这份课程是AI大模型系统开发的综合性课程，结合技术深度与工程广度。内容包括基础理论、开发技术和应用伦理三大模块。学习者将掌握大模型理论、Transformers工具使用、模型微调部署、提示学习与思维链推理、知识编辑等技术，并通过实践完成项目。课程采用理论与实践结合的教学方式，培养解决复杂AI问题的能力，适合对大模型开发感兴趣的学习者。
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教学大纲
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01
课程性质
该课程是AI领域“技术深度+工程广度”相结合的标杆性课程，旨在培养能应对大模型时代复杂挑战的复合型人才，兼具学术严谨性与工业实用性。课程的重要性和意义不仅仅在于学习知识技能，同时涵盖了提高编程能力、增强解决实际问题的能力、提高协作能力等诸多方面的课程。
02
课程目标
通过本课程的学习，达到下列目标。
**课程目标1：**培养学生具备科技工作者的社会责任感与使命感，能够关注人工智能技术的社会影响，特别是在数据安全与伦理问题方面。激励学生探索未知、追求真理，勇攀科学高峰，树立创新意识，同时培养团队合作精神和奉献精神，成为人工智能领域的时代人才。
**课程目标2：**全面梳理大模型的理论与实践基础，帮助学生熟悉Transformers等常用工具包的使用，并掌握预训练模型的微调、推理及部署方法。通过系统复习与应用，为后续课程和科研中的实际模型开发奠定坚实基础。
**课程目标3：**掌握提示学习与思维链推理的核心方法，包括零样本与少样本提示工程，以及复杂问题中的思维链推理技术。通过学习和实践，理解大语言模型的工作原理与使用场景，为解决多领域复杂问题提供创新性思路。
**课程目标4：**掌握语言模型的知识编辑技术，包括使用EasyEdit工具包和多种编辑方法，通过对模型的高效调整与优化，培养学生分析问题和快速迭代解决问题的能力，理解知识编辑在不同应用场景中的价值与意义。
**课程目标5：**能够综合运用课程所学技能，设计并完成具有一定复杂度的人工智能项目，包括模型的选择、微调、提示优化与部署。学生需撰写逻辑清晰、内容完整的技术报告，阐述设计思路、关键实现和实验结论，提升技术文档的撰写能力，为未来科研论文或项目汇报打下基础。
03
教学内容
第一部分：基础理论（20%）
1.人工智能基础算法概述，深度学习技术与工具： 词向量模型，卷积神经网络，循环神经网络
2大模型技术演进，商用大模型的架构对比，BERT等系统结构解析
第二部分：开发技术（50%）
生成式模型、 注意力机制等的构造
数据工程
数据标注、清洗、去偏、多源数据融合。
3.Transformer架构的深度解析
4训练与优化
分布式训练、混合精度训练、梯度检查点。
5 微调与部署
掌握预训练模型的微调、推理技术，利用预训练语言模型BERT系统进行Demo部署，并进行微调实战。
第三部分：应用与伦理（30%）
熟悉使用Transformers工具包
行业应用案例 -
金融（智能投顾）、医疗（文献分析）、教育（个性化学习）。
3伦理与安全
偏见缓解、幻觉检测、RLHF对齐技术。
4前沿专题
多模态大模型（CLIP、LLaVA）、Agent系统（AutoGPT、MetaGPT）。
04
教学环节
教学环节包括：课堂讲授、上机实践、课外作业。通过本课程各个教学环节可以培养学生的自学能力、动手能力、分析解决问题的能力。学生需组队完成一个完整的大模型应用项目（如开发一个客服对话机器人），涵盖需求分析、技术选型、性能优化。
1．课堂讲授
(1)教学方法上尽量采用启发式、讨论式教学，在课堂上多提问题，安排一些自学内容，鼓励学生自学、培养学生的自学能力。结合实际问题，更新教学内容，改进教学方法，通过上机实践，培养学生的动手能力和创新能力。
(2)利用多功能教室，结合黑板讲解，演示较大程序的结构及其运行效果，以提高课堂信息量，增加教学的直观性。
2．实践课
根据教学需要，要适当安排实践课。
3．考核
采取期末考试和平时考核相结合的方式。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
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包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
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③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
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这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
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课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
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