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人工智能應(yīng)用開發(fā)測試 

從基礎(chǔ)理論到平臺測試實踐

【課程背景】

隨著以大模型為代表的人工智能技術(shù)浪潮席卷全球，各行各業(yè)都在尋求利用AI提升效率和效果的方法。本課程旨在幫助學(xué)員全面掌握人工智能應(yīng)用開發(fā)與測試的核心理論與實踐方法，特別是如何高效利用AI大模型（如DeepSeek）來優(yōu)化工作流程。

課程將從AI技術(shù)發(fā)展歷程講起，深入剖析傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和生成式AI的演進路徑，并重點介紹以DeepSeek為代表的國產(chǎn)AI大模型的技術(shù)優(yōu)勢和創(chuàng)新點。我們將通過大量的案例演示，讓學(xué)員直觀感受AI在內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)分析、代碼編寫、多模態(tài)理解等方面的強大能力，從而激發(fā)學(xué)員的“啟動思考”。

此外，本課程將不僅僅停留在理論層面，更注重將前沿技術(shù)轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力。我們將詳細講解提示詞工程、RAG（檢索增強生成）框架以及企業(yè)專屬知識庫的搭建方法，幫助學(xué)員將AI技術(shù)高效應(yīng)用于日常辦公、科研生產(chǎn)力提升和企業(yè)級解決方案設(shè)計中。同時，我們也將直面AI幻覺這一核心挑戰(zhàn)，提供全面的應(yīng)對策略，確保學(xué)員能夠安全、有效地使用AI工具。

我們相信，未來的工作模式將是自然人、機器人和數(shù)字人的“三人共舞”，而本課程正是為學(xué)員提供掌握AI工具、成為“更會用AI的人”的系統(tǒng)化路徑，助其在這場科技浪潮中搶占先機，成為變革的引領(lǐng)者。

【課程收益】

全面掌握AI大模型的演進路徑：了解DeepSeek等主流AI大模型的技術(shù)趨勢與核心能力。

提升科研與辦公生產(chǎn)力：學(xué)會通過文獻檢索、科研知識管理、數(shù)據(jù)分析等場景，利用AI大模型來提升工作效率。

掌握企業(yè)級AI解決方案：了解AI私有化部署、數(shù)據(jù)安全和知識庫搭建等方案，為企業(yè)定制專屬AI應(yīng)用提供思路。

掌握AI應(yīng)用開發(fā)測試基礎(chǔ)：從基礎(chǔ)理論到平臺測試實踐，系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能應(yīng)用開發(fā)與測試方法。

【課程特色】

理論與實踐結(jié)合：課程不僅講解AI技術(shù)發(fā)展歷程和核心要素，還通過大量實際案例演示AI大模型的應(yīng)用能力，如視頻內(nèi)容總結(jié)、生成思維導(dǎo)圖、制作PPT、數(shù)據(jù)分析和代碼生成等。

聚焦國產(chǎn)AI大模型：詳細剖析國產(chǎn)AI大模型DeepSeek的崛起原因、核心機制（思維鏈、強化學(xué)習(xí)、蒸餾技術(shù)）以及與國際巨頭的對比優(yōu)勢。

應(yīng)對AI幻覺問題：深入分析AI幻覺現(xiàn)象的成因和潛在風(fēng)險，并提供普通用戶和企業(yè)可以采用的多種應(yīng)對策略，包括聯(lián)網(wǎng)搜索、雙AI驗證和提示詞工程等。

【課程對象】

企業(yè)中高層管理者

AI應(yīng)用開發(fā)與測試工程師

技術(shù)骨干和項目負責(zé)人

所有希望利用AI提升個人和團隊工作效率的專業(yè)人士

【課程時間】1天（6小時/天）

一、啟航之路：AI技術(shù)發(fā)展歷程與DeepSeek崛起

1、人工智能技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)

人工智能的三要素：數(shù)據(jù)、算力、算法。

AI技術(shù)發(fā)展路徑：從符號邏輯推理到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再到大模型技術(shù)突破。

深度學(xué)習(xí)的三大主流算法：CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、RNN（遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）及其應(yīng)用場景。

2、AI大模型的崛起與關(guān)鍵能力

大模型基礎(chǔ)能力：看圖作文、繪畫、視頻內(nèi)容總結(jié)、數(shù)據(jù)分析、代碼生成等。

大模型核心機制之一：思維鏈（CoT）讓模型進行“慢思考”。

大模型核心機制之二：強化學(xué)習(xí)（RL）提升模型探索自由度。

大模型核心機制之三：蒸餾技術(shù)在不損失能力的情況下縮小模型。

二、智能應(yīng)用：AI大模型能力高效使用與操作實踐

1、高效使用AI大模型

提示詞（Prompt）工程：提示詞設(shè)計的四大核心要素。

角色扮演法實戰(zhàn)：通過設(shè)定角色，獲得更專業(yè)、更有針對性的回答。

2、AI賦能日常工作

辦公自動化：利用AI生成PPT、制作思維導(dǎo)圖、審查合同、制作投標文件等。

專業(yè)應(yīng)用場景：在建筑設(shè)計、創(chuàng)意靈感、產(chǎn)品概念設(shè)計等領(lǐng)域的實踐案例。

三、定制開發(fā)：企業(yè)級AI大模型落地解決方案設(shè)計

1、AI大模型應(yīng)用能力提升策略

策略1：提示詞設(shè)計，無需修改模型參數(shù)，通過優(yōu)化輸入提示引導(dǎo)輸出。

策略2：嵌入，利用外部模塊為模型提供新信息，增強輸出能力。

策略3：微調(diào)，基于特定數(shù)據(jù)集微調(diào)模型，修改模型參數(shù)。

2、企業(yè)級AI解決方案

檢索增強生成（RAG）：RAG技術(shù)如何解決AI“幻覺”問題，確保數(shù)據(jù)新鮮、準確并保護企業(yè)敏感信息。

知識庫搭建：學(xué)習(xí)知識庫的四大核心元素（文檔、片段、標簽、關(guān)系）以及知識粒度設(shè)計原則。

Coze平臺實踐：快速搭建AI智能體應(yīng)用的平臺，可將AI應(yīng)用發(fā)布到社交平臺或業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。

四、戰(zhàn)略引航：AI大模型幻覺問題與未來趨勢前瞻

1、AI大模型的“幻覺”現(xiàn)象

幻覺的定義與類型：指模型生成與事實不符、邏輯斷裂的內(nèi)容，分為事實性幻覺和忠實性幻覺。

幻覺產(chǎn)生的原因：數(shù)據(jù)偏差、泛化困境、知識固化、意圖誤解等。

潛在風(fēng)險：信息污染、信任危機、安全漏洞等。

2、應(yīng)對幻覺的策略

用戶級策略：聯(lián)網(wǎng)搜索、雙AI驗證、提示詞工程（如知識邊界限定、對抗性提示）。

技術(shù)級方案：RAG框架、外部知識庫、精細訓(xùn)練和評估工具。

3、人工智能未來趨勢展望

AI到AGI的5個等級：從聊天機器人到組織者。

自然人、機器人、數(shù)字人，“三人共舞”時代的到來。