人工智能AI培訓課程選擇來達內是不錯的選擇，人工智能(AI)培訓課程種類繁多，涵蓋從基礎理論到高級實踐的內容。下面詳細的介紹一下人工智能AI培訓課程

一、人工智能行業介紹

什么是人工智能？

 人工智能是計算機學科的一個分支，是研究計算機模擬人的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規劃等)的學科，被譽為『二十世紀七十年代以來世界三大尖端技術之一』。近三十年來它獲得了迅速的發展，在諸多領域有著廣泛應用，并取得了豐碩的成果。目前，以信息技術、互聯網為代表的第三次工業革命逐漸走向尾聲，以人工智能為代表的第四次工業革命正在到來。第四次工業革命將創建一個智能化時代，機器人、機器狗、無人機、無人駕駛以及各種智能化設備，將延伸到社會的每一個角落，深刻地改變世界，影響我們的生活。

人工智能在哪里？

人工智能技術包括感知智能(圖像、語音、文字理解)和決策智能(強化學習)，廣泛應用社會各個領域。

人工智能未來發展趨勢

 根據研究機構發布的報告，中國人工智能產業在未來10年將呈現出顯著的增長趨勢，并在全球市場中占據重要地位。從2025年到2035年，中國人工智能產業規模預計將從3985億元增長至17295億元，產業規模增加541%，復合年增長率為15.6%(數據來源：賽迪顧問)。

二、人工智能行業人才現狀

人才缺口巨大

 據央視報道，得益于AI應用的爆發式增長，我國目前AI人才缺口達500萬，高校每年只能培養4萬。AI人才缺口巨大。

人才薪資較高

 據智聯招聘統計，2025年2月，算法工程師、機器學習、深度學習崗位招聘同比增速分別為46.8%、40.1%、5.1%，平均招聘月薪均突破2萬。

三、如何進入人工智能行業

能力要求

學習路徑

四、人工智能課程方案

課程階段

課程大綱

第一階段Python核心語言

【核心能力】熟練掌握Python語法、熟練掌握OOP設計思想、熟悉Python標準庫

【核心知識點】

 Python核心：計算機核心架構、Python程序構成及運行原理、數據與數據操作、核心數據類型、數據類型轉換、運算符、流程控制語句、列表與元組、字典、函數。

 面向對象程序設計：對象和類、內存分配、實例成員、類成員、跨類調用、MVC架構模式、封裝、單繼承、多繼承、多態、重寫、重載、設計原則

 Python高級：模塊與包、導入、常用模塊、異常處理、迭代器、生成器、lambda表達式、高階函數、閉包函數、裝飾器、IO、文件讀寫

【階段項目一】數瞰商智運營系統

【階段項目二】達達聊天機器人

第二階段數據科學與商業智能

【核心能力】數據處理能力、數據分析能力、數據可視化能力、數據分析思維、商業運營思維

【核心知識點】

 商業智能數據中樞(+Hive)：數據庫基礎及高級：數據庫/數據表增刪查改、高級查詢、窗口函數、自定義函數、存儲過程

 綜合案例企業實戰項目：教育機構數據查詢、企業員工數據查詢、依據業務規則的用戶分層與業務應用、日周月報寬表制作與指標計算、基于提高在線教育完課率的用戶成長策略

AI大模型-專題一：傳統SQL查詢vs智能增強查詢、高效SQL語句編寫

數據科學思維與工具：BI工具安裝及基本操作：PowerBI介紹、數據清洗、數據建模、數據可視化

PowerBI可視化實踐：企業駕駛艙、門店經營分析、產品分析、用戶分析看板搭建

數據分析概述：職責與技能要求、思維與指標體系、DeepSeek在Office的部署

 Excle數據分析與可視化基礎：Excel基本操作、數據處理方法、基于函數的數據提取與表關聯、圖表的基礎應用與高級應用

 數據分析常用方法：描述性統計、分組分析、矩陣分析、漏斗分析、RFM模型、帕累托分析、綜合評價分析、預測分析

【階段項目一】基于提高在線教育完課率的用戶成長策略

【階段項目二】依據業務規則的用戶分層與業務應用

【階段項目三】日周月報寬表制作與指標計算

【階段項目四】基于數據庫的電商銷售管理系統

【階段項目五】職業教育學科調整決策輔助

【階段項目六】品牌連鎖店智能分析系統

【階段項目七】DeepSeek競品分析與年度分析報告

第三階段機器學習與數據挖掘

【核心能力】機器學習知識體系、AI算法能力、數據挖掘能力

【核心知識點】

科學計算庫：Numpy基本知識：創建Ndarray數組、數組屬性、數組操作、統計函數、算數函數

Pandas基礎知識：創建Series、DataFrame、增刪查改操作、Pandas獲取數據

Matplotlib及Pandas可視化：Matplotlib基礎繪圖、Pandas數據可視化

描述性分析及分組分析：描述性統計分析、探索性分析、數據透視表、交叉表

數據預處理：合并數據、清洗數據、標準化數據、正則、二手房源數據預處理

Pandas項目實戰【醫療行業項目實戰】朝陽醫院指標搭建及銷售數據匯總

【電商行業項目實戰】優衣庫銷售數據分析、4P分析法、目標額度分配

【金融行業項目實戰】銀行業電話營銷活動分析

【通信行業項目實戰】通訊公司客戶響應速度提升項目

【零售行業項目實戰】新零售超市經營分析、SWOT競品分析、活動分析

【互聯網行業項目實戰】滴滴出行運營數據指標異常情況分析

【電商行業項目實戰】淘寶百萬級用戶行為分析、跨境電商年度復盤分析

AI數學基礎：【統計學基礎】概率分布、中心極限定理、參數估計、假設檢驗、ABTest

【AI數學】線性代數包含微積分向量、矩陣計算等，微積分包含梯度、求導、偏導數等

機器學習及數據挖掘：【機器學習概述】機器學習的定義、分類、應用場景

 【回歸問題及案例】線性回歸、線性模型訓練方法、多項式式回歸、欠擬合過擬合、Lasso回歸與嶺回歸、決策樹的定義、決策樹回歸CART算法

 【分類問題及案例】邏輯回歸定義及實操、支持向量機(SVM)原理、核函數、貝葉斯定理、樸素貝葉斯分類器、決策樹分類概述、信息熵、信息增益、ID3算法、C4.5算法、人力資源數據分析與挖掘案例、信用貸貸前審批項目

 【集成算法】Boosting/Bagging/Stacking、AdaBoost、GBDT、XGBoost、隨機森林

 【聚類問題及案例】距離算法、聚類模型劃分、經典聚類算法(k-means、DBSCAN)、航空公司客戶價值分析

【時間序列模型】ARMA/ARIMA

【模型評估與優化】分類、回歸、聚類模型評價方法、超參數調優方法

【階段項目一】朝陽醫院指標搭建及銷售數據匯總

【階段項目二】服裝零售銷售數據分析

【階段項目三】銀行業電話營銷活動分析

【階段項目四】通訊公司客戶響應速度提升項目

【階段項目五】新零售超市經營分析

【階段項目六】互聯網出行運營數據指標異常情況分析

【階段項目七】淘寶百萬級用戶行為分析、跨境電商年度復盤分析

【階段項目八】航空公司客戶價值分析

【階段項目九】信用貸貸前審批項目、風控模型

第四階段深度學習

【核心能力】深度學習算法能力、圖像算法能力、自然語言處理算法能力、AI架構/方案設計能力、AI產品設計能力

【核心知識點】

深度學習基礎：【深度學習基本理論】深度學習概述(定義、優缺點、與機器學習對比、課程內容與特點)、神經網絡、激活函數、損失函數(均方差、交叉熵)、梯度下降、反向傳播算法

 【卷積神經網絡】卷積函數、卷積運算、CNN、經典CNN模型介紹(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet)

【循環神經網絡】經典時間序列模型(RNN、LSTM)

【Transformer】注意力/自注意力機制、多頭注意力機制、Transformer

計算機視覺(CV)

 【計算機圖像基本理論】成像原理(采樣率/分辨率)、灰度級與灰度圖、色彩空間(RGB/HSV)；圖像形態變換(仿射/透視變換、腐蝕/膨脹)；圖像色彩處理(灰度化/二值化、直方圖均衡化)；圖像梯度與濾波(邊緣檢測、模糊/銳化)

 【OpenCV圖像預處理技術】OpenCV簡介與安裝、圖像色彩操作與變換、圖像形態操作與變換、圖像梯度

【綜合案例】圖像校正、鍍盤區域瑕疵檢測

 【PyTorch】概述、體系結構、基本概念、張量操作、模型定義；模型保存與加載、數據讀取、文件隊列、樣本批處理

【綜合案例】搭建CNN網絡

【PaddlePaddle基礎】PaddlePaddle概述、體系結構、基本概念、數據讀取器

【PaddlePaddleCV】圖像分類問題概述、分類粒度、發展歷程、應用、常用數據集

【綜合案例】使用CNN實現彩色圖像分類、樣本優化、參數優化、模型優化

 【目標檢測基本理論與原理】目標檢測的定義、核心問題、算法分類、應用；模型結構概述、輸入、骨干網、特征融合、輸出、多尺度檢測、非極大值抑制

【圖像標注工具】常用數據集、LabelImg工具安裝、使用、目標檢測數據格式

 【TowSatege檢測】兩階段檢測原理、R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN

【OneStage檢測】一階段檢測原理、YOLO1/2/3/4/5/8/10/11、SSD

【YOLO3模型實現】darknet-53網絡模型、損失函數、訓練、測試

 【YOLOv8/YOLO11模型實現】通過ultralytics框架實現數據準備、模型訓練、模型評估、模型推理、輸出模型

 【圖像分割原理及經典模型】圖像分割概述、應用、圖像分割基本原理、全卷積網絡(FCN)、圖像分割數據集介紹、標注工具；UNet模型、Mask-RCNN、DeepLab系列、TransUNet

 【OCR基本理論】OCR定義、一般步驟、與目標檢測的區別、難點、評估指標、應用、CTPN、SegLink、DBNet、CRNN+CTC

【OCR模型優化】數據優化、模型優化、參數優化、集成學習、外部環境改善

自然語言處理基礎(NLP)

【NLP概述及基本概念】NLP簡介、定義、主要任務、發展歷程、困難與挑戰、NLP知識體系

【NLP傳統處理技術】分詞、詞性標注、命名實體識別(NER)、關鍵詞提取

【綜合案例】垃圾郵件識別

【文本表示】獨熱表示(One-hot)、詞袋模型、TF-IDF、共現矩陣、詞嵌入

 【語言模型】定義、N-Gram、神經網絡語言模型(NNLM)、Word2Vec、Skip-gram、CBOW

【綜合案例】利用Word2Vec訓練詞向量

 【循環神經網絡-RNN】基本概念、發展歷史、RNN基本框架、RNN典型應用、時間反向傳播算法(BPTT)、LSTM、GRU

 【注意力與Transformer】Seq2Seq模型、注意力(Attension)、Transformer、模型預訓練與微調、BERT模型

【大模型算法與原理】GPT1/GPT2/GPT3、InstructGPT、ChatGPT

【階段項目一】工業視覺檢測

【階段項目二】基于YOLOv11的視頻實時檢測系統

【階段項目三】OCR票據識別

【階段項目四】自動駕駛場景圖像分割

【階段項目五】醫學影像分析

【階段項目六】基于Transformer的翻譯系統

【階段項目七】基于預訓練模型的關鍵信息提取系統

第五階段AIGC與大模型

【核心能力】AIGC開發能力、大模型開發能力、大模型微調能力、對話系統構建能力、智能體構建能力

【核心知識點】

AIGC與大模型

 【大模型開發生態介紹】大模型開發背景、大模型改進方向、主流大模型對比、LLM應用三個層級、Langchain六大模塊介紹(I/O、Retrieval、chain、agent、memory、callback)

 【DeepSeek大模型開發】DeepSeek開放平臺介紹、安裝SDK、創建應用、密鑰管理、調用LLM

 【Prompt工程】Prompt工程介紹、Prompt調優、Few-Shot、One-Shot、LLM溫度調節、思維鏈、進階技巧(自洽性，思維樹，提示詞注入，入場攔截與出場攔截)

【Rag技術】檢索增強生成介紹、向量數據庫ChromaDB

【千帆平臺】簡介介紹、知識庫搭建、完成推理、進階技巧(文本分割的顆粒度、Rag改進)

【Agent】Agent介紹、coze平臺介紹、搭建低代碼代理

 【Fine-tuning】LLM微調發展歷程、有監督微調和指令微調、輕量化微調(Lora、AdaLora、QLora)

【大模型項目實戰】基于LLM的對話系統

【階段項目一】基于大模型的對話系統

培優階段-Python全棧開發

【核心能力】后端開發能力、軟件架構設計能力、AI模型部署能力、AI應用開發能力

【核心知識點】

Linux

 【Linux簡介】Linux操作系統、Linux發展史、Linux發行版、文件系統、絕對路徑和相對路徑

 【Linux系統管理】lscdmvcprmmkdirtouchechocattarchmodsudofindgreptreevi編輯器pip工apt工具ssh工具

后端

 網絡基本概念、UDP通信、三次握手和四次揮手、TCP套接字、TCP處理細節、TCP協議、HTTP協議、多任務編程概念、multiprocessing創建進程、threading線程模塊、線程的同步互斥、GIL問題、進程線程網絡并發模型，ftp文件服務器、Django安裝、路由、URL配置、視圖處理、Http請求和響應、Content-Type類型、MVC與MTV設計模式、模板的加載、模板的傳參、模板變量、if標簽、for標簽、靜態文件、Django應用、分布式路由、模型、ORM、創建和使用模型、配置數據庫、模型類、數據字段和字段選項、DjangoShell、通過模型增加、查詢、修改、刪除數據、F對象Q對象原生數據庫操作、SQL注入、Admin后臺管理、一對一映射查詢、一對多映射查詢、多對多映射查詢、Cookie和Session、后端緩存、中間件Middleware、電子郵件發送、項目部署、WSGI配置、Nginx反向代理、靜態文件收集

Docker

 【Docker基礎】Docker簡介、虛擬化、Docker安裝與配置、Docker鏡像、Docker容器

【Docker進階】Docker容器編排、Docker網絡、Docker部署AI模型

【階段項目一】基于大模型的知識管理系統

課程優勢

教學團隊師資強勁：講師團隊碩士及以上學歷占比60%

課程緊跟前沿技術：大模型開發、DeepSeek、AIGC、擴散模型、VIT等

AI課時占比新高：AI課時占比81%

就業崗位覆蓋面多：數據分析、數據處理、商業智能、機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語義處理、AIGC、大模型開發等

理論實踐能力并重：理論、實踐并重，課時各占50%，既打下良好的理論基礎，又具備卓越的動手實踐、解決問題的能力

充分經過市場檢驗：課程經過7年時間打磨，經過4萬名以上學員的認可，充分經歷市場和行業的驗證

五、部分項目案例展示

第一階段項目展示

項目介紹

 數瞰商智運營系統是一款基于PyQt5+MySQL+AI大模型深度開發的企業級智能運營管理決策平臺。數瞰商智運營系統融合商業智能(BI)引擎、數據引擎、可視化引擎融合多企業CRM、ERP數據源，實現一站式核心數據可視化、一鍵穿透式分析銷售經營指標結合自動化流程管理及AI大模型，可自動生成數據分析報告，預測銷售趨勢、庫存需求及客戶流失風險。平臺基于RBAC實現字段級數據管控，同時加入審計日志與客戶端行為追蹤，滿足GDPR與企業內控合規要求。

關鍵知識點

PyQt5框架：元素控件信號和槽事件管理器界面布局C/S架構設計

數據CRUD：內存數據增加、刪除、修改、查詢

可視化看板：基于QtChart可視化圖表動態化

文件管理：數據持久化文件導入圖片上傳

AI服務：OpenCV人臉識別DeepSeek大模型

第二階段項目展示

【項目一】企業招聘需求監控

項目介紹

 本項目通過采集各大招聘平臺的招聘數據，首先將數據存儲在Excel中，并利用Excel中的刪除、分列、填充及函數對數據進行清洗各整理；其次確定核心指標并計算，再次規劃看板的布局，最后借助透視表的數據統計功能、切片器的交互功能、Excel自身的圖表功能成功搭建具有交互功能的市場招聘數據監控看板。

關鍵知識點

數據清洗常用方法：重復值異常值辨別數據提取

數據統計與計算：函數計算透視表應用

可視化看板搭建：可視化頁面布局設計圖表選擇與應用圖表交互

【項目二】企業內部資源需求分析

項目介紹

 為了確定**學科擴大招生所需要的人力和財力，本報告依據企業內部數據，選擇合適的對比學科，通過對比分析，找到兩個學科之間的差異，同時確定重點指標的權重，測算出擴大招生所需要增加的市場投放預算金額與師資配置，并根據分析和測算結果最終形成分析報告，呈現給管理層做決策參考。

關鍵知識點

分析方法及思維：對比分析結構分析假設分析賦權

分析指標：CAC人均服務人數

報告編寫方法：分析結論分析建議

【項目三】品牌連鎖店智能分析系統

項目介紹

 本項目基于PowerBI為某品牌連鎖店搭建可視化看板。通過PowerBI的PowerQuery、PowerPivot和PowerView三大模塊，結合DAX和M函數，完成了數據清洗與整理、銷售目標拆解、數據建模、指標計算、RFM標簽分析以及可視化看板搭建等工作。最終形成了涵蓋駕駛艙、店鋪分析、產品分析和用戶分析的可視化看板，滿足企業各業務部門的決策需求。

關鍵知識點

分析方法及思維：目標分析目標拆解細分思維對比思維

技術/工具：數據建模D函數M函數度量值

分析指標：達成率環比

圖表設計及交互：折線圖餅圖卡片圖瀑布圖切片器篩選器

【項目四】企業銷售智能分析與預測

項目介紹

 本項目借助Excel圖表功能和相關性分析工具，深入挖掘企業歷史銷售數據，通過可視化手段呈現價格和銷售數量的關系。運用線性回歸分析法，對未來銷售量進行科學預測，為企業的生產、庫存和營銷決策提供有力支持，助力企業在市場競爭中保持優勢，實現可持續發展。

關鍵知識點

分析方法及思維：趨勢分析關系分析相關性分析預測模型

技術/工具：函數散點圖折線圖

預測模型：線性回歸時間序列相關系數模型擬合度

第三階段項目展示

【項目一】基于AARRR模型分析xx淘寶店鋪用戶行為

項目介紹

 隨著電商行業進入存量競爭階段，平臺與商家的運營重心逐漸從“流量爭奪”轉向'用戶價值深挖”、當前淘寶生態中，用戶行為數據已覆蓋點擊、收藏、加購、支付等全鏈路場景，但多數店鋪仍面臨用戶活躍度下降轉化路徑斷裂、復購率不足等核心痛點，用戶行為數據是破解轉化瓶頸、優化資源投放的核心抓手，通過深度分析可顯著提升運營效率與用戶生命周期價值，為店鋪在存量競爭中突圍提供關鍵動能。

關鍵知識點

數據抽樣：千萬條數據中抽取百萬條

數據描述性統計分析：8個常見統計指標、以及用戶行為相關指標搭建

數據處理：缺失值處理，異常值檢測與處理

 基于AARRR模型分析：獲客分析、留存分析、轉化率分析、制定獲客，留存，活躍業務邏輯、繪制折線圖

用戶分層模型：基于行為定義用戶狀態、結合RFM模型實現精準分層

【項目二】航空公司客戶價值分析精準營銷提升GMV

項目介紹

 客戶價值分析通過量化客戶貢獻度與行為特征，為資源精準投放提供核心依據。在航空業案例中，基于LRFMC模型對6萬余客戶分層后，企業快速鎖定20%的高價值VIP群體，針對性提供專屬權益；同時識別R值異常的潛在流失客戶，觸發定向召回策略，這一方法論可遷移至零售、金融、電商等行業，例如零售業通過RFM模型劃分高頻高客單用戶，優先推送新品與會員權益；金融行業基于資金流動頻率與規模識別高凈值客戶，定制理財方案。實現“降本-提效-增收”三重價值，驅動企業從粗放運營向數據驅動的可持續增長模式轉型。

關鍵知識點

數據讀取：數據采集、存儲、流轉

數據處理：缺失值處理，異常值檢測與處理

特征選擇及特征處理：基于LRFMC模型選擇特征，特征標準差標準化處理

數據建模及模型優化：K均值算法建模，輪廓系數、CH指標、模型評價

定義客戶標簽：雷達圖繪制

【項目三】連鎖零售超市經營分析

項目介紹

 本經營分析項目聚焦某會員制超市8年運營數據通過構建銷售毛利、利潤總額等衍生指標，結合行業對標模型，剖析其“低商品毛利+高會員費”模式的競爭力。數據顯示，盡管商品毛利率僅11%(行業平均25%)，但其通過成熟的供應鏈管控與精準選品，以低價策略吸引消費者支付年均57美元會員費(遠超同行免費模式)，形成差異化壁壘。付費會員人數增速雖放緩至4.61%)，但會員粘性顯著，其成功依賴長期積累的供應鏈優勢與會員價值感知，通過犧牲商品利潤換取用戶規模與復購率，分析成果可為優化會員權益結構、平衡毛利與獲客策略提供量化依據，亦為零售業創新提供案例參考。

關鍵知識點

數據描述性統計：梳理財務指標，涉及成本、利潤、會員數據等

數據處理：新加財務分析衍生指標、同比分析、計算各個指標增長率

財務經營分析：使用Matplotlib共享x軸，多個次坐標軸繪圖

搭建經營分析報告：數據分析報告編寫，商業運營建議

第四階段項目展示

【項目一】達內目標檢測系統

項目介紹

 隨著計算機視覺技術的飛速發展，目標檢測作為其中的核心任務之一，在安防監控、自動駕駛、智能交通、工業檢測等多個領域發揮著至關重要的作用。YOLO是目標檢測算法的杰出代表。本項目旨在構建一個基于YOLOv11算法的高性能目標檢測系統，實現對圖像和視頻中目標的高效、精準識別。項目將圍繞YOLOv11的技術特點展開，結合實際應用場景，打造一個具有廣泛適用性和高度可擴展性的目標檢測解決方案。

關鍵知識點

目標檢測系統的主要功能、流程及主流技術路線

數據收集、處理、清洗、增強技術

YOLOv11模型的構建、訓練、優化、評估方法

目標檢測中的關鍵技術原理及方法

YOLOv11模型的原生服務器部署、容器化部署技術

目標檢測系統的行業應用能力

【項目二】多任務自動駕駛視覺感知系統

項目介紹

 該項目為多任務自動駕駛視覺感知系統，基于HybridNets模型，整合了交通對象檢測、可行駛區域分割、車道線檢查等任務，實現端對端視覺感知模型。該項目應用于自動駕駛車輛，實時從攝像頭獲取場景數據，實現對周邊環境的毫秒級感知與檢測。

關鍵知識點

目標檢測、圖像分割、車道線檢測方法

多任務學習、端對端學習

極端場景魯棒性

【項目二】保險知識問答系統

項目介紹

 該項目為檢索式保險問答系統，主要針對用戶提出的保險業務問題，檢索知識庫，給出精準回答，廣范應用于保險公司客服、銷售、客戶自主平臺、員工內訓、監管部門查詢等業務場景。系統能為保險企業節約大量人力、物力、財力投入，從而降低企業運營成本，保障客戶滿意度，提升企業經營績效。

關鍵知識點

問答系統、聊天機器人的主要功能、流程及主流技術路線

問答系統、聊天機器人構建、訓練、優化、評估方法

問答系統數據收集、處理、清洗、增強技術

語義相似度比較的方法、原理及主流模型(雙塔模型、對偶編碼器、對比學習模型)

AI模型的原生服務器部署、容器化部署技術

問答系統、聊天機器人的行業應用能力

應用場景

銀行、電信、互聯網、零售等行業自動客服機系統

網站智能檢索系統、文獻檢索系統

手機智能助手

第五階段項目展示

【項目一】DeepSeek本地部署與開發

 項目介紹：該項使用DeepSeek開源模型，進行本地化部署、開發、調用，部署企業專屬大模型，構建安全可控的AI基礎設施。利用LangChain、RAG、Agent技術，實現企業業務系統的對接，從而實現大模型與企業業務的垂直整合。

關鍵知識點

DeepSeek本地部署

ollama部署框架

LangChain大模型開發框架

RAG外部知識庫消除大模型幻覺

Agent智能體開發技術

Fine-tune

LORA大模型微調技術

【項目二】基于大模型的金融投資平臺對話系統

項目介紹

 在信息爆炸時代，個人投資者和金融機構面臨海量財經數據(如新聞、財報、政策、市場情緒等)，但傳統分析工具缺乏實時整合與智能決策能力。本項目旨在開發一款基于AIAgent的智能財務助理，通過自動化信息收集、多維度數據分析與深度推理，為用戶提供實時股市洞察與投資建議，降低信息處理門檻，輔助投資決策。

關鍵知識點

大模型開發：ChatGPT、DeepSeek、ChatGLM開發技術

提示工程：設計領域專用Prompt

微調：構建專有知識庫，微調(Fine-tune)

模型輕量化：知識蒸餾、模型量化、模型裁剪

Agent：任務規劃與分解、記憶管理、向量數據庫、外部API調用

培優階段項目展示

【項目一】在線知識庫系統

項目介紹

 知庫管理平臺是一個專注于計算機技術學習與實踐的綜合性網站。該平臺基于Python、Django框架開發，并結合了MySQL數據庫、Redis緩存以及前端技術如HTML、CSS和jQuery、AJAX，旨在為用戶提供一個便捷高效的技術知識獲取與交流環境。

 平臺的核心功能包括用戶管理與認證、完善的作者體系、內容創作與管理、知識分類組織以及互動評論系統。用戶可以輕松注冊登錄，瀏覽和學習各類技術文章。作者則擁有獨立的等級和信息管理系統，能夠便捷地發布、編輯和管理自己的技術分享，并通過文章分類使知識結構化。此外，用戶可以通過評論功能與其他學習者和作者進行深入的技術探討和經驗交流。

 知庫管理平臺致力于整合多種計算機技術的學習資源，提供包括技術介紹、代碼示例和實用工具在內的支持，幫助用戶系統地學習和應用相關技術，促進知識的積累與共享，無論是技術初學者還是經驗豐富的開發者，都能在此找到提升技能、拓展視野的有效途徑。

關鍵知識點

 后端語言：Python、后端框架：Django、數據庫：MySQL、緩存：Redis、前端基礎：HTML、CSS、前端庫：jQuery、前端異步通信：AJAX

以上內容是關于人工智能AI培訓課程，如果有任何疑問或者想法可以咨詢右側客服小姐姐進行咨詢，還可以申請免費試聽課程。