課程

• GitHub Copilot兩天線下工作坊：入門AI工具輔助編程實戰(zhàn)

  全面了解Copilot的工作原理，建立AI輔助編程知識體系
  不止于呈現(xiàn)技巧，更是呈現(xiàn)Copilot的工作原理，建立對AI輔助編程的整體認知
  實際操作用Copilot做開發(fā)，演練典型研發(fā)工作場景
  使用工作坊提供的Copilot賬號（3個月有效），現(xiàn)場演練用Copilot解決典型開發(fā)挑戰(zhàn)

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• Github Copilot 訓練營

  本課程旨在深入探索GitHub Copilot的強大功能，它是一個由人工智能驅動的代碼助手，能夠顯著提高編程效率和質量。課程將從GitHub Copilot的工作原理開始，逐步引導學員了解其部署和環(huán)境初始化過程。通過上午的課程，學員將掌握如何有效使用提示詞來最大化GitHub Copilot的潛力。下午的課程將專注于實際編程技巧，并通過兩個實戰(zhàn)演練——.NET云上應用開發(fā)和Node.js應用開發(fā)，讓學員親身體驗GitHub Copilot在實際項目中的應用。

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• AIGC辦公效率提升課程

  在數字化時代，人工智能與日常工作的融合已成為提升工作效率的關鍵。AIGC辦公效率提升大師班旨在為希望在日常辦公中充分利用人工智能生成內容（AIGC）技術的專業(yè)人士提供一套全面、實用的技能培訓。本課程涵蓋了從高效提問、文檔撰寫、演示制作到數據分析、新媒體運營、人力資源管理以及商務合作等多個方面，通過深入淺出的教學和實踐操作，幫助學員掌握AIGC技術在辦公場景中的應用，從而提高工作效率、優(yōu)化工作流程、增強決策質量。

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• Kubernetes 培訓課程

  ? 幫助學員了解以下內容
  ? 深入理解容器及 Kubernetes 的理論知識和日常操作
  ? 從 0 開始構建基于 Kubernetes 的分布式應用部署和運維平臺
  ? 掌握如何使用 Kubernetes 自動化部署和運維服務
  ? 了解 Kubernetes 在企業(yè)中的最佳實踐

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• 生成式人工智能和大語言模型技術概覽

  本課程旨在深入探索生成式人工智能（AIGC）的基本概念和技術體系，尤其是大語言模型（LLM）和OpenAI。我們將詳細介紹提示工程的應用，并提供實用的技巧和最佳實踐，以優(yōu)化LLM的輸出質量。課程還將指導學員如何搭建和管理AIGC開發(fā)環(huán)境，包括創(chuàng)建個人專屬的ChatGPT游樂場和部署本地LLM模型。通過本課程，學員將具備使用和優(yōu)化AIGC技術的能力，從而實現(xiàn)更具創(chuàng)新性和個性化的應用解決方案。

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• 使用 LangChain 開發(fā)AIGC應用

  本課程將提供對LangChain框架的全面介紹，包括其核心概念、組件、安裝和使用。課程內容將涵蓋如何通過LangChain調用大型語言模型（LLM）進行有效溝通，以及如何設計和解析模型輸出。此外，課程還將深入探討如何通過Chain機制串聯(lián)不同的組件，以及如何利用Memory功能保存和利用對話上下文。Agent部分將介紹代理的概念和高級應用，包括如何實現(xiàn)角色扮演和自動化任務執(zhí)行。最后，課程將通過實戰(zhàn)項目，指導學員構建客服Chatbot和知識庫問答系統(tǒng)，將理論知識應用于實際場景中。

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• 使用 Azure OpenAI 開發(fā) AIGC 解決方案

  Azure OpenAI服務提供訪問OpenAI強大大型語言模型的能力，例如GPT；這是流行的ChatGPT服務背后的模型。這些模型賦予各種自然語言處理（NLP）解決方案理解、對話和生成內容的能力?？梢酝ㄟ^REST API、SDK和Azure OpenAI Studio訪問此服務。在本課程中，將學習配置Azure OpenAI服務、部署模型并將其用于生成式人工智能應用程序的方法。

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• 實現(xiàn)自主可控的AIGC應用開發(fā)底座

  本課程"實現(xiàn)自主可控的AIGC應用開發(fā)底座"旨在指導學員如何利用一系列開源工具形成工具鏈，實現(xiàn)自主可控的AIGC解決方案底座。我們將首先介紹如何使用開源工具搭建和管理API網關，這是連接模型和應用的重要橋梁。接著，我們將學習如何在本地環(huán)境中運行和測試開源大型語言模型（LLM），這是自然語言處理（NLP）解決方案的核心。然后，我們將探討如何構建低代碼無代碼的AIGC應用開發(fā)平臺，使得開發(fā)過程更加高效和靈活。最后，我們將學習如何將LLM應用部署和上線，以實現(xiàn)其在實際環(huán)境中的應用。通過本課程，學員將掌握如何利用開源工具實現(xiàn)自主可控的AIGC解決方案底座的全套技能。

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• 容器基本概念和 Kubernetes 的部署

  幫助學員了解以下內容
  ? 深入理解容器及 Kubernetes 的理論知識和日常操作
  ? 從 0 開始構建基于 Kubernetes 的分布式應用部署和運維平臺
  ? 掌握如何使用 Kubernetes 自動化部署和運維服務
  ? 了解 Kubernetes 在企業(yè)中的最佳實踐

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• 微服務核心技術和治理實踐

  ? 微服務核心技術
  ? 架構的演變歷程、微服務的架構描述和特性
  ? 剖析微服務架構的各大組件
  ? 微服務架構設計的高可用性。
  ? Service Mesh 的基本概念；
  ? Service Sesh(Istio)在企業(yè)微服務治理中的具體應用

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• Service Mesh 和 Istio 的原理和實踐

  Service Mesh 技術歷經三年多，無論是國內還是國外，這門新技術相關的資料和書籍都太少，網
  絡 上也鮮有成體系的課程，這給學習者增加了時間成本。然而，很多開發(fā)者一方面對 Service
  Mesh 的 概念不太了解，沒有辦法很好地理解 Service Mesh 的核心功能。另一方面，Service
  Mesh 實踐和落 地的學習內容也很有限，這為想要深入學習和進行實踐的開發(fā)者帶來了不便。
  因此，本課程從回顧服務網格的發(fā)展歷程講起，讓你能夠更好的理解它的概念和核心功能。通過
  實戰(zhàn) 演練，熟練掌握 Istio 流量控制、安全、服務可觀測性等方面的功能。通過幾個最佳實踐，
  將 Service Mesh 應用到項目中。從而，帶你成為真正的 Service Mesh 技術的踐行者

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• Serverless 的原理和實踐

  Serverless 興起于 2017 年，近年伴隨著云原生概念的推廣愈發(fā)火爆。在這波浪潮里，以阿里巴
  巴、 騰訊這樣的一線大廠為首，越來越多的互聯(lián)網公司開始關注甚至推進 Serverless 的應用?？?br /> 上去，Serverless 就是讓前端拓寬邊界，去做一些后端的事情。可事實上，它對于前后端程 序員
  的機遇和挑戰(zhàn)又是什么？Serverless 又該如何與現(xiàn)有業(yè)務結合去談實踐？ 本課程，從 Serverless
  的概念、運行原理入手，到應用實踐，帶你系統(tǒng)化地深入學習 Serverless

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• 分布式應用架構設計

  在大型互聯(lián)網應用架構的演變過程中，集中式的架構設計出于對系統(tǒng)的可擴展性，可維護性，成
  本等多方面因素的考慮，逐漸被放棄。分布式架構的核心思想是采用大量廉價的 PC Server ,構建
  一個低成本，高可用，高可擴展，高吞吐的集群系統(tǒng)，以支撐海量用戶的訪問和數據存儲，理論
  上具備無限的擴展能力。
  分布式系統(tǒng)的設計，是一門復雜的學問，它涉及到諸多技術領域。為了化繁為簡，本課程將架構
  設計方法論的主要原則 規(guī)范和最佳實踐從諸多技術細節(jié)中進行高度概括，希望能幫助學員了解分
  布式架構演進歷程、掌握分布式架構設計方法和相關關鍵技術。

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• DevOps 理論和技術實現(xiàn)

  本課程提供了基本概念，幫助學生為深入了解特定的 DevOps 實踐做好準備。
  我們將介紹部署和配置標準化基礎架構，持續(xù)集成和持續(xù)部署自動化構建和部署，并在發(fā)布前和
  生產中自動化測試。該課程還將涵蓋從生產中不斷學習，以及如何根據應用程序監(jiān)控來改進和擴
  展業(yè)務成果。

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• 使用AzureOpenAI開發(fā)AIGC應用

  這門課程主要是關于Azure OpenAI服務和LangChain的應用。我們首先會介紹如何訪問和部署Azure OpenAI服務，以及如何通過提示工程從模型中獲取輸出。然后，我們將深入講解如何將Azure OpenAI集成到應用中，并利用REST API或SDK進行操作。
  接下來，我們會討論提示工程和使用Azure OpenAI服務進行代碼生成，對如何在程序中利用自然語言來構建和優(yōu)化代碼進行深入探索。我們也會扎實的研究如何添加和聊天使用自己的數據源。
  在掌握了Azure OpenAI服務的基本應用后，我們會轉向學習LangChain，包括其基本概念、組件以及環(huán)境的安裝。然后我們會詳細學習Chain，用于串聯(lián)不同的組件，并研究Memory，以保存對話上下文。
  課程會深入討論代理（Agent）的概念和體系，以及高級應用，包括實現(xiàn)檢索增強生成（RAG）、連接數據庫，并通過回調函數實現(xiàn)異步通信機制等。
  該課程將以一個綜合演練和一個項目實戰(zhàn)來結束，分別是構建客服Chatbot和開發(fā)知識庫問答系統(tǒng)。

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• 生成式人工智能（AIGC）和大語言模型（LLM）技術的深度研究

  在這個課程中，我們首先將研究生成式人工智能（AIGC）和大語言模型（LLM）的概念和技術體系，探討其工作原理，生態(tài)體系以及與 OpenAI的關系。接下來，我們將深入討論"提示工程"，介紹如何構建和優(yōu)化提示以提高LLM的結果質量。在環(huán)境配置方面，我們將展示如何使用Python代碼實現(xiàn)流式自動對話，并快速創(chuàng)建Chat Bot。
  在課程的第二部分，我們將通過LangChain來開發(fā)AIGC應用，詳細講解其概念、模型調用、提示工程、輸出解析。我們還會介紹如何在LangChain中使用鏈（Chain）、內存（Memory）和代理（Agent）。一起探索樓LangChain的高級應用，并在實際演練中構建一個客戶服務型Chatbot。
  最后，我們將搭建一個API網關，實現(xiàn)LLM模型的本地運行，并構建一個低代碼/無代碼的AIGC開發(fā)平臺。課程最后將主要專注于應用部署，包含容器化部署和PaaS化部署，以便于快速上線自定義LLM應用。

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• 深入探索 AI、AIGC 與 LLM：技術原理、前沿進展與企業(yè)級應用實踐

  本課程旨在幫助學員全面、深入地理解人工智能（AI）、人工智能生成內容（AIGC）和大型語言模型（LLM）領域的核心概念、技術原理、前沿進展和企業(yè)級應用實踐。課程將從 AI 的思想源流和技術演進講起，重點剖析深度學習和 Transformer 架構如何驅動 AIGC 的爆發(fā)。深入解析 LLM 的工作原理、能力與局限，并對比分析主流 LLM 的特點與適用場景。詳細講解檢索增強生成（RAG）等關鍵解決方案模式，并通過豐富的行業(yè)案例，展示 AIGC/LLM 如何在企業(yè)中創(chuàng)造價值。最后，課程將探討企業(yè)應用 AIGC 的最佳實踐與挑戰(zhàn)，以及伴隨技術發(fā)展而來的倫理與社會影響，幫助學員在擁抱技術的同時，承擔起相應的責任。

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• DeepSeek V3 / R1 深度解析：原理、特點與技術貢獻

  本課程旨在幫助學員深入理解 DeepSeek AI 及其 V3/R1 系列模型的核心技術原理、架構創(chuàng)新、性能優(yōu)勢、效率特點與開源貢獻。課程將從 DeepSeek AI 的獨特發(fā)展理念講起，重點剖析 V3/R1 系列在代碼和數學領域的標桿地位。詳細講解 MoE 架構、FP8 低精度計算、Flash MLA 等關鍵技術，以及 DeepEP， DeepGEMM 等核心基礎設施庫，并通過量化指標來評估其性能和效率。最后，課程將闡明 DeepSeek 的開源策略及其在 AI 社區(qū)中的重要意義。

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• 提示詞技巧和個人效率提升工具的使用

  本課程旨在幫助學員掌握高級提示詞技巧，并學會運用 AI 工具（如 Cherry Studio 和飛書多維表格）提升個人和團隊的工作效率。課程將從指令模型和推理模型特點分析入手，深入講解 Prompt 優(yōu)化策略，并通過實戰(zhàn)案例演示如何利用 AI 助手處理郵件、生成會議紀要、進行內容創(chuàng)作、快速學習信息、規(guī)劃任務等。此外，課程還將詳細介紹 Cherry Studio 的功能與使用，以及飛書多維表格與 DeepSeek 的集成，幫助學員將 AI 技術無縫融入日常工作流程，實現(xiàn)效率倍增。

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• DeepSeek API 的獲取和使用

  本課程旨在幫助學員掌握 DeepSeek 云 API 的獲取、配置和使用方法，并了解 LLM API 的基本原理和應用場景。課程將從 LLM 與 API 的關系講起，詳細講解 DeepSeek API 的請求結構、核心參數和編程實踐，包括使用 Python 調用 API、處理響應結果和構建交互式應用。此外，課程還將介紹如何安全管理 API 密鑰，并對比分析 API 調用與本地部署的優(yōu)劣勢，幫助學員充分利用 DeepSeek API 賦能各種應用開發(fā)。

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• DeepSeek 進階開發(fā)：從結構化輸出到智能工具

  本課程旨在幫助學員掌握 DeepSeek 大模型的進階開發(fā)技巧，重點學習如何利用 JSON Mode 強制模型輸出結構化數據，以及如何通過 Function Calling/Tool Use 功能賦予模型調用外部工具的能力。課程將從 JSON Mode 的原理與實踐入手，詳細講解提示詞設計和錯誤處理，并通過代碼示例演示如何強制模型返回符合 JSON 格式的數據。隨后，深入剖析 Function Calling/Tool Use 的核心概念與流程，掌握定義、調用和響應工具的完整步驟，并利用 SearXNG 搜索引擎構建一個能夠聯(lián)網搜索信息的交互式應用。此外，課程還將探討 Prompt 的高效管理策略， 助力學員構建更智能、更實用的 DeepSeek 應用。

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• 基于 AutoGen 的多智能體應用構建

  本課程旨在幫助學員掌握 AutoGen 框架，構建強大的多智能體應用。課程將從 AI 智能體與多智能體系統(tǒng)的基本概念講起，重點學習 AutoGen 的核心組件 ConversableAgent 的使用方法，并逐步深入探討多種智能體協(xié)作模式，包括順序對話、反思、嵌套對話和群聊。此外，還將學習如何通過 Function Calling/Tool Use 功能賦予智能體調用外部工具的能力，并通過代碼生成與執(zhí)行來實現(xiàn)更復雜的任務。最終，學員將能夠根據實際需求設計、構建和編排多智能體系統(tǒng)，解決更復雜、更動態(tài)的問題。

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• 使用 Dify 構建企業(yè)級智能應用解決方案

  本課程旨在幫助學員了解 Dify 平臺，并掌握企業(yè)級智能應用解決方案的構建方法。課程將從企業(yè) AI 應用開發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)入手，深入講解 Dify 平臺的核心定位、設計理念和關鍵特性。詳細介紹如何利用 Dify 提供的可視化編排工具、多模型支持、RAG 引擎和 Agent 框架等功能，實現(xiàn)智能應用的快速開發(fā)、安全部署和靈活擴展。通過本課程的學習，學員將能夠利用 Dify 構建出高效、可靠且符合企業(yè)需求的智能應用解決方案。

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大會議題