一、课程概览
人工智能工程师（高级）课程旨在为开发者提供一套系统化的大语言模型（LLM）应用开发路线图。课程从LLM处理自然语言的底层机制切入，深入讲解基础对话应用的架构设计；随后重点攻克检索增强生成（RAG）技术，从核心原理、提示工程优化到系统评估与性能调优，建立完整的知识库应用开发能力；进而通过构建自主智能体（Agents）实现复杂任务的自动化处理；最后通过模型微调（Fine-tuning）技术，掌握低成本定制高性能领域模型的方法。通过本课程的学习，学员将具备独立设计并落地企业级 AI 应用的核心能力。
二、课程目标
通过本课程的学习，学员将能够：
1.掌握核心架构：深刻理解 LLM 工作原理，构建具备流式响应与多轮上下文记忆能力的对话系统。
2.精通 RAG 技术：搭建高性能的向量检索系统，解决模型知识滞后与幻觉问题，处理动态私密数据。
3.实施工程化评估：建立基于 Ragas 等框架的自动化评估体系，通过数据驱动的方式持续优化应用性能。
4.构建自主智能体：开发具备任务拆解、工具调用与多智能体协作能力的 AI Agent，解决复杂业务问题。
5.定制领域模型：掌握 LoRA 等参数高效微调技术，针对特定垂直领域优化模型表现。
三、目标学员
1. AI 应用开发者：希望从传统软件开发转型，掌握 LLM 应用架构设计与落地的工程师。
2.算法工程师/数据科学家：希望深入理解工程化落地（RAG、Agents）及微调实战的技术人员。
3.技术架构师：负责企业级 AI 系统选型、架构设计与技术攻坚的团队负责人。
4.高阶技术产品经理：需要深入理解技术边界，以便更好地定义AI 产品功能与逻辑的 PM。
四、学员前置要求
1. 编程语言基础：具备 Python 编程基础，熟悉基本语法与数据结构，能够阅读并理解 Python 代码逻辑。
2. 实验环境准备：
课程提供全套基于 Python 的 Jupyter Notebook 实战代码库。
学员需具备运行 Jupyter Notebook 的本地或云端环境（如 VS Code、JupyterLab 或 Google Colab）。
3. API 资源准备：
为确保实战环节的顺利进行，强烈建议学员在课前申请并准备好 LLM API Key。
推荐平台：建议优先注册 DeepSeek 或 硅基流动（SiliconFlow） 平台，这两个平台提供稳定且高性能的模型服务，能够完美适配课程中的实验案例。
五、课程内容
模块1：LLM 应用架构与基础开发
模块2：检索增强生成（RAG）核心技术
模块3：面向 RAG 的高级提示工程
模块4：RAG 系统评估与诊断
模块5：RAG 性能优化进阶
模块6：构建自主智能体（Agents）
模块7：大模型微调（Fine-tuning）实战
人工智能工程师（高级）
发证单位：工业和信息化部教育与考试中心
为贯彻落实党中央、国务院关于《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35 号）战略目标，响应国家关于推动人工智能与实体经济深度融合的战略部署，聚焦企业级AI的快速开发与应用。按照工业和信息化部关于《加强和改进工业和信息化人才队伍的实施意见》有关要求，促进工业和信息化行业人才队伍建设，由工业和信息化部教育与考试中心指导，我司将于1 月22 日举办人工智能工程师（高级）岗位培训班。
培训时间： 2026年1月22—23日，共2天
培训方式： 线上直播（ 可提供录播回放 ）
考试时间： 2026年1月24-25日（线上）
企业内训：可按需定制企业内训
课程报名方式：
1.微信扫码下方二维码，进行课程报名
2.电话：021-53098865（工作日9:30–18:00）
关于雅菲奥朗，成立于2018年的专业培训与咨询机构，由国内知名的云计算和人工智能专家团队组建。公司秉承“以人为本”的理念，依托国际认证机构以及知名IT巨头（如惠普、微软）的顶级专家团队，专注于“AI时代”的IT培训与咨询。雅菲奥朗致力于帮助企业进行数字化转型，持续提升科技管理能力，助力企业赶超世界先进水平。
培训官网：www.training.cn
社区官网：www.srenow.cn
