近年来，人工智能技术飞速发展，从DeepSeek的爆火到ChatGPT的广泛应用，AI正在深刻改变我们的生活和工作方式。无论是企业还是个人，掌握人工智能技术已经成为抢占未来先机的关键。然而，AI领域技术门槛高、知识体系复杂，如何快速入门并掌握核心技能，成为许多人的难题。

为此，中培IT学院特别推出一系列人工智能实战课程，涵盖从基础到高阶的全栈技术，帮助学员快速掌握AI核心技能，并在实际项目中应用。无论你是零基础小白，还是希望提升技能的从业者，这些课程都能为你提供强有力的支持！

一、人工智能实践项目案例分析与实战应用

培训安排：

课程亮点：

真实项目案例：课程围绕多个真实企业项目展开，涵盖多个行业，帮助学员了解AI技术在实际场景中的应用。

手把手教学：从数据**、清洗、建模到结果分析，全程手把手教学，确保学员能够独立完成项目。

工具与框架：重点讲解Python、TensorFlow、PyTorch等主流工具和框架的使用方法。

适合人群：

Ø企业、学校IT相关技术人员；

Ø高校相关专业硕士、博士研究生；

Ø人工智能与知识图谱系统架构师与编程人员；

Ø企业管理人员、技术主管、产品经理及决策者。

课程内容：

学员收获：

通过展示教师的实际科研成果，讲述人工智能与知识图谱的技术原理与应用系统开发方法、知识图谱系统开发工具使用方法。使学员获得：

1.理论知识与技能提升——深化理论理解、掌握实践技能、培养问题解决能力；

2.行业洞察与经验积累——了解行业应用趋势，积累项目实施经验，拓展行业人脉资源；

3.创新思维与能力培养——激发创新灵感，培养批判性思维，提升综合创新能力；

4.职业发展与竞争力提升——增强就业竞争力，适应职业发展需求，助力职业转型与晋升。

二、AI重塑办公-DeepSeek助力职场办公效能提升

培训安排：北京2025年3月22-23日（同步在线直播）

适合人群：HR人事、财务、法务，行政、销售、开发、制造等各部门在职人员，以及对提升职场效率有需求的人士。

课程内容：

学员收获：

了解 DeepSeek 的基本功能与特性，熟练运用其解决各类职场任务；

掌握 DeepSeek 在Excel统计分析、公文写作、文件处理、编程、PPT 制作等方面的应用技巧，提高工作效率和质量；

学会根据不同岗位需求，定制化运用 DeepSeek，挖掘更多潜在价值。

三、DeepSeek大模型应用开发最佳实践

培训安排：北京2025年3月24-26日（同步在线直播）

适合人群：

程序员、开发工程师、软件设计师、项目经理、架构师等。

本课程面向零基础LLM应用开发者，不需要了解复杂数学算法，机器学习原理，不需要之前学习过大模型知识。有Java，C#，C++等编程基础，最好有Python基础知识，但即使你对 Python 不太熟悉，也完全没有关系。课程主要阅读和讲解案例代码。

课程内容：

学员收获：

提供清晰全面的可用知识，快速了解DeepSeek和API；

对比OpenAI和国内多个其他大模型（文心，智谱，千问等）的工作原理及优势；

在案例基础上使用流行的编程语言构建大模型应用；

掌握如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用；

了解提示工程、模型微调、插件、LangChain，RAG，Agent等高阶实践技术。

四、AI大模型全栈工程师实战训练营

培训安排：

课程亮点：

大模型技术全覆盖：从GPT、BERT到LangChain，全面讲解大模型的核心原理与应用。

全栈技能培养：涵盖模型训练、调优、部署及商业化应用，培养学员成为全栈AI工程师。

实战项目驱动：通过多个实战项目，帮助学员深入理解大模型的应用场景。

适合人群：

希望深入学习大模型技术的开发者。

从事AI算法研究的相关人员。

希望提升大模型应用能力的从业者。

课程内容：

学员收获：

掌握大模型理论知识；

了解自注意力机制、Transformer模型、BERT模型；

掌握GPT1、GPT2、GPT3、ChatGPT原理与实战；

了解LLM应用程序技术栈和提示词工程Prompt Enginerring；

了解国产大模型ChatGLM；

了解Sora大模型技术优势；

掌握语言理解与字幕生成及其应用；

掌握图像生成和应用实操；

了解应用场景与潜力分析；

了解大模型企业商用项目实战。

五、机器学习、深度学习、计算机图像处理和知识图谱应用与核心技术实战

培训安排：

录播课程，随报随学

课程亮点：

四大核心技术全覆盖：课程涵盖机器学习、深度学习、计算机图像处理和知识图谱四大领域，帮助学员全面掌握AI核心技术。

实战项目驱动：通过多个实战项目，帮助学员将理论知识应用于实际场景。

行业前沿技术：结合最新技术趋势，讲解AI在各领域的应用。

适合人群：

希望全面掌握AI核心技术的开发者。

从事AI算法研究的相关人员。

希望提升AI技术应用能力的从业者。

课程内容：

机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习。

深度学习基础：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。

计算机图像处理：图像分类、目标检测、图像生成。

知识图谱：知识表示、知识推理、知识图谱应用。

实战项目：基于Ne04j人物关系知识图谱存储与检索。

学员收获：

学习回归算法理论与实战；

学习决策树算法理论与实战；

学习集成学习算法理论与实战；

学习KNN算法和决策树算法理论与实战；

学习聚类算法理论与实战；

学习神经网络算法；

学习Tensorflow；

生成式对抗网络GANs。

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