DeepSeek引領AI變革，程式設計師的關鍵轉型期已經到來！
🚀 2025年，誰能成為AI時代的贏家？
DeepSeek模型的爆發，正在重塑技術人的職業生態！到2030年，AI人才缺口將達400萬，懂大模型的工程師將成為稀缺人才！
現在，DeepSeek等一線大模型公司的AI崗位年薪突破120W，大模型應用開發工程師已經成為最搶手的黃金職位！
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但別高興太早！AI正在快速迭代，普通程式設計師將被無情淘汰。未來5年，市場只需要那20%能真正駕馭AI技術的人才！
誰能抓住這個視窗期？誰能成為AI時代的核心人才？
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課程由AI大模型領域大佬KEVIN老師打磨研發，將大模型技術原理講透的同時，還將豐富的商業化AI應用專案無償分享，幫大家快速打通全程實戰 + 面試攻略 + 職業規劃，乾貨滿滿，讓你超過崗位需求能力一大截!
第一天：DeepSeek大模型最佳實踐
企業級RAG知識庫專案實戰
1、從爆火的DeepSeek理性看待AI大模型的發展趨勢
2、剖析DeepSeek技術原理和核心價值
3、DeepSeek快速部署方案
4、RAG 工作原理與技術架構
5、基於 LlamaIndex 構建企業級私有知識庫
6、大模型專案升級與模型最佳化
7、基於DeepSeek大模型的RAG專案實踐
8、程式設計師擁抱AI大模型最佳學習路徑
第二天：AI大模型工程師面試收割機
1. 目前招聘崗位情況
2. 需要掌握的技術棧
–大模型 RAG 應用開發
–大模型應用微調與評估
–高質量資料集製作
–多卡聯合模型部署
3. 應用開發篇
– RAG專案開發的流程是什麼？
–文字切割有哪些好的方案？
– RAG最佳化方案有哪些？
– RAG評估怎麼做？
– RAG開發框架怎麼選擇？
–向量資料庫選型?
–向量資料庫最佳化？
4. 模型訓練與微調篇
–哪些需求任務（場景）需要做微調？
–任務資料集如何製作？
–怎樣保證資料集是高質量的？
–如何解決超長文字訓練存在的問題？
–微調的時候，指標從多少提升到多少?
–你覺得是做對了哪裡使得微調成功了?
–微調為啥選LoRA之類的?
5. 模型部署篇
–大模型部署方案
–推理效能最佳化
–推理服務部署
–模型轉換與合併
6. 簡歷最佳化篇
–至少有2-3個落地的大模型應用場景的專案
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– 掌握大模型前沿技術
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– 精準對標AI崗位需求
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