培训背景

当前大模型、AI Agent等生成式AI技术已全面进入企业规模化落地阶段，但行业普遍存在AI落地断层，大量项目停留在POC阶段难以量产，无法创造持续业务价值。市场对兼具开发、云原生、数据、大模型落地能力的FDE人才需求激增，复合型人才缺口巨大。传统开发、运维、数据、算法人员技能割裂，难以独立完成端到端AI交付；企业落地还面临私有数据治理难、RAG工程化不足、智能体无法联动业务、边缘部署无标准、安全监控缺失等痛点。市面上培训多聚焦单一技术模块，缺少完整落地实战体系。

目标学员

后端开发工程师、全栈开发工程师、云原生工程师、运维工程师、SRE工程师、数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师、大模型调优工程师、AI实施工程师、数字化交付顾问、RPA开发工程师、AI产品负责人、初级AI研发人员、人工智能相关专业在校生等人员

预期收益

掌握PEST-C、VSM、主数据溯源等行业分析方法，具备政企分层沟通、现场突发问题处置能力；

熟练Python工程、Git、Docker/K8s、Helm，完成私有化、信创环境下API开发部署；

掌握CDC、dbt数仓分层、数据质量监控，可搭建业务本体与语义知识图谱；

精通RAG向量库、Agent工具编排、RPA自动化，构建端到端智能业务流程；

掌握模型量化蒸馏、云边协同部署，匹配水利、制造等行业离线合规要求；

落地IAM权限、等保国密、高可用容灾压测，构建符合规范的生产级系统；

输出运维SOP、开展客户实操培训，完成项目复盘、知识转移与平稳撤场。

解决方案

培训形式：专家面授精讲

培训时长：4天，每天6小时

培训特色：

全链路实战：完整复刻从需求梳理、PoC开发、集群部署、监控运维到业务迭代的标准化交付流程，一站补齐AI工程化落地全栈能力。

场景驱动：以政企真实落地场景为牵引，配套多套可直接复用的企业实操项目，学完即可独立搭建私有知识库、边缘推理服务、智能自动化业务系统。

成果导向：每个核心模块均产出可运行成果物，学员带走的不只是笔记，更是可复用的代码资产与方案模板。

方法沉淀：在传授主流工具实操技能的同时，沉淀场景工程、PoC验证、生产部署决策等可跨工具复用的底层工作法。

对标前沿：深度研究OpenAI、Anthropic、Palantir等全球顶尖AI公司的FDE实践体系，融合中国政企落地真实案例。

课程大纲

专家讲师

邹伟老师 某工业大学人工智能研究院院长

邹老师博士学历，毕业于中国地质科学院，兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授、硕士生导师。主持研发50多个人工智能领域工业级项目，广泛应用于能源、医疗、交通、气象、银行等多个领域。硕博期间主持研发大型行业建模软件，代码量100万行（从底层开发是考虑后期维护和产权）。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。成立中国科学院邹博人工智能研究中心，在翔创、天识等公司担任技术顾问，曾在多个在线平台授课，广受网友好评，累计学习人数超过百万。公开出版《强化学习》、《Python深度学习实践》、《自然语言处理》等11部专著和译著。在国内外期刊会议发表论文10余篇，获得国家发明专利1项，著书1本，译书6本。2017年主持科研项目荣获国土资源科学技术一等奖。为众多知名企业进行过上百场讲座和内部培训，其中包括中国移动、CSDN、中国建设银行、花旗银行、中信集团、中航信、烽火科技、京东方、中科曙光、京东、大唐、完美世界等。

服务标准

课前、课中、课后全流程服务，精准提升培训质量和学习效果。

课前：（前期调研+项目启动）

做好学员课前通知及上课指引；

做好学员基础能力测评及课程需求调研；

搭建班级沟通群方便同步信息及学习资料。

课中：（课程交付+服务保障）

以多元教学法保障授课质量，通过互动调动学员积极性；

讲师每日对课程开展复盘总结，根据学员反馈调整教学节奏和内容；

负责培训考勤管理，实时向甲方同步情况，确保培训出勤率。

课后：（项目复盘+结项报告）

做好学员满意度调查，并根据建议持续提升授课及服务水平；

根据甲方需求，做好培训后的考核，确保学员学有所获；

根据甲方需求，为甲方提供培训总结，促进知识的共享与沉淀