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❗️
