郑州大模型应用开发高薪班

【开班启航】

模型应用开发岗位认知、行业趋势与薪资水平、大模型应用开发工作流程图解、开发核心技术栈(提示词与RAG、Agent智能体、多智能体、模型部署、模型微调、多模态、Coze低代码平台等)

阶段一:(22天)python编程与数据分析

【阶段课程描述】

本阶段作为A 大横型全钱应用开发伴系的核心底层基石与工程能力启蒙阶段，立足人工智能与大横型产业实战刚需，深度融合编程工程化能力，数据处理逻辑与A 项目落地思雄，全方位系统化讲授P幼ho全维建核心编程体系、主流工业级工具库与专业教据分析全流程核心技术，康权以企业吸真实业务场景为导向:依托场景化案例服动与项目式文战教学博式由浅入深拆解Python基础语法，面向对象编程，楼块化开发、文件交互，异常处理等核心编程能力，深NumPy.Panda、Matploli，Se:bom 等A领域刚需工具库的高阶实操应用.完整覆盖结构化与非结构化数据采集、高效数据清洗、数据规整转换，深度多维分析、数据可视化呈现等全链路核心技能。

通过沉没式实战训练，全面里造学员你准化代码编写规范，严谨来辑思牌与工程化开发素养，视底破除零基础响程壁垒。精准补齐大模型项目前置技术担版。

强力支撑后续大模型基座学习、RAG知识库构建、向量数据预处理、智能体工具联动调用，多模态数据处理等高阶核心模块的落地实践。为全流程AI大模型应用开发、真业化暂能项目描建筑牢不可替代的底层技术底座与核心数据处理能力。

阶段课程核心技术Pthon核心语法:变量，数据类型，流程控利(条件、德环)、团数、类与面向对象编程，异常处理、模块与包的使用(细致讲解，搭配多率例练习)MySQL数据库操作:数据库连换。车与表管理、增删改查(CRUD)、条件筛选、排序分组、联表意间、索引基础、Python对接MySQL(Pymy5q)，细致讲解，搭配多案例练习，适配智能件教存健、查询、持久化场景。

Ai开发常用库:NumPy(数值计算)、Pandas(数据处理)、Matplotib/Seabom(数据可视化)，重点讲解故据读取、请洗、筛选、聚合等核心作，结合智能件教据处理场景学例。数据分析基础:描述性统计、数据分布、简单数据建模思路，重点讲解数据预处理对后续大模型应用、暂能体工具调用的影响，搭配实操练习。Python工程规范:代码注释、命名规范、模块化开发，培养规范编程习惯，为后续智能体代码开发、调试奠定基础。

【阶段课程核心技术】

Python核心语法:变量，数据类型、流程控制(条件、循环)、函数、类与面向对象编程，异常处理、模块与包的使用(细致讲解，搭配多率例练习)

MSQ数据库操作:教车理球、库与各营理培制改(私UD)条村茶线、排序分琨、联志自间、索引基础内小o对接S(Pyy)架致讲解:配多案做练习，适庭智能件教基存钱:直间持久化场要

AI开发常用库:

NumPy (数值计算)、Pandas(数据处理)Matplotib/Seaborm(数据可视化)，重点讲解数据读取，请洗、筛选，聚合等核心操作，结合智能体数据处理场景举例。数据分析基础:描述性统计、数据分布、简单数据建模思路，重点讲解数据预处理对后续大横型应用、暂能体工具调用的影响，搭配实操练习。

Python工程规范:代码汪释、命名规范、模块化开发，培养规范编程习惯，为后续智能体代码开发、调试奠定基础。

【阶段课程实战】

项目实战1:AI大模型训练数据集标准化预处理工程本项目茶们大策型与队AG知识生构建的核心明真幕求:以企业娱多源开构款果(培构化表信半结构化文本、日志数展]为处理对家，基于PMhoNuP、Pand等核心工具车，搭建怀准化数票预处理添水线全程恩地数据采集、缺失值智能填充、异常值精准识别与修正、数据格式归一化元余数庭副除、结构化转换等全流程现作，最终输出可直接用于大横型校、向量库入库的高质量标准化教据集同步掌媒数察质最校验、预处理脚本封装等工程化技巧，方实大模型成用开发的数据底显文律能力:实现从数据原始状本到A可用状态的高效持化，贴合企业大模型数景频处理实战场景。

项目实战2:行业业务数据可视化分析与智能决策看板开发立足A大模型应用潜地的业务数据支撑场晨，以金融，互联网、政务等真实行业业务数据为载体，通过Pthon编程实现数据多雄度深度挖掘、关联分析与趋势研判。运用Matplbotib、Seabom等可视化工具，搭建交互式智能决策看板，涵盖数据核心指标展示、趋势曲线分析，维度对比图表、异常数据预警等核心模块同步生成专业、严谨的数据分析报告，实现数据价值的可视化呈现与业务决策的精准支撑项目全程贾穿工程化代码编写规范，强化数提分析思维与结中商地能力，适配后续大慢型产品数据文撑、智能体决策辅助等实战需求，实现技术与业务的深度融合。

项目实战3:手把手教你搭建智能聊天机器人本项目立是大慢型应用落地入门场景，以“手把手实操”为核心，打通Pthon编程，大横型AP调用、MySQL数据存铺的全流程链路，搭建可直接落地的智能聊天机器人。依托阶段一Python核心编程能力，封装大模型API调用逻辑，实现自然语言对话核心功能;结合MySQL数据库搭与基础SQL操作，完成对话历史、用户基础数据的持久化存储，实现简单上下文记忆、历史对话查询等实用功能。项目全程拆解环境搭建、接口调试，数据存错、交日逻镇开发等核心步婴，聚集大慢型应用开发的元瘤团环，验化复杂理论、强化实操落地，帮助学员快速突破大機型成用入门壁垒将Python编程与数据分析能力转化为大横型应用开发实战能力，为后续提示词优化、暂能体开发等高阶模块奠定基础，贴合初学者入门大横型应用的核心需求。

【阶段考试】

价限考试:通过观月考的方式，对tho故车等技术进行专，以便主讲款情与期款精节家媒学员知识点的通，及时开品喜计缺工作:回时为明主任及就业导款情的学管续供款文博与执行依

阶段二:(20天)AI大模型底层技术:机器学习、神经网络与NLP自然语言处理

【阶段课程描述】

本阶段深度锚定大语言模型底层核心原理与人工智能基础体系，系统性构建机器学习，深度神经网格与自然语言处理NLP全雄度知识架构

全方位拆解大横型技术医层逻辑，彻医打破大楼型黑意化认知做垒，课程由浅入深镇序渐进，先务实传统机器学习核心算法，基础神经网格架构、深度学习运行机制等的置理论再延伸至自然语言处理技术演进脉络、文本语义理解、语义表征等NLP核心能力聚集T1ansiomer经典架构、注意力机制、编码器与解码器原理，预训练范式、对齐微调技术，主流开源与闭源大模型技术体系及差异化特性等核心重难点内容结合产业级落地场景与案例深度解析大语言模型运行机理、语义交互逻辑与能力边界。

通过理论深耕结合原理实操的教学模式，全方位塑造学员AI底层技术认知、算法逻辑思雄与NLP工程理解能力，深度申联底层理论与上层应用。全面筑率Promp工程优化、检索增强生成RAG、多暂能体协同开发、模型轻量化部署等高阶模块必备的核心理论根基与技术认知体系，实现从代码应用到大横型底层原理的全方位进阶，为全链路AI大模型商业化项目开发构建稳固的技术理论屏障。

【阶段课程核心技术】

机器学习基础与神经网络:机器学习核心概金(监督学习、无监督学习、强化学习基础)，神经网络基本结构(轴入层、隐欲层、输出层)，激活函数、反向传播的核心原理重点讲解神经网络如何为语言模型提供医层文撑，以及机器学习与大模型、暂能体的关联的逻辑，搭配简单案例演示，街境后蝶大模型相关技术。语言模型基础:NLP基础概念(分词、词性标注，请义理解)，传统语言模型与大语言模型的区别，大模型的发展历程与技术演进，结合智能体对话场景讲解Tranform时架构:编码(EFcoder)、解码(Deode)结构，自注意力机制、多头注意力，位置偏码的核心眼理，组政讲解Tanfomer为何能支撑大模型及哲能体的高效运行，搭配商单艾操

大模型核心流程:预训(无监督学习、海量文本训练)、微调(有监备歇调SFT、RL强化学习)的核心逻辑，重点讲解与智能件相关的训练数器特性，简化复杂理论，强化理解。

主流大横型解析:GP系列LaMA系列、[RNE系列等模型的架构茬异、适用场景，优缺点，重点讲解适配智能件开发的模型场择逻辑，大模型AP8基本使用逻辑及实牌。

阶段课程实战

项目实战4:基于机器学习的文本分类与情感分析系统

本项目立足自然语言处理(NLP)基础落地场景，融合机器学习核心算法与文本处理技术，搭建可直接部署的文本分美与情感分析系统。基于真实行业文本数把集(电商评论、社交與情等)，完成文本清洗、分词，特征提取，向量表征等全流程预处理，运用逻辑回归、SVM、随机森林等经典机器学习算法，构建文本分类与情感极性判断模型通过模型训练、调参优化、性能评估，实现文本类别的精准划分与情感倾向的高效识别。项目全程落地NLP基础实操与机器学习算法应用，帮助学员深度理解文本处理逻骗与算法工作原理，打破理论与实操的壁垒，为后续大横型语义理解、Prompt工程优化奠定坚实的MP实操基础，贴合企业服文本分析场景的核心需求。

项目实战5:NLP语义表征与文本相似度匹配系统开发本项目紧扣大语言模型语义理解核心能力，融合神经网络与NLP技术，搭建企业级文本相似度匹配系统。基于深度学习框架构建简易语义表征模型，实现文本的向量编码与语义提取，结合余弦相似度，欧氏距商等算法，完成文本相似度计算，语义匹配与检索功能开发，可广泛应用于智能问答、文本去重，相似内吝推荐等场景。项目全程落地文本预处理，语义表征，模型训练与功能部署全流程，街续机器学习、神经网络与NLP核心知识点，强化学员对语义理解逻辑的实操认知，同时锤炼工程化开发思维，为后续RAG知识库构建、智能体语义交互等高阶模块提供核心实操支撑。实现理论知识向落地能力的高效转化。

项目实战6:基于神经网络的文本生成与续写系统本项目聚集大语言模型文本生成核心能力的基础高地，融合神经网络与NP文本生成技术，搭建简易文本生成与续写系统。基于深发学习程架构建循环科经网络(RNN)或长知时记忆网络(STM)结合文本探处理，序烈建牌。问汇表构建等核心操作，实现指定主明文本的自动生成，上下文续号与包式优化功能，模拟大语高模型文本生成的基础平机。项目全程潜地神经网格建機、模型训练、参数调优与生成效果验证，帮助学员深度理解文本生成的底层原理，街接NL与神经网络核心知识点，锤炼深度学习实操能力。

为后续大模型Prompt工程、文本生成优化等高阶模块奠定坚实的实操基础，贴合企业级简易文本生成场景需求。

【阶段考试】

阶段考试:通过周考、月考的方式，对常见算法及pytorch等技术进行考核以便主讲教师与助教精准掌据学员知识点的薄弱项，及时开展查漏补缺工作;同时为班主任及就业指导教师的督学管理提供数据支撑与执行依据

阶段四:(15天)

检索增强RAG+LangChain框架实战

【阶段课程描述】

本的政作为留常体开发体系的核心技术文撑与能力升级阶段，精准行镇的来低代码留能坏入门与大楼立底层理论，聚集媒升大懒型输出璃准度，实现丛有款限与大慢型深度融台”的产业核心需求系统性构建 RAG(检索增强生成)技术与LangChain框架全维度知识体系，筑牢智能体开发的核心技术根基课程深度融合Prompt工程优化与RAG技术港地，一方面深耕Prompt工程核心逻辑与高阶技巧，从提示词设计原则，指令优化方法，场景化适配策略

利异常输出修正、多轮对活提示设计、个性化需求活配，全方位拆解高效提示词的构建逻辑，精助学员都医解决大楼型输出不驰定编育业务需求、语义理解牌养等核心痛点，实现大楼型输出的精准化、专业化与场景化

另一方面深入解析RAG技术民层架构、核心流程与落地路径，从私有知识库构试、文档拆分、向量儒码、向最数据库适配，到检索策略优化、上下文融合生成、结果校验反境

全流程拆解“大模型+私有数据”的融合逻辑，让大模型能够高效调用外部私有知识，突破自身知识边界，大幅提升输出的准确性与行业适配性。

同时，系统精讲LangChain 框架的核心组件、模块化开发逻辑，工具链集成方法，实现Prompt优化、RAG技术与LangChain 框架的深度协同，搭建端到端的大横型应用开发链路。通过场景化率例驱动与实战化训练，强化学员工程化开发思地与技术着地能力，全面而续后壤Agent智能件的复杂逻辑开发。多工具联动，行业场景落地等高阶模块，精准响应、知识赋能、高效落地"构建核心技术支撑，适配企业级大模型应用从“基础调用”到“专业落地"为智能体实现的升级需求。

【价段课程核心技术】

FastAPI开发核心:接口设计原则(规范性、高性能、易扩展路由分层、请求参数解析重点讲解Al后端场景下FastAP!续口封装，异步并发，中间件拦藏，综口文档调试与性能优化实战方法。

响应模型、依赖注入等核心基础用法，

路径参数/查询参数/请求体/文件上传常用接口开发技巧。

Pomp工程核心:提示湾设计眼则(清新性，具体性，引导性)，零样不Promp少样本Promp、思维链(Co)、指令Promp等常用技巧，重点讲解智能体场景下的Pomp设计与调试优化方法。

RAG核心原理:检索(Retiever)、知识率(Knowledge Base)。生成器(Generato) 的核心架构，RAG的工作流程(检索一排序一生成)，重点讲解RAG与智能体的结合逻规

RAG关键技术:文本拆分(Chunking)、嵌入模型(Embeding)的选择与便用，向量数据库(QChiroma.Pinecone)的搭建与操作，检索策略优化，适配智能件私有知识库需求。

PromPpt与RAG结合:基于RAG的Pr1ompt设计，让大慢型结合检素到的私有款据生成棉准回复，解决大機型“天亿”halkucinafton(幻]觉)网题，提升留能体回复准验住

阶段课程实战项目实战10:基于LangChain的领域知识问答RAG系统开发结合LangChain框架核心功能与RAG(检索增强生成)技术，开发一套针对特定领域(如AI大模型知识点，行业专业文档)的智能间答系统。项目将完成文档加载(支持PDF、TX「等格式)、文本分割、向量存铺(如OChoma、FASS)、检索链构建、对话记忆管理等全流程开发，实现检索精准、回答贴合限文，支持多轮对话”的核心需求。熟续运用L。3ngChai的Chain，Agent、Menio)等核心组件，将AG技术源地为可交园的问篇产品，巩国对松索增景生成逻辑，LangChain框架调用及向最检索原理的掌提，为后续Agen智能体开发奠定基础。

项目实战11:多数据源融合的LangChain RAG知识库系统围绕LangChain框架的多数据源集成能力。开发一套多源融合的RAG知识库系统，支持整合本地文档、在线AP接口，数据库等多种数据源，实现统一检索与智能问答。项目重点练习LangChain的文档加载器(Loader)、文本转换器(Transformer)，内量数据库对撞，检索策略优化(如混合检素，相关性排序)同时文现问篇果的来源常读、多轮对话上下文维护，解决风AG系统中检素召回率低回答不穗准”的核心问题，让学员家媒从需求分析，驴购设计到代码实现、功能调试的来整AG项目开发源配

项目实战12:LangChain RAG对话机器人基于LangChain框架与RAG技术，开发一款可定制化的对话机器人，聚焦检索优化与用户体验提升。项目将实现基础的文档检索，暂能问答功能，重点突破RAG检素优化难点(如关键河权重调整上下文关联检索、冗余信息过域)，同时集成对话记忆、回答格式化输出，异常处理等功能。文持用户上传自定义文档训练专属知识库，适配下同场票的问答需求，通过本项目，学员可戴情运用angChi各关得件，蒙面队G系统的优化技巧，提升代码实战与问题解决能力，衔能后续Ag智能体的对活逻辑开发。

【阶段考试】

阶段考试:通过周考、月考的方式。对RAG原理及LangChain组件知识考核，以便主讲教师与助教精准掌学员知识点的薄弱项，及时开展查测补缺工作;同时为班主任及就业指导教师的督学管理提供数据支撑与执行依据

上课情况

阶段课程实战

项目实战16:企业级智能客服大模型私有化部署与领域适配

阶段七:(5天)图文音视频多模态实战开发

阶段八:(15天)项目实战冲刺

阶段九:(3天)就业指导

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