一、基础认知与理论

1.大模型概览：介绍大模型的定义、特点、优势和局限性，以及在企业中的应用案例。

2.AI及LLM基础：包括AI领域基础概念，如机器学习、神经网络、自然语言处理等；LLM（大型语言模型）和Generative AI（生成式AI）的介绍；OpenAI及其他常用大模型参数详解与API调用方法。

二、技术原理与开发

1.大模型基础知识与原理：包括模型架构、训练方法、优化算法等。

2.大模型开发基础：如OpenAI Embedding、Assistants API等。

3.提示词工程：讲解提示词的重要性，如何编写有效的结构化提示词，并进行实际练习。

4.LangChain开发：掌握LangChain的高级工具与RAG（检索增强生成）和Agent技术，能够构建复杂的AI应用。

5.AutoGen开发：介绍AutoGen Studio和AutoGen Framework，实现LLM配置、Agent类型与Code Executors自动化代码。

三、工具与平台应用

l 主流大模型工具介绍：如ChatGPT、DeepSeek、文心一言等的功能与特点。

l 大模型工具实操：使用大模型进行文档处理、数据分析、PPT制作等，掌握提示词写作技巧，优化与AI的交互。

四、行业应用与解决方案

1.行业应用实战：结合金融、医疗、教育等行业的实际需求，进行大模型应用的实战演练。

2.企业知识与流程：掌握如何让大模型掌握企业的专有知识和流程，进行企业知识的整合与训练，使用企业数据对大模型进行微调。

3.大模型的智能化改造：利用大模型进行业务流程的智能化改造，介绍智能化改造的工具和平台。

五、实战案例与项目落地

案例分析：分享国内外大模型成功应用案例，进行案例分析与讨论。

项目落地指导：提供解决方案设计、云服务选型与成本测算等指导，帮助学员将所学知识应用于实际项目中。

六、进阶技能与未来趋势

大模型训练与微调：具备大模型的训练与调优能力，能够开发和优化适用于特定领域的AI模型。

大模型的未来发展：探讨大模型技术的前沿动态、对企业未来发展的潜在影响，以及未来可能的发展方向和挑战。