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一、为什么需要该课程？
本课程为DeepSeek大模型应用开发人员提供了一份清晰、全面的“可用知识”，带领大家快速了解DeepSeek原理和API应用开发，同时对比OpenAI和国内多个其他大模型（DeepSeek文心，智谱，千问等）的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的编程语言构建大模型应用。通过课程，你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用，还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain，RAG，Agent等高阶实践技术。课程提供了简单易学的示例，帮你理解并应用在自己的项目中。
二、 面向对象
各类软件企业和研发中心的程序员、软件设计师、架构师,项目经理，架构师。 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。
三、课程大纲
| 第1章：DeepSeek为什么这么火 | |
第一部分:DeepseekV3和R1推理大模型入门 | 1.Deepseek平台简介 2.Deepseek为什么这么火？有什么核心技术？ 3.Deepseek核心功能与基础操作 4.Deepseek推理大模型R1和普通大模型V3 5.DeepSeekR1的六个蒸馏小模型 6.DeekSeep大模型还需要提示词工程吗？ 7.Deepseek的提问技巧 8.编写指令的3个原则 9.挖掘指令的3个方法 10.编写指令的7种技巧 |
| 第2章：开发工程师的AI思维 | |
第二部分:开发工程师的AI思维 | 1.深入理解AI和AI产品 2.开发工程师的AI思维 3.AI产品产业化和标准化 4.AI产品落地的价值与难题 5.AI产品经理 6.AI产品的知识体系 7.所有应用都值得被大模型重构一遍！-百度李彦宏 8.AI2.0彻底改变社会:所有应用都可以被重写一次--李开复 9.微软发布全新AIPC,有哪些启发 10.苹果(AAPL.US)WWDC发布AppleIntelligence有什么启发 11.苹果padmathnotes的AI应用分析 |
第三部分:AI重构应用案例分析 | 1.分析部分现有系统如何引入AI功能 2.分享业内一些经典案例 3.产品AI化的一些心得 4.某电子家电集团AI落地实践 5.某金融企业AI落地实践 6.某电信企业AI落地实践 |
| 第3章基于DeepSeek大模型API开发应用 | |
第四部分:DeepSeek大模型API应用开发 | 1.DeepSeek-V3大模型API 2.DeepSeek-R1推理大模型API 3.DeepSeek模型参数 4.DeepSeek大模型多轮对话 5.DeepSeek大模型对话前缀续写（Beta） 6.DeepSeek大模型FIM补全（Beta） 7.DeepSeek大模型JSONOutput 8.DeepSeek大模型FunctionCalling 9.DeepSeek大模型上下文硬盘缓存 10.文本内容补全初探（TextCompletion） 11.聊天机器人初探（ChatCompletion） 12.基于DeepSeek开发智能翻译助手 13.案例分析 |
第五部分:DeepSeek大模型对比其他大模型API（国外和国内其他） | 1.OpenAI大模型API 2.claude大模型API 3.Gemini大模型API 4.智谱大模型API介绍 5.使用GLM-4API构建模型和应用 6.基于通义千问大模型API的应用与开发 7.基于百度大模型API应用开发 8.基于字节，腾讯，华为大模型应用开发 |
第六部分:DeepSeek大模型API构建应用程序（12案例，灵活选择） | 1.应用程序开发概述 2.案例项目分析 3.项目1：构建新闻稿生成器 4.项目2：语音控制 5.项目3：企业管理系统MIS应用案例分析 6.项目4：某企业智能管理系统 |
| 第4章DeepSeek和LangChain开发应用 | |
第七部分:⼤模型应⽤开发框架LangChain | 1.⼤模型应⽤开发框架LangChain 2.LangChain是什么 3.为什么需要LangChain 4.LangChain典型使⽤场景 5.LangChain基础概念与模块化设计 6.LangChain核⼼模块⼊⻔与实战 7.LangChain的3个场景 8.LangChain的6大模块 9.LangChain的开发流程 10.创建基于LangChain聊天机器人 |
第八部分:基于DeepSeek和LangChain构建文档问答系统 | 1.构建复杂LangChain应⽤ 2.LangChain模型(Models)：从不同的LLM和嵌入模型中进行选择 3.LangChain提示(Prompts)：管理LLM输入 4.LangChain链(Chains)：将LLM与其他组件相结合 5.LangChain索引(Indexs)：访问外部数据 6.LangChain记忆(Memory)：记住以前的对话 7.LangChain代理(Agents)：访问其他工具 8.使⽤大模型构建文档问答系统 |
| 第 5 章 DeepSeek 构建企业级 RAG 知识库 | |
第九部分: DeepSeek 大模型企业 RAG 应用 | 1. RAG 技术概述 2. 加载器和分割器 3. 文本嵌入和 向量存储 4. 检索器和多文档联合检索 5. RAG 技术的关键挑战 6. 检索增强生成实践 7. RAG 技术文档预处理过程 8. RAG 技术文档检索过程 |
第十部分: 构建基于 DeepSeek RAG：实现检索增强生成 | 1. 何谓检索增强生成 2. 提示工程、RAG 与微调 3. 从技术角度看检索部分的 Pipeline 4. 从用户角度看 RAG 流程 5. RAG 和 Agent 6. 通过 Llamalndex 的 ReAct RAG Agent 实现检索 7. 获取井加载电商的财报文件 8. 将财报文件的数据转换为向量数据 9. 构建查询引擎和工具 10. 配置文本生成引擎大模型 11. 创建 Agent 以查询信息 |
| 第 6 章 基于 DeepSeek 大模型 Agent 智能体开发 | |
第十一部分:DeepSeek 大模型驱动的 Agent 智能体开发概述 | 1. 智能体的定义与特点 2. 智能体与传统软件的关系 3. 智能体与 LLM 的关系 4. 从 ChatGPT 到智能体 5. 智能体的五种能力 6. 记忆，规划，工具，自主决策，推理 7. 多智能体协作 8. 企业级智能体应用与任务规划 9. 智能体开发 |
第十二部分: 基于 Deepseek 和 LangChain 构建 Agent | 1. 通过 LangChain 中的 ReAct 框架实现自动定价 2. LangChain ReAct 框架 3. LangChain 中 ReAct Agent 的实现 4. LangChain 中的工具和工具包 5. 通过 create_react_agent 创建 Agent 6. 深挖 AgentExecutor 的运行机制 7. Plan-and-Solve 策略的提出 8. LangChain 中的 Plan-and-Execute Agent 9. 通过 Plan-and-Execute Agent 实现物流管理 10. 为 Agent 定义一系列进行自动库存调度的工具 |
第 7 章 DeepSeek 大模型应用案例分析（案例使用国内外多种大模型） | |
第十三部分: DeepSeek 大模型落地实战—上课带领大家动手实现案例 | 1. 基于 DeepSeek 实现一个“开启智能股票分析“项目 2. 基于 DeepSeek 实现一个 AI 生成媒体内容 3. 基于 DeepSeek 实现一个 大模型在旅**业的应用 4. 基于 DeepSeek 实现一个完整的 RAG 知识库系统 5. 基于 DeepSeek 实现一个完整的 Agent 系统自动办理业务 |
| 第 8 章 DeepSeek 大模型原理和部署，微调 | |
| 第十四部分: 私有化部署 DeepSeek 大模型 | 1. DeepSeek 云端部署 2. DeepSeek 和国产信创平台适配 3. DeepSeek 和国内云平台 4. 利用 Ollama 私有化部署 DeepSeek 大模型 5. 使用其他工具私有化部署 DeepSeek 大模型 6. DeepSeek 私有化部署总结 |
第十五部分: DeepSeek 大模型微调和蒸馏 | 1. DeepSeek 大模型微调 2. 大模型指令微调技术 3. 通用模型的缺点和指令微调的必要性 4. 指令集的**与格式化 5. 指令数据集文件制作 6. 大模型微调剖析 |
四、课程时间
5 月 9-10 日 2 天面授，上课地点为高新区（具体待定）
五、课程费用
会员限时特惠：2980元/人
六、讲师介绍
刘捷老师。
实战经验：讲师最近几年带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器 学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、 商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。完成多个深度学习实践项目， 广泛应用于医疗、交通、银行、电信等多个领域。从2020年推出的多门 课程《AI大模型赋能行业应用与解决方案》《AI大模型辅助软件研发管理 与效能提升》和《AI大模型技术及开发应用实践》更是广受欢迎，已经为几十家企业培训，作为一名AI技术专家，对人工智能的理解深入透彻。他不仅精通AI的编程技术，还熟悉各种AI工具的使用，尤其在AI行业应用更是有着独特的见解和实践经验；自从2023年以来帮助多家研发中心做AI辅助开发效能提升咨询服务。同时也是微软人工智能认证工程师，阿里云AI人工智能训练师。在人工智能领域的深耕和创新，也得到了出版社的青睐，计划出版自己的著作，也在多家技术大会做AI技术讲座。
成功案例：本课程已经举办多期线上线下公开课。已经为几十家企业定制专门培训课程包括如Autodesk中国研发中心，思科研发中心，中信研发中心，平安，民航信，NTTDATA，北京体彩，海尔，华为，中兴，台达电子，中国通号集团，中移信息，河南工学院，中国电信，中国联通，电信研究院，联想研发中心以及多家金融企业研发中心，平安产险，平安寿险，中信银行等。
六、培训报名
联系人：大连软件行业协会 宋悦 18042629050（微信同）
电话或微信联系之后通过本链接缴费。
温馨提示：
在付费报名之前请仔细甄别主办方的资质及服务能力。部分主办方会私下与报名者沟通承诺参与活动后的权益，并夸大参与后的收益效果等，以此来收取高额的报名费。这类活动通常有基于抖音、淘宝等平台的推广、代理加盟、引流变现等相关内容。
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