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人工智能
基于DDD领域驱动设计的DeepSeek编程全流程演练
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范老师
航天信息前首席架构师
时间地点
:北京、上海、 深圳 根据报名开班
课程费用:
2500元/人
报公开课
要内训
企业内训:
可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册
认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
在线考试
能力分析,给出学习建议
合格者颁发证书,作为职业技能资格证明
培训目标:
词向量的原理与演进
注意力机制深入解析
Token 与分词技术实战
MoE 稀疏专家结构机制
大模型函数调用与插件机制(Function Calling)
模型微调原理与关键参数解读
AI在办公自动化场景中的赋能
AI在行业中的典型赋能场景(财务/医疗/教育)
培训对象:
AI工程师、软件设计师、对AI感兴趣的人员
学员基础:
有一定AI编程基础
授课方式:
定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练
培训
内容:1天
词向量的原理与演进
词向量的基本概念及演变(one-hot → Word2Vec → Transformer Embedding)
对比静态词向量与上下文词向量(如BERT Embedding),并结合示例分析效果差异
注意力机制深入解析
Self-Attention 的工作机制及其在语言理解中的作用
Query、Key、Value 的计算过程和维度含义,公式和动画进行演示
对比单头、多头注意力机制及其在 GPT/LLaMA 中的实际表现
Token 与分词技术实战
Tokenizer 的作用与常用分词方式(BPE、Unigram、WordPiece)
HuggingFace Tokenizer 实际操作文本分词,展示 Token 数与计费关系
对比不同模型对同一文本的分词策略差异与上下文窗口限制
MoE 稀疏专家结构机制
什么是 MoE(Mixture of Experts),提升模型参数规模而不增加推理负担
Gating 网络如何选择专家模块、Top-k 激活策略
DeepSeek-MoE 与 Switch Transformer 的结构优化方式,分析适用场景
大模型函数调用与插件机制(Function Calling)
OpenAI、通义千问等平台的函数调用机制与 API 协议结构
Tool/Function Schema 的 JSON 格式与参数设计方法
示例演示:: LLM 触发调用天气查询、数据库检索等函数的过程
模型微调原理与关键参数解读
从 Pretrain 到 Finetune:微调的必要性与常见策略(全参、LoRA、QLoRA)
剖析微调过程中的关键参数(学习率、batch size、epoch、loss function)
实操:使用 LLaMA Factory / DeepSeek 进行小规模微调并生成新模型
AI在办公自动化场景中的赋能
AI 在日常办公中的核心角色(文档总结、日程规划、邮件撰写)
实操演示:使用大模型生成会议纪要、起草通知、制作数据报表
典型工具: Dify、Copilot、Notion AI 的集成方式和使用技巧
探讨 AI 如何改变行政、人力、运营等职能的工作方式和效率
AI在行业中的典型赋能场景(财务/医疗/教育)
财务:智能审计辅助、发票核验、自动记账与财务分析报告生成
医疗:辅助诊断、电子病历摘要、医学图像辅助识别
教育:个性化教案推荐、自动批改作文、AI助教一对一辅导
结合实际项目展示AI在不同行业中的落地形式与收益点
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