在**大模型ACP课程（AI大模型应用工程师培养计划）**中，学员可以系统学习从理论到实践的全方位知识体系，重点围绕**大语言模型（LLM）、多模态模型、行业应用场景落地及工程化部署**展开。以下是核心学习内容： --- ### **✅ 一、基础知识与原理** 1. **Transformer架构解析** ✔️ 自注意力机制、位置编码、前馈网络等关键技术细节； ✔️ BERT/GPT家族演进路径（从初代到ChatGPT/GPT-4）； ✔️ 模型压缩技术（如知识蒸馏、量化、剪枝）。 2. **预训练与微调策略** 🔧 对比监督学习vs提示工程（Prompt Engineering）； 🎯 Low-rank adaptation (LoRA)、Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)等高效调优方法； 💡 领域适配技巧（医疗/法律/金融等垂直场景的数据清洗与标注）。 --- ### **✅ 二、工程化实践能力** 3. **大规模分布式训练系统搭建** ⚙️ 基于PyTorch/DeepSpeed实现混合精度训练； ☁️ 云平台资源调度（Kubernetes+Docker容器化部署）； 📊 性能监控指标解读（显存占用、吞吐量、梯度消失问题排查）。 4. **推理加速与服务封装** ⚡ ONNX/TensorRT格式转换实现百倍速提升； 🤖 LangChain构建智能体工作流； 🚀 FastAPI/Flask搭建RESTful API接口供业务调用。 --- ### **✅ 三、高阶应用场景开发** 5. **行业解决方案设计模式** 📌 RAG（检索增强生成）：结合向量数据库实现事实校验； 🤖 Agent框架设计：工具调用、状态记忆、反思机制； 📈 企业级Copilot开发：文档问答、代码续写、会议纪要自动生成。 6. **安全与伦理治理** ⚠️ 内容过滤机制（敏感词检测、偏见消除）； ⚖️ 版权合规性审查流程； 💎 模型可解释性分析工具使用（LIME/SHAP可视化）。 --- ### **✅ 四、前沿拓展方向** 7. **新型架构探索实验** 🌐 Mixture of Experts (MoE)结构原理； 🧠 类脑神经网络设计与稀疏激活策略； 📱 移动端轻量化部署方案（TFLite/NCNN优化）。 8. **跨模态融合创新** 🖼️ CLIP图文对齐模型原理及应用； 🎥 VideoDiffusion视频生成技术拆解； 🗣️ 语音合成TTS与ASR联动交互系统。 --- ### **🔥 配套实战项目示例** | 阶段 | 项目主题 | 交付物举例 | |------|----------|--------------------------| | Week1 | 本地LLaMA微调实验 | 定制化客服机器人 | | Week3 | RAG知识库构建 | 企业内部手册问答系统 | | Week5 | Agent开发竞赛 | 自动化报表生成助手 | | Final | 完整行业解决方案答辩 | 医疗问诊系统Demo+技术文档 | --- ### **💡为什么选择ACP课程？** - **产学研闭环**：联合头部AI实验室获取最新论文复现指导； - **工具链贯通**：从Hugging Face到国产昇腾生态全面覆盖； - **职业认证背书**：结课后颁发工信部人才交流中心认证证书； - **持续迭代更新**：每月新增前沿模块（如Stable Diffusion3D扩展）。 该课程适合希望深入参与大模型全生命周期开发的工程师转型，或具备一定编程基础的业务专家升级为AI解决方案架构师。