---

大模型实战应用训练营：三天掌握AI赋能IT的实战技能

收益目标：掌握MCP等前沿大模型应用工程技术的实际应用 能够在普通开发环境中部署和运行开源大模型 构建适合团队需求的AI辅助工具 设计和实现基于多模型协作的复杂系统 优化IT流程并提高团队工作效率 制定企业AI应用路线图和最佳实践

适应人群：软件开发工程师与团队负责人 DevOps与SRE工程师 IT运维人员与系统管理员 技术经理与IT项目负责人 希望提升团队AI能力的技术决策者

关键词：其他，运维，工程师，Python，API，转型，企业级，数字化转型，大模型

---

多目标最优化算法及应用实践

收益目标：掌握多目标优化问题的基本理论与常用算法； 学会使用 Excel 及 Python 等工具对多目标问题建模与求解； 理解层次分析法（AHP）原理并能应用于实际业务决策； 能独立解决企业中的多目标冲突问题并提出优化建议； 提升数据分析与建模在金融等行业的实际落地能力。

适应人群：银行数字化产品经理，有效助力企业全面提升运营效率 银行运营人员，改变传统的运营思维 银行大数据技术人员，技术与业务的结合，掌握人工智能在银行应用的场景与手段。

关键词：传统金融，互联网金融，Python，金融

---

机器智能基础理论探索（系列1）

收益目标：暂无

适应人群：暂无

关键词：互联网，其他，人工智能，机器学习，Python

---

大模型和智能体底层核心技术及实战

收益目标：暂无

适应人群：暂无

关键词：其他，工程师，Python，数据分析，NLP，大模型

---

大模型本地部署实践

收益目标：暂无

适应人群：暂无

关键词：其他，数据挖掘，工程师，Python，数据分析，NLP，深度学习，大模型

---

生成式人工智能（AIGC）和大语言模型（LLM）技术的深度研究

收益目标：通过参与本课程，学员将能够获得必要的知识和技能，以在各自的领域中有效利用AIGC技术，开发创新的应用程序，并推动人工智能技术的发展。 •理解AIGC和LLM技术：使学员能够理解AIGC的概念、技术体系以及LLM的工作原理。 •掌握提示工程：教授学员如何构建和优化提示，以改善LLM的输出质量。 •开发环境搭建：指导学员如何获取和使用LLM API Key，以及如何使用Python代码实现流式自动对话。 •LangChain应用开发：深入学习LangChain的基本概念，掌握如何使用LangChain调用LLM API，以及如何串联不同的组件构建复杂的AIGC应用。 •记忆与代理机制：了解如何在AIGC应用中保存对话上下文，以及如何使用代理机制进行结构化工具对话。 •高级应用与工具箱：学习如何实现检索增强生成、连接数据库、异步通信机制，以及角色扮演等高级应用。 •自主可控开发底座：教授学员如何搭建API Gateway，管理API渠道和令牌，以及如何实现LLM模型的本地运行。 •低代码无代码平台构建：介绍如何部署低代码无代码AIGC应用开发平台，如Flowise，并实现基本会话机器人。 •应用部署：了解应用容器化部署，以及如何借助云服务快速上线自定义LLM应用。 •项目实战：通过构建客服Chatbot和知识库问答系统，让学员将所学知识应用于实际项目中。

适应人群：本课程适用于以下受众 •AI技术爱好者：对人工智能特别是生成式AI感兴趣的个人。 •数据科学家：需要使用LLM进行数据分析和模式识别的专业人士。 •软件开发者：希望将AIGC集成到其应用程序中的软件开发者。 •产品经理：负责设计和推出基于AIGC技术的产品的产品经理。 •研究人员和学者：在学术研究中探索AIGC应用的研究人员。 •企业决策者：寻求利用AIGC技术改进业务流程和提高效率的企业决策者。 •技术创业者：正在寻找利用AIGC技术创造新业务机会的创业者。

关键词：其他，人工智能，Python，API，容器，容器化，ai，AIGC

---

基于AI大模型的智能应用开发技术实践

收益目标：暂无

适应人群：暂无

关键词：其他，工程师，Python，数据分析，NLP，大模型

---

代码简洁+CCI混沌指数+设计模式 高级编程训练营

收益目标：暂无

适应人群：技术经理，开发骨干，资质高的新员工，重点产品、新产品、重构团队的全体开发人员

关键词：互联网，面向对象

---

机器学习与深度学习算法及应用实战

收益目标：通过课程学习，可以理解机器学习的思维方式和关键技术；了解深度学习和机器学习在当前工业界的落地应用；能够根据数据分布选择合适的算法模型并书写代码，初步胜任使用Python进行数据挖掘、机器学习、深度学习等工作。

适应人群：具备一定的Python和深度学习基础，希望深入了解深度学习的目标检测、实体识别、关系抽取、GAN、时间序列分析、强化学习等实用化技术的光大工程技术人员。

关键词：互联网，机器学习，数据挖掘

---

PaddleOCR产业实践之路：如何打造8.6M超轻量模型，一条龙解决训练部署问题

收益目标：（1）最新的前沿OCR技术进展及发展方向 （2）解析8.6M超轻量中英文OCR模型是如何打造的 （3）从训练到部署的完整解决方案（含真实企业案例） （4）传授GitHub Trending 全球榜第一名登顶经验

适应人群：暂无

关键词：互联网

---

大型语言模型：从基础到应用

收益目标：暂无

适应人群：开发者、数据科学家、商业分析师、产品经理，以及所有对利用LLM感兴趣的人。

关键词：其他

---

AI赋能推广投放

收益目标：掌握AI驱动投放全流程：从用户洞察、内容创作到数据分析，系统学习AI赋能投放的实战技巧，快速提升投放效率与效果。 精通AI Agent搭建与应用：学会利用Dify、Coze等平台搭建智能投放助手与用户运营机器人，实现自动化增长。 获取实用工具与实战路线图：掌握ChatGPT、Midjourney等热门工具，结合新涨乐APP推广路线图，快速落地AI应用，实现业务增长。

适应人群：暂无

关键词：互联网，数据分析