南京博为峰人工智能算法+LLM大模型开发全栈工程师培训
| 授课机构 | 南京博为峰-软件测试-Web前端培训 |
| 上课地点 | 南京市秦淮区中华路|详细地图 |
| 成交/评价 | 5.0分 |
| 联系电话 | 4000-757-730 |
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课程详情
较好阶段：AI算法基础与实践
从Python编程到机器学习核心算法，再到深度学习框架，建立坚实的算法基础，掌握传统AI技术栈。通过实战项目培养数据分析、特征工程和模型优化能力。
第二阶段：高级AI技术与应用
深入计算机视觉、自然语言处理等专业方向，掌握CNN、RNN、Transformer等核心架构，实现图像识别、语音处理和文本分析等AI应用。
第三阶段：大模型开发与产品化
聚焦大模型技术生态，从Transformer架构原理到大模型训练与微调，再到提示工程与应用开发框架，打通从模型到产品的全链路，实现大模型落地应用。
课程采用"自主闯关训练营"模式，通过视频教学、实训手册、项目实战、周测评和多对一VIP答疑相结合的方式，助力学习效果。所有教学内容均来自一线AI研发团队的实战经验，涵盖金融、医疗、零售、制造等多个行业应用场景。
特别设计的"项目实战"环节，让学员有机会参与真实的AI项目开发，从需求分析、数据处理、算法选择、模型训练到系统部署，体验完整的AI产品开发流程。
完成本课程后，将帮助学员：
1.掌握数据挖掘与机器学习基本知识：
系统学习从数据清洗、特征工程到模型训练的全流程，建立坚实的机器学习理论基础
2.掌握深度学习的理论与实践：
深入理解神经网络原理及各类高级网络架构，能够独立设计和优化深度学习模型
3.具备人工智能及视觉识别领域1~3年的开发工作经验的技术与能力：
通过实战项目培养计算机视觉领域的专业能力，掌握图像分类、目标检测和图像分割等核心技术
4.具备人工智能及NLP自然语言处理领域1~3年的开发工作经验的技术与能力：
系统学习文本处理、词向量、序列模型等NLP核心技术，达到能够独立开发智能问答、文本分类等NLP应用的水平
5.熟练掌握深度学习主流框架（TensorFlow\PyTorch）的原理、搭建和实战应用技巧与注意事项：
通过大量实战练习，掌握深度学习框架的高级API与底层机制，能够有效实现复杂模型
6.具备一定的人工智能模型上线部署进行工程化应用的经验与能力：
学习模型压缩、量化、分布式部署等技术，能够将AI模型有效部署到生产环境
7.对标具有1~3年人工智能深度算法开发的工作经验的人工智能算法工程师工作岗位需求：
通过企业级项目实战，培养解决实际业务问题的能力，达到行业中级算法工程师水平
8.具备AI大模型算法开发工程师的经验与能力：
深入学习Transformer架构、大模型训练与微调技术，掌握LangChain等开发框架，能够进行大模型应用开发与优化
完成全部课程后，将助你达到具备1-3年实战经验的AI算法工程师水平，能够胜任包括大模型应用开发工程师、AI算法工程师、计算机视觉工程师、NLP工程师等多个热门AI职位。
✅全方位覆盖AI技术栈
从传统机器学习到较新大模型技术，系统性构建完整AI知识体系，避免碎片化学习。课程内容与业界较新技术同步，助你所学即所用。
✅理论与实践深度结合
每个模块都配有精心设计的实战项目，理论讲解占40%，代码实践占60%。从算法原理到工程实现，全面提升实战能力。
✅大模型技术专项培训
开设超过80小时的大模型专题课程，从原理到应用，从微调到部署，系统掌握LLM全栈技术。包含LoRA微调、RAG应用开发、多模态大模型应用等前沿内容。
✅企业级项目实战
15+企业级AI项目实战，覆盖金融、医疗、零售、制造等多个行业场景。从项目需求分析到系统上线，体验完整AI开发流程。
✅一线AI团队授课
课程讲师均来自AI企业一线研发团队，拥有丰富的实战经验和项目积累。理论讲解深入浅出，实践指导精准到位。
✅个性化学习路径
根据学员基础和职业规划，提供定制化学习路径。可灵活选择计算机视觉、NLP、大模型应用等专业方向深入学习。
✅持续更新的课程体系
课程内容每季度更新，助力与AI技术发展同步。已购课程可终身享受内容更新，持续提升技术能力。
✅就业导向的课程设计
所有课程内容都紧贴企业实际需求，培养企业真正需要的AI人才。配套提供简历指导、面试技巧和行业内推服务，全方位提升就业竞争力。
整体课程根据市场人工智能相关工作职位需求，分为二大阶段（有Python基础者可以直接进入第二阶段学习）：
较好阶段：
侧重于数据分析/数据挖掘，强调借助代码完成对数据的清洗、处理、转换、存储到分析。标准建议学习时长是6~9周；授课形式：自主闯关训练营模式；
第二阶段：
侧重于机器学习/深度学习/机器视觉/NLP应用开发。强调借助sk-learn、tensorflow、karas、pytorch、大模型开发等流行技术框架结合企业实际业务完成数据预测分析、为企业决策提供依据；
第三阶段：
侧重于大模型算法/GPT算法/大模型微调/大模型开发。强调基于GPT的大模型算法核心技术与模型微调和应用开发实战。
在我们看来，人工智能人才可以分为以下五层：
●较好层就是我们常见的会调用相关API写代码的人才，这层的人才数量相对来说是很多的，是可以批量化培养的。所以，为较后这一层人才做培训是较为合适的。
●第二层是能将这些应用写成API或结构化模块的人才；
●第三层是工程应用型的人才，具体来说就是把算法变成在某些场景下工程化应用，这类人才的数量会多一些；
●第四层是能懂、会做算法、模型的人才，一般此类人才比较偏科班出生（如数学专业、统计学专业）；
●较 高层次是大学里研究人工智能的、教授，这是金字塔的顶层，不过这类人才数量偏少
【我们的课程侧重于前四层人才的培养，也是人工智能领域未来需求量较大的应用工程类层级的人才培养，课程侧重于：转型、快速上手、代码实现、算法实践、工程应用】
●传统IT从业者：具备编程基础的软件工程师、后端开发者、数据分析师等，希望转型AI领域拓展职业发展空间
●数理背景专业人士：具备数学、统计、物理等专业背景，希望将理论知识转化为AI实战能力的人才
●高校毕业生：计算机、数学、电子工程等相关专业应届毕业生，希望快速进入AI行业的求职者
●AI初学者：已经接触过机器学习基础，希望系统化学习并掌握完整AI技术栈的学习者
●AI从业者：已在AI领域工作，但希望掌握大模型技术，提升职业竞争力的工程师
●产品经理/技术管理者：需要了解AI技术原理和应用场景，提升决策和管理能力的管理人员
●AI创业者：计划在AI领域创业，需要全面了解技术路线和应用场景的创业团队
●研究人员：希望将研究成果转化为实际应用，需要掌握工程化实现方法的学术研究者
●学历要求：本科及以上
●专业要求：数学、统计、物理、计算机及自动化控制相关专业
●编程基础：具备Python基础（课程包含Python基础模块，零基础可先学习）
●数学基础：大学数学水平，了解基本的概率统计知识（课程包含数学基础模块）
●学习投入：能够保证每周15-20小时的学习时间，持续3-5个月
●机器学习开发工程师
●机器学习算法工程师
●大数据机器学习开发工程师
●人工智能应用工程师
●人工智能算法开发工程师
●计算机视觉算法工程师
●自然语言处理算法工程师
●智能交互算法工程师
●大模型算法开发工程师
●大模型应用开发工程师
