训练营
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成为AI浪潮中的领航者

AI Engineer 训练营

使用 LangChain 构建 RAG 系统和 Agents,Fine-tune Embeddings 和 Llama 3.1,在云端和本地部署到生产环境,并通过 LLM Ops 进行监控和评估

提升 AI 能力的数据科学家、机器学习工程师、DevOps 工程师、技术产品经理以及 AI 领域创业者量身定制

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feature掌握前沿技术
feature多平台部署
feature端到端 AI 解决方案
feature面向实战的项目体验
feature四大生成式 AI 核心模式
feature前沿工具与技术的实践
feature掌握前沿技术
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feature端到端 AI 解决方案
feature面向实战的项目体验
feature四大生成式 AI 核心模式
feature前沿工具与技术的实践

AI Engineer 训练营亮点

star前沿技术掌握:学习构建RAG系统、微调Llama 3.1和Embeddings等热门AI技术
star全栈AI开发技能:从零开始,涵盖AI应用的完整开发流程,包括部署到生产环境
star实战项目驱动:通过真实项目学习,提升实际操作能力,并为简历增加竞争力
star多平台部署:掌握云端和本地环境的灵活部署,适应不同企业需求
star专家指导与反馈:实时互动,获得导师和同学的专业反馈,确保学习效果最大化

为什么选择AI Engineer

选择成为AI工程师意味着走在技术创新的前沿。作为AI工程师,您将掌握大语言模型、RAG系统和智能体等前沿技术,参与从数据处理到模型部署的完整开发流程。AI工程师不仅在推动企业智能化转型中扮演关键角色,还能在各类行业中创造高效、自动化的解决方案。无论是提升职业竞争力,还是抓住AI时代的机遇,成为AI工程师都能让您在未来的科技浪潮中保持领先地位。 ...

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导师团队

G X
Tech Lead
G X

拥有莫纳什大学博士学位,专攻空间大数据研究。在谷歌学术上,他的 H 指数为 21,并且是 Kaggle 平台上的 Com ...

拥有莫纳什大学博士学位,专攻空间大数据研究。在谷歌学术上,他的 H 指数为 21,并且是 Kaggle 平台上的 Competition Expert,全球排名达到 4%。在曾经服务于 AusPost、NAB、REA 等企业期间,他参与了多个数据科学与数据工程项目的开发和实施。目前,他在澳大利亚领先的 B2B 电商平台 New Aim 担任 Tech Lead 一职,带领团队致力于构建现代化数据平台,以支持企业级 AI 应用。

G X
Leon Li
Staff SWE/AI Tech Lead
Leon Li

目前在Google担任Staff SWE,Cloud Database AI tech lead。主要负责云计算和AI相 ...

目前在Google担任Staff SWE,Cloud Database AI tech lead。主要负责云计算和AI相关业务。 ex-AWS Cloud Architect。负责帮AWS的大客户做架构与开发。有丰富AWS培训和招聘经验,拥有全部AWS架构方面的专家认证。

Leon LiLeon Li
Saisai Ma
Senior Data Scientist

南澳大学计算机科学(Causal Data Mining)Ph.D. 目前在澳大利亚税务局担任Assistant Dir ...

南澳大学计算机科学(Causal Data Mining)Ph.D. 目前在澳大利亚税务局担任Assistant Director Data Scientist 。他在学术和工业领域的数据科学项目中拥有约十年的经验,深刻理解数据挖掘和分析的复杂性,致力于通过高级数据科学技术推动政府数据的透明度和效率。

Sheldon Lin
AI Integration Architect
Sheldon Lin

Sheldon Lin是一位经验丰富的AI集成构架师,专长与数据科学、数据工程和机器学习运营,尤其关注生成式AI和大语 ...

Sheldon Lin是一位经验丰富的AI集成构架师,专长与数据科学、数据工程和机器学习运营,尤其关注生成式AI和大语言模型的企业级实施。他精通Python、R、SQL以及包括Azure、AWS、GCP在内的多个云平台,掌握各种机器学习技术。 成功交付项目的强大记录,包括使用Langchain开发LLM模型、为企业内部知识管理系统、为IT系统数据构建云原生流式数据管道等。

Sheldon LinSheldon Lin
Tony Wang
Principal Engineer
Tony Wang

Tony 老师,专注于软件开发,培训,中国人社部认证企业培训师,前 HSBC Academy 高级培训师。Tony 老师 ...

Tony 老师,专注于软件开发,培训,中国人社部认证企业培训师,前 HSBC Academy 高级培训师。Tony 老师具有 20 年全生命周期开发经验,所工作过的岗位包括程序员,培训师,培训经理,开发组长,架构师,项目经理,软件工程经理,Scrum master,也曾经创业,任营运总监。Tony 老师工作过的行业包括银行,保险,电信,电力,政府,公司规模从 10 人创业公司到行业巨头。

Tony Wang
Larry Jiang
AI Technical Architect
Larry Jiang

目前任职生成式AI 架构师,有healthcare, banking 和risk management 领域GenAI开 ...

目前任职生成式AI 架构师,有healthcare, banking 和risk management 领域GenAI开发和架构的经验。具有在多个云平台(包括AWS和Azure)上设计和实现先进AI解决方案的丰富经验。他擅长使用OpenAI API、LangChain、Transformer等工具进行Python编程和提示工程。Larry在领导AI功能开发、自动化数据流程和构建AI驱动解决方案方面展示了卓越的能力,特别是在提升预测准确性和运营效率方面。此外,他还精通数据操作与可视化、机器学习、大数据管理以及工作流自动化等技术。

Larry JiangLarry Jiang
Peiyao Li
Sr. Specialist SA GenAI
Peiyao Li

Peiyao Li是一位拥有超过十年数据科学、机器学习和云工程经验的资深人工智能和机器学习专家,目前任职于亚马逊网络服务 ...

Peiyao Li是一位拥有超过十年数据科学、机器学习和云工程经验的资深人工智能和机器学习专家,目前任职于亚马逊网络服务(AWS)。在AWS,Peiyao致力于协助客户利用AWS服务开发创新的机器学习解决方案。她在机器学习、自然语言处理、计算机视觉和生成式人工智能方面具有深厚的背景知识。此前,她曾在WooliesX担任高级数据科学家,运用数据分析增强顾客体验与忠诚度。Peiyao热衷于利用自己的技能和知识帮助企业和组织实现目标,并创造积极的社会影响。

Peiyao Li

价格选项

1
Price

$3299+$330GST

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Upfront Early Bird
15%off

早鸟价截止时间:10.20 24:00

$2799+$280GST

$3299

3
预报名

总价格2100 定金500 限制20人,截止日期09.30 12:00am

$2100+$210GST

谁应该参加我们的AI Engineer 训练营?

star数据科学家/机器学习工程师:提升全栈AI开发能力
star软件工程师:学习构建复杂AI应用
starDevOps/云工程师:转型为AI工程师
star技术产品经理:引导团队开发AI产品
starAI创业者:打造AI项目或升级产品
starAI初创公司:快速培养团队,推动AI产品落地
star大型企业:提升工作效率,实现业务智能化
star开发AI SaaS的企业:打造企业级AI解决方案

课程简介

Build RAG & Agents w/ LangChain. Fine-Tune Embeddings & Llama 3.1. Deploy to Prod in the Cloud & On-Prem. Monitor and Evaluate w/ LLM Ops

使用 LangChain 构建 Retrieval Augmented Generation (RAG) 系统和 AgentsFine-tuning EmbeddingsLlama 3.1。在云端和本地部署生产级应用,并通过 LLM Ops 进行监控和评估。

在本课程中,您将学习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)和Embeddings,以及Agents进行开发。

课程的核心是 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,课程将使用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。

课程受众对象

针对个人-Upskill

  • 数据科学家机器学习工程师,希望成为全栈AI从业者
  • 软件工程师,希望构建复杂的LLM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
  • 这门课程为希望提升 AI 能力的数据科学家机器学习工程师DevOps 工程师技术产品经理以及 AI 领域创业者量身定制。
  • 无论是希望提升现有技能的专业人士,还是初创企业技术领导者,您都将在这里获得全方位的 AI 工程能力。

针对企业

  • AI创业公司
  • 希望在企业内部实施AI产品的公司
  • 希望培养开发企业级AI应用能力的公司

学完本课程后,企业将获得的帮助:

  1. 定制适合自身业务的AI系统
  2. 提升员工的工作效率
  3. 帮助企业搭建AI SaaS系统

AI Engineer就业多方向选择

课程面向

不限制仅仅澳洲,全球,以及中国地区可以报名,欢迎来自各个国家的学员

学员需要具备以下基础知识:

  • 编程能力,尤其是Python
  • 基础云服务能力,如AWS、Azure
  • 熟练使用Git
  • 熟悉API开发
  • 会使用命令行工具
  • 基本的英语能力

使用业界领先的LLM工具

包括LangChain、Hugging Face、OpenAI、Meta、Qdrant、AWS和Azure,帮助学员掌握最前沿的AI开发技术,从理论到实践全面提升

课程大纲

课程亮点

掌握前沿技术

  • 学习使用业界领先的框架 LangChain 构建 检索增强生成(RAG) 系统和 Agents
  • 微调最新的Embeddings 和 Llama 3.1,提升模型性能,满足真实世界的复杂需求。

多平台部署

  • 了解如何将模型无缝部署到云端(如 AWS、Azure)和本地环境,确保灵活性和扩展性,适应不同企业需求。

端到端 AI 解决方案

  • 不仅仅是编写代码,您将深入掌握如何从零构建 AI 系统,并使用 LLM Ops 实时监控和评估模型的表现,优化性能。

面向实战的项目体验

  • 每周参与动手项目,设计并实现复杂的 LLM 应用,从快速原型到生产级应用。所有项目均在导师和同伴的实时反馈中完成,确保学习效果最大化。

四大生成式 AI 核心模式

  • 学习基于 Prompt Engineering(提示工程)Retrieval Augmented Generation(RAG)大语言模型(LLM) Fine-tuning 及 Agents 的开发模式,成为掌握生成式 AI 原理的专家。

前沿工具与技术的实践

  • 使用 LangSmith 提供的可视化和监控工具,为您的 AI 应用提供完整的监控解决方案,确保每个环节的准确性和可控性。
  • 学习如何通过 DSPy 优化提示,通过先进的检索和分块技术提升 RAG 系统的性能,并使用 AWQvLLM 优化推理和服务。

为什么要学习AI Engineer

Retrieval Augmented Generation (RAG)
学习构建RAG应用,并将LLM输出与参考数据相结合,构建企业级应用。

Agents
学习构建复杂的LLM应用,具备推理、行动能力,并能与外部工具协同工作。

Prompt Engineering
掌握如何通过提示工程快速开发原型、RAG应用和智能体。

Embedding Fine-Tuning
学习如何将开源的Embedding模型微调至特定领域的语言或数据中。

LLM Fine-Tuning
高效训练LLM模型,执行特定任务,并使用PEFT-LoRA等技术进行优化。

Visibility
掌握如何调试、测试和监控通过任何领先LLM框架构建的应用。

项目经验
在学习过程中完成的项目将帮助提升简历竞争力,适应实际工作需求。

资深一线大厂导师,助力你的职业提升

学习阶段 - Learning Roadmap

针对匠人学院,学员从0基础到AI Engineer

Stage 1: Web入门班

适合对象: 大学新生或零基础学习者
课程目标: 帮助学员快速掌握Web开发的基础知识,覆盖HTML、CSS、JavaScript等核心技术。通过简单的项目实战,使学员具备基本的前端开发能力,为后续的进阶学习打下坚实基础。

Stage 2: Web进阶班

适合对象: 大学毕业生或具备基本Web开发经验的学习者
课程目标: 强化学员的前端开发能力,并引入后端开发基础。课程内容包括React、Node.js、数据库等实用技术。通过项目开发,学员将进一步巩固Web开发全栈技能,能够独立完成简单的Web应用开发。

Stage 3: Web全栈班

适合对象: 准备进入职场的学员
课程目标: 帮助学员达到Job-ready的水平,具备应对真实工作环境的能力。课程涵盖全栈开发的各个方面,从前端、后端到数据库、部署,旨在让学员能够快速胜任初级Web开发者的岗位,并通过就业辅导,找到第一份工作。

Stage 4: DevOps基础/Cloud基础

适合对象: 已具备全栈开发技能,准备进一步提升的中级学员
课程目标: 专注于DevOps及云计算技术,帮助学员掌握CI/CD、容器化技术(如Docker)、云服务(如AWS、Azure)等行业前沿的开发和部署能力。通过真实项目的实战,学员能够在复杂的技术环境中提升工作效率,并具备架构及部署的能力。

Stage 5: AI Engineer

适合对象: 已具备中级开发能力,想要转向AI方向的学员
课程目标: 旨在培养具备AI工程能力的技术人才,内容包括机器学习、深度学习、NLP等AI核心技术。通过AI项目实战,学员将具备数据处理、模型构建和部署的能力,能够胜任AI工程师的工作岗位。

证书获取

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

匠小花 - AI模拟面试助手

项目简介

匠小花是贯穿整个AI Engineer训练营的重要实战项目,也是您从学员成长为AI工程师的重要里程碑。在这个项目中,您将构建一个智能化的AI面试助手,支持中文和英文的文本、语音交互,能够为用户提供个性化的面试反馈。这不仅仅是一个“模拟面试”工具,更是一个展示您AI技术水平的企业级应用,全面锻炼您的工程思维和动手能力。

项目亮点

  1. 全栈开发体验:从模型设计、数据处理到生产环境部署,您将全程参与,学习如何将一个AI项目从0构建到落地。这不仅让您掌握完整的开发流程,还能积累真实的项目经验,提升您在职场中的竞争力。
  2. 热门技术应用:项目中您将使用前沿的技术,如自然语言处理(NLP)、嵌入模型(Embeddings)的微调、智能体(Agents)的实现等。通过实际操作,您将熟悉PEFT(参数高效微调)LoRA/QLoRA等优化技术,这些都是当下企业急需的AI技能。
  3. 智能多轮交互:匠小花能够进行多轮对话,模拟真实面试中的复杂交互,帮助求职者提升表现。这不仅能处理简单的行为面试,还可支持技术面试场景。通过项目开发,您将深入理解如何设计和优化多轮交互系统,让面试体验更加真实、智能。
  4. 双语支持,国际化扩展:匠小花的强大之处在于它不仅支持中文,还可以进行英文面试。这使您在构建项目时,可以着眼于国际化应用场景,未来无论是进军跨国企业,还是服务全球市场,都将游刃有余。
  5. 全栈云端部署:项目中,您将学习如何将系统高效部署到云端(如AWS、Azure),并用LangSmith工具进行性能监控和调优,确保系统在大规模应用下的稳定性和扩展性。这些经验将让您在处理复杂的生产环境时游刃有余。

课程结合

  • 自然语言处理:您将在课程中学习NLP技术,并应用到匠小花项目中,构建多轮对话和语义理解能力。
  • 嵌入模型(Embeddings)微调:课程中的嵌入模型微调模块,将为您提供如何优化模型的核心技术,这将直接应用到匠小花中,使系统具备高度定制化的面试体验。
  • Agents架构:项目涉及到智能体的应用,您将在课程中学习如何设计、实现和优化多智能体系统,并通过匠小花项目,掌握实际的应用技能。
  • 云端部署与监控:课程中的云服务模块将为您讲解如何将AI项目部署到生产环境中,结合项目,您将实操如何部署并进行监控调优。

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。

问答

工具费用?

不用担心!这门课程适合没有GPU资源的学员
我们采用开源软件和标准硬件,并且不依赖特定云平台,尽量将额外费用控制在100美元以内。更多详情见问答部分!

先决条件?

所有申请者都必须完成 AI工程师训练营挑战,该挑战要求您设置LLM应用开发环境并部署您的第一个LLM应用!

如果不确定这是否适合您,提交申请并尝试挑战,这将是测试您是否对该技术水平感兴趣的最佳方法!

课程项目是什么?

AI模拟面试系统。

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。

我们如何线上上课的

  • 灵活的学习交流时间:随时随地进入课堂
  • 沉浸式学习环境:通过虚拟空间创建了一个高度互动和沉浸式的学习环境。学生可以在虚拟教室、实验室和会议室中进行交流和合作,增强了参与感和实际的课堂体验。
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线上学习减少孤单感

  • 减少学习孤单感:看看还有谁和你在学习,找到志同道合的学习伙伴,共同进步。
  • 提升社交能力:虚拟环境中,学生可以自由结交新朋友,进行社交互动。这有助于提升学生的社交能力和团队协作精神,特别是对内向或害羞的学生来说,虚拟环境提供了一个更舒适的交流平台。

我们如何讨论项目?如何团队做项目

  • 快速建立紧密的团队协作氛围:更高效真实的进行讨论
  • 即时反馈和支持:教师和助教实时观察学生的学习情况,提供即时的反馈和支持。这种即时反馈机制有助于及时解决学生的问题,增强学习效果。
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JR Academy acknowledges Traditional Owners of Country throughout Australia and recognises the continuing connection to lands, waters and communities. We pay our respect to Aboriginal and Torres Strait Islander cultures; and to Elders past and present. Aboriginal and Torres Strait Islander peoples should be aware that this website may contain images or names of people who have since passed away.

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