


AI人工智能大模型实战就业班
一乐AI教育
全日制
【方向分类】
Python 与大模型应用
【适合人群】
开发者、数据分析师、AI 应用工程师、技术产品经理
【课程整体介绍】
| 第一阶段 (共 18 天)AI 编程语言 Python | 第二阶段 (共 28 天)AI 应用 大模型与智能体开发 | 第三阶段 (共 28 天)AI 算法 深度学习与大模型算法 | |
|---|---|---|---|
| 阶段名称 | AI 编程语言 Python | AI 应用 大模型与智能体开发 | AI 算法 深度学习与大模型算法 |
| 就业岗位 | 自动化测试工程师自动化运维工程师办公自动化工程师少儿编程讲师 | AIGC 工程师大模型开发工程师大模型全栈工程师智能体开发工程师AI 应用开发工程师 | 机器学习工程师人工智能工程师深度学习工程师图像算法工程师自然语言处理工程师大模型算法工程师 |
| 薪资范围 | 8~12K | 10~25K | 15~40K |
| 级别 | 初级岗位 | 中级岗位 | 高级岗位 |
【课程阶段解读:第一阶段】
阶段任务:学会编程
| 课程名称 | 天数 | 内容 | 目标 |
|---|---|---|---|
| Python 基本语法 | 8 | Python 介绍,数据基本运算流程控制语句,容器,函数 | 掌握 Python 语言基本语法代码编写方式和规范,学习面向过程思想 |
| 面向对象编程 | 3 | 面向对象核心思想:封装、继承、多态 | 掌握面向对象思想 |
| Python 高级 | 5 | 模块、迭代器、生成器、高阶函数 | 掌握 Python 高级特性 |
| 阶段项目实战 | 2 | 信息管理系统 | 能用编程语言实现业务需求 |
【课程阶段解读:第二阶段】
阶段任务:掌握大模型与智能体开发,成为 AI 应用工程师
| 课程名称 | 天数 | 内容 | 目标 |
|---|---|---|---|
| MySQL 数据库 | 5 | 数据库管理、数据统计、多表查询、数据库优化、存储过程、pymysql、事务处理 | 学习 SQL 语言,掌握数据操作技巧 |
| 网络与并发编程 | 4 | Linux、网络通信原理、UDP 与 TCP 编程、多线程与多进程编程 | 掌握 Linux/Unix 下网络编程技术 |
| 大模型开发技术 | 5 | 大模型简介、Prompt 工程、DeepSeek 开发技术、Function Calling、RAG、Embedding、向量数据库、Chromadb、文本分片、文本检索技术 | 掌握大模型开发基础 |
| LangChain 大模型开发框架 | 2 | LangChain 介绍、安装、I/O(Prompt Template、Output Parser、文档处理器)、检索器、Memory、Runnable | 掌握 LangChain 大模型开发框架 |
| 智能体开发技术 | 2 | Agent 概述、特点、常见 Agent 框架对比、ReAct 框架、第三方 Agent 平台介绍、多智能体框架 LangGraph | 掌握智能体开发技术 |
| 多模态 | 1 | 什么是多模态、多模态的应用、主流多模态模型、多模态案例 | 掌握多模态开发技术 |
| 阶段项目实战 | 4 | 文档处理智能体股票情报分析智能体基于多智能体的量化分析系统 | 综合运用网络、数据库、大模型、Agent 构建智能体 |
【课程阶段解读:第三阶段】
阶段任务:掌握 AI 核心算法,成为 AI 算法工程师
| 课程名称 | 天数 | 内容 | 目标 | 项目及案例 |
|---|---|---|---|---|
| 机器学习 | 7 | 人工智能导论、科学计算库、数据可视化、线性回归、多项式回归、决策树、集成学习、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类、EM 算法、PCA | 掌握人工智能基本原理、算法 | 共享单车使用量预测、房价预测、汽车质量预测 |
| 深度学习 | 3 | 深度学习基本理论、神经网络、CNN(LeNet、AlexNet、VGG、ResNet)、RNN、Transformer | 理解深度学习基本理论、原理及经典模型 | 手写体识别、图像分类 |
| 计算机视觉 | 11 | 计算机图像基本理论、图像形态变换、图像色彩变换、图像梯度处理、OpenCV、Tensorflow、PaddlePaddle、Pytorch、目标检测、OCR、图像分割 | 掌握深度学习图像识别理论、原理、模型及实现方法 | 工业产品质检、票据识别 |
| 自然语言处理 | 5 | NLP 概述及基本概念、NLP 知识体系、分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本表示、语言模型、RNN、LSTM、Seq2Seq、Transformer、GPT | 掌握自然语言处理理论、原理、模型及实现方法 | 文本关键词提取、垃圾邮件识别、中文文本情感分析、快递单信息抽取 |
| 就业训练营 | 3~5 天 | 面试题讲解、项目实战 | 掌握常见面试题及回答技巧,了解真实项目所涉及技术、项目过程 |
【学习完成达到的能力水平】
- 课程对标人工智能研究生专业能力水平
- 能胜任 AI 初、中级算法工程师、AI 应用工程师、AI 产品经理 / 方案专家等岗位
- 技能横跨计算机视觉、自然语言处理、大模型技术等多个子学科
【讲师介绍】
王丹波
电子科大软件工程硕士学位,11年软件开发经验,8年AI从业经验熟悉C/Java/python等开发语言,熟悉复杂软件系统架构设计,熟悉金融产品开发曾从事银行核心/支付/票据、建设银行中间业务系统、华夏基金清算系统、协议分析、数据加密项目开发;
保险预测系统、笔迹分析系统、智慧书写、咨询公司文档编写智能体、证券投资分析等AI项目研发
2020年通过华为人工智能高级工程师认证、华为人工智能高级工程师讲师认证
累计辅导数万名学员实现AI/数据分析/软件行业就业,就业90%+,学生高薪资50000/月
【课程信息】
校区:南京秦淮区、郑州中原区
班型人数:小班教学,5-15人/班
学习周期:全日制
上课时间:9:00-18:00
食宿方面:推荐住宿,有送餐
授课方式:线下面授 + 云端算力实操,项目制
机构优势:小班面授,实战教学,系统带练,0基础可学,适合转行/提升,免费试学,满意再报名
学习门槛:大专以上学历
核心内容板块:
Python 进阶 · 大模型原理(Transformer/RAG/Agent)· Prompt 工程 · 模型微调与部署 · 行业应用开发(MCP/工具调用)· 实战项目
学习内容:
1.AI编程语言
2.大模型与智能体开发
3.深度学习与大模型算法
【课程优势与亮点】
- 讲师资质:核心讲师具有 8 年以上 AI 从业经验
- 实战检验:课程注重实战性,经过长期打磨,经过 40000 + 名学员的检验
- 课程硬核:对标 AI 研究生深度,8 门 490 + 课时核心课程,3 个月更新一次,将新技术纳入课程
- 就业保障:100 + 页企业面试真题,40 + 个以上项目真实案例库,就业 90% 以上
【课程优势与亮点2】
薪资收入:学员高月薪 50000(下列是部分高薪就业学员)
薪资收入





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