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基于AI大模型软件研发思想与技术 ——软件研发智能化的新纪元

基于AI大模型软件研发思想与技术 ——软件研发智能化的新纪元

课程编号：63852   课程人气：44

课程价格：￥3980  课程时长：2天

行业类别：不限行业    专业类别：项目管理 

授课讲师：曾老师

课程安排：

       2026.3.6 深圳 2026.5.8 深圳 2026.7.3 深圳 2026.9.4 深圳 2026.12.4 深圳



  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
产品线/产品总监、研发总监、产品经理、研发部门经理、技术管理工程师、研发项目经理、系统分析师、系统设计师、产品开发工程师等。

【培训收益】
学会大模型（LLM）的构建流程和建模关键技术（数据处理、模型微调、模型对齐优化、强化学习）； 学会AI智能体（AI Agent）的关键技术、设计与开发和应用实践； 学习基于大模型（LLM）驱动AI智能体（AI Agent）的技术框架； 学习基于大模型（LLM）和AI智能体的软件架构思想和应用实践； 学会基于大模型（LLM）软件工程化思想和方法。 学习构建企业级大模型解决方案

 第一部分. 人工智能的概念和原理
人工智能的发展过程和AI大模型；
人工智能的生态环境：基础设施（Iaas）、模型中台(AI Infra)、模型即服务（Maas）；
人工智能的知识框架及基础平台；
人工智能发展的方向，存在的问题即根源。
第二部分. AI大模型的概念和原理
AI大模型的概念及理论框架，五大学习和三大网络（机器学习、深度学习、强化学习；卷积神经网络、循环神经网络、注意力神经网络）；
Transformer模型架构技术；
AI大模型（LLM）概念、理论和知识框架；
ChatGPT和DeepSeek模型的技术特征；
AI大模型的产业链介绍；
大数据与大模型之间的关系。
第三部分. AI大模型的建模技术
讲解“什么是模型训练、为什么要模型训练、怎样模型训练和如何实现模型训练”；
模型训练的步骤及技术实现：
数据准备：数据收集、清洗和增强、划分数据集；
模型预训练：模型选择、训练策略；
强化学习优化（RL/RLHF）奖励模型训练；
评估和优化：指标选择和过拟合处理；
部署和监控：模型压缩和持续学习；
大模型构建流程实现过程；
讲解《构建构建精准医疗领域大模型》范例；
构建和部署企业大模型的解决方案。
第四部分. AI大模型的智能体（AI Agent）
AI智能体的概念、原理和技术框架
AI智能体与大模型之间的协同与赋能；
AI智能体的开发流程和平台技术；
讲解《出行订票智能体》范例；
智能化的企业架构；
AG-UI协议、MCP协议、A2A协议的应用；
API接口与AI Agent引擎融合；
垂直场景的多智能体（MAS：Multi-Agent System）；
AI Agent与Agentic AI的技术特征和作用；
Agentic AI与多智能体（MAS）的技术特征和作用；
LLM大模型四种应用技术架构特征和应用场景；
纯 Prompt；
Agent + Function Calling；
RAG（检索增强生成）；
Fine-tuning（微调）。
智能体的应用案例（光明电力大模型、金融投资分析、电商智能系统）。
第五部分. AI大模型的软件工程
传统的软件工程与AI大模型软件工程的异同
AI软件开发过程，一般会经历问题抽象、数据准备、算法设计、模型训练、模型评估与调优、部署应用
AI大模型软件工程的全生命周期：
LLM驱动需求获取、分析与定义
LLM驱动设计
LLM驱动编程
LLM驱动测试
LLM驱动运维
第六部分. AI大模型的应用实践
AI大模型与传统的人工智能
SaaS+AI应用架构设计及案例
AI原生开发的架构设计及案例

 

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