实现ChatGLM-6B+LoRA训练
实现ChatGLM-6B+P-Tuning训练
基于Flask框架实现模型API接口开发
【项目】QWen微调文本摘要项目
采用DeepSeed大模型并行计算方式
采用QLora和GPTQ对模型进行量化
采用vLLM和oLLAMA对模型进行部署和推理优化
【项目】基于中医药知识图谱项目
利用爬虫自动采集中药、方剂、功效、症状、疾病等原始文本
使用大语言模型（DeepSeek）+ LangChain 进行实体与关系抽取
构建 Neo4j 图数据库与 Faiss 向量检索双引擎，实现结构化查询与语义匹配
基于 LangGraph 搭建多智能体协同系统，管理复杂问答流程
提供基于 Streamlit 的网页端交互式问答界面
自动生成小红书风格图文内容，并实现一键发布。

可掌握的核心能力

【LoRA微调】微博文本信息抽取项目
能够使用 LoRA 和 P-Tuning 完成多任务微调
掌握数据预处理与线上模型应用开发

【QLoRA微调】QWen微调文本摘要项目
掌握 QLoRA 量化微调与并行计算技术
能够完成文本摘要模型的高效训练与部署

【综合项目】【基于中医药知识图谱项目】
掌握知识图谱构建、多智能体流程调度及生成式应用开发
能够具备垂直领域知识智能化平台的搭建能力

主讲内容

CNN、ResNet原理
Yolo V系列算法
图像分类与分割（Unet、MaskRCNN）

可掌握的核心能力

掌握 CNN、ResNet、Yolo 及分割算法的核心原理
能够具备开发图像分类与目标检测应用的能力

主讲内容

【项目】基于StableDiffusion的图像生成项目
AIGC的详解：AIGC简介，类型，应用场景，产品形态
图像生成算法：GAN；VAE；Diffusion；DALLe；imagen
StableDiffusion详解：Diffusion；latent diffusion；satble diffusion
StableDiffusion实践：模型构建；模型训练；lora；dreambooth；图像生成效果
图像生成小程序搭建：基于stablediffusion构建图像生成的小程序

可掌握的核心能力

【基于StableDiffusion的图像生成项目】
理解 AIGC 与 Diffusion 模型原理
掌握 Stable Diffusion 的模型构建与微调
能够完成图像生成小程序的开发