在人工智能大放异彩的今天，AI Engineer 这个职业正逐渐成为职场中的"顶流"。如果你想深入掌握如何构建和部署AI应用，推动自己的职业发展迈向新高度，那你绝不能错过这次AI Engineer训练营公开课！
⏰时间
10月13日 (星期日)
晚上20:00 -21:00 悉尼时间
🧭形式
线上
本次公开课邀请到了AI Engineer训练营课程导师,带你了解AI Engineer行业与AI Engineer训练营~
公开课内容：
· AI Engineer训练营课程内容解读（课程大纲，导师阵容等）
· AI Engineer行业现状与发展
· AI Engineer职业发展道路
· AI Engineer适合什么样的人群
· ...
为什么要选择AI Engineer训练营？
资深一线大厂导师，助力你的职业提升！
AI Engineer训练营学什么？
训练营将带你全方位掌握最新的AI技术，包括：
- 如何使用LangChain构建Retrieval Augmented Generation (RAG)系统和Agents
- 微调Embeddings和最新的Llama 3.1模型
- 如何在云端和本地部署生产级应用
- 通过LLM Ops对其进行监控和评估
同时，训练营将会介绍如何根据最佳实践原型设计LLM应用，并基于生成式AI的四大核心模式：
- Prompt Engineering（提示工程）
- Retrieval Augmented Generation (RAG)（检索增强生成）
- 大语言模型（LLM）
- 微调嵌入模型（Embeddings）
- 开发智能体（Agents）
此外，核心是 RAG 系统。您将学习如何从OpenAI GPT模型快速原型设计应用，进而使用最新的开源LLM和嵌入模型构建具备可扩展性的生产级应用。
同时，您无需绑定于单一云计算供应商，我们将使用Python和核心版本控制工具LangChain，从零构建系统。LangChain 是构建生产级LLM应用的领先框架。
AI Engineer训练营适合我吗？
无论你是刚开始AI职业的入门者，还是希望在AI领域深入发展的从业者，训练营都为你提供了全面的技能提升机会。欢迎全球学员报名，包括中国地区学员。
- 数据科学家和机器学习工程师，全栈AI从业者
- 软件工程师，希望构建复杂LLLM应用
- DevOps工程师/云端工程师，希望转型为全栈AI工程师
- 技术产品经理(TPM)，需要指导团队构建AI应用
- 联合创始人/创始人，尤其是AI领域的创业者
- AI博士研究生
参加完AI Engineer训练营我能学到？
RAG Architecture
通过RAG模型结合LLM与Vector Database，帮助学员掌握从数据提取到智能问答的全流程AI开发技能。
Simple RAG
本课程将教会学员如何通过RAG模型，将Structured Data和Unstructured Data进行Chunks处理，利用Vector DB存储Embeddings，并结合LLM生成智能化的回答。
An Enterprise RAG System
使用Enterprise RAG架构，通过User Input、Encoder、Retrieval、Generator等模块，并结合Observability与Storage机制，实现企业级智能信息检索与响应生成。
核心技术应用场景
RAG 系统（Retrieval Augmented Generation）
应用场景：RAG系统可以帮助企业从海量内部数据中快速检索所需信息，并通过生成式AI生成精准的回答。
具体案例：
企业知识库：企业常常拥有庞大的文档和数据库，RAG系统可以让员工通过自然语言查询相关信息，自动生成解释或报告，极大提高工作效率。
客户支持：在客服系统中，RAG系统能够基于客户的提问快速检索常见问题文档，并生成个性化回复，提升客户服务的智能化水平。
Fine-Tune Embeddings 和 Llama 3.1
应用场景：通过Fine-tuning Embeddings，企业可以让AI系统在理解和生成自然语言时更加精准，适应具体的业务需求。
具体案例：
定制化聊天机器人：企业可以通过Fine-tuning Embeddings来训练AI系统，使其对特定领域的术语和语言更加敏感，从而提升聊天机器人的回答质量。
法律文档处理：在法律领域，通过Fine-tuning Llama 3.1，可以让AI系统更好地理解和分析复杂的法律术语和文档，帮助企业自动化处理法律事务。
云端与本地生产部署
应用场景：根据企业的需求，AI系统可以灵活部署在云端或本地，以保证数据安全和系统的可扩展性。
具体案例：
SaaS企业的AI服务：在云端部署AI系统，帮助SaaS企业向客户提供灵活、可扩展的AI服务，同时降低IT基础设施成本。
医疗行业的数据隐私保护：本地部署可以确保敏感数据的安全性，特别是在需要遵守严格隐私法规的行业（如医疗、金融）中，AI系统可以安全运行在企业的本地服务器上。
Agents（智能体）
应用场景：智能体能够自主完成多步骤任务，适用于自动化操作、业务流程管理等复杂场景。
具体案例：
电商平台的自动化客服：Agents可以模拟客服人员的操作，回答顾客的咨询，处理订单、库存查询等一系列任务，减少人工干预。
金融行业的合规审查：Agents可以自动完成合规文档的审核与分类，执行多步骤的任务流程，确保审查的高效与准确。
LLM Ops 监控与评估
应用场景：通过LLM Ops，企业可以对AI系统的运行状况进行实时监控，确保其在生产环境中保持高性能并能及时调整优化。
具体案例：
电商推荐系统：实时监控AI推荐引擎的性能，跟踪用户行为和模型输出，以便优化推荐效果，确保系统的稳定和响应速度。
数据分析平台：在大型企业的数据分析平台中，使用LLM Ops来监控AI模型的精度和表现，及时发现问题并进行调整，保证分析结果的可靠性。
🙋报名方式
立即报名！扫描下方二维码。
❗️名额有限，快来报名❗️
