400-626-7377
數據來源：《2025人才市場洞察及薪酬指南》
數據來源：獵時大數據（數據統計時間:2024年2月-2025年1月）
不同經驗要求的人工智能工程師招聘薪酬對比
數據來源：智聯招聘
麥肯錫報告指出，預計到2030年，AI為中國帶來的潛在價值有望超過
1萬億美元，中國對高技能人才的需求將達到目前的6倍，AI人才缺口將達到400萬。
DeepSeek所有招聘崗位年薪均至少約50萬元，部分崗位如深度學習研究員的最高年薪超過176萬。
華為高薪招聘AI 大模型技術人才，月薪3.5萬元-6.5萬元，年薪高達104萬元。
小米集團招聘“AI大模型”相關工程師和研發人員，月薪4.5萬元-7.5萬元，年薪最高達120萬元。
阿里云80%校招崗位投向AI領域，應屆算法工程師年薪直逼40萬。
掌握DeepSeek大模型應用開發是搶占AI紅利的關鍵。為此中培特邀國內頂尖AI專家打造《DeepSeek大模型應用開發最佳實踐》課程，為大模型應用開發人員提供了一份清晰、全面的“可用知識”。帶領大家快速了解DeepSeek、OpenAI等大模型的工作原理，并在此基礎上使用流行的編程語言構建大模型應用，成為AI全能人才。
立即報名零基礎LLM應用開發者就能學，不需要了解復雜數學算法，機器學習原理，不需要之前學習過大模型知識。
大模型核心原理、不僅學會如何構建文本生成、問答和內容摘要等大模型應用，還能了解到提示工程、模型微調、插件、LangChain、RAG及Agent等高階實踐技術。
掌握DeepSeek大模型API構建應用程序，并結合構建新聞稿生成器、語音控制、企業管理系統MIS應用案例分析、某企業智能管理系統等案例，讓應用落地。
學習爆火的AI Agent（智能體），從概念介紹到企業級智能體應用與任務規劃，掌握LangChain ReAct框架 、LangChain中的工具和工具包、AgentExecutor、Plan-and-Execute Agent實現物流管理等前沿知識。
具備編程基礎（Java/C#/C++等），渴望掌握深度學習模型開發技能，提升職業競爭力。
希望將大模型技術融入系統設計，構建智能化解決方案的技術負責人。
需了解AI技術落地流程，協調團隊實現AI項目交付的管理人員。
課程從原理到實戰提供完整路徑，無需機器學習或復雜數學基礎即可入門。
希望將大模型技術遷移至醫療、金融、教育等領域，推動行業智能化升級。
需評估大模型技術對企業業務價值，制定AI戰略的技術管理者。
計劃通過AI技術構建企業級知識庫、智能客服或自動化流程的創新驅動者。
對生成式AI、RAG、Agent智能體等前沿技術有濃厚興趣的探索者。
1. 大模型基礎：理論與技術的演進
2. LLMs大語言模型的概念定義
3. LLMs大語言模型的發展演進
4. LLMs大語言模型的生態體系
5. 大語言模型技術發展與演進
6. 基于統計機器學習的語言模型
7. 基于深度神經網絡的語言模型
8. 基于Transformer的大語言模型
9. LLMs大語言模型的關鍵技術
10. LLMs大語言模型的核心框架：商業&開源
11. LLMs大語言模型的行業應用
1. 官方大模型DeepSeek應用
2. DeepSeek辦公提效
3. 使用DeepSeek官方模型做推理任務
4. DeepSeek和OpenAI O1模型的對比總結
5. DeepSeek和國內其他大模型對比（智譜，文心，通義，kimi等）
6. DeepSeek和國外其他大模型對比（Claude Gemini Mistral等）
1. DeepSeek-R1 發布
2. 對標 OpenAI o1 正式版
3. DeepSeek-R1 上線 API
4. DeepSeek 官網推理與 App
5. DeepSeek-R1 訓練論文
6. 蒸餾小模型超越 OpenAI o1-min
7. DeepSeek-R1 API 開發應用
8. 通用基礎與專業應用能力
1. Prompt如何使用和進階
2. 什么是提示與提示工程
3. 提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說起
4. 拆解、標準化、流程化：如何用AI改造工作
5. 使用BROKE框架設計ChatGPT提示
6. 通過案例分析，展示如何使用大模型prompt技術輔助開發
1. DeepSeek-V3 大模型API
2. DeepSeek-R1推理大模型API
3. DeepSeek模型 & 價格
4. DeepSeek模型參數Temperature 設置
5. DeepSeek模型Token 用量計算
6. DeepSeek模型錯誤碼
7. DeepSeek大模型多輪對話
8. DeepSeek大模型對話前綴續寫（Beta）
9. DeepSeek大模型FIM 補全（Beta）
10. DeepSeek大模型JSON Output
11. DeepSeek大模型Function Calling
12. DeepSeek大模型上下文硬盤緩存
13. 文本內容補全初探（Text Completion）
14. 聊天機器人初探（Chat Completion）
15. 基于DeepSeek開發智能翻譯助手
16. 案例分析
1. OpenAI大模型API
2. claude大模型API
3. Gemini 大模型API
4. 智譜大模型API 介紹
5. 使用 GLM-4 API構建模型和應用
6. 基于通義千問大模型API的應用與開發
7. 基于百度大模型API應用開發
8. 基于字節，騰訊，華為大模型應用開發
1. 應用程序開發概述
2. 案例項目分析
3. 項目1：構建新聞稿生成器
4. 項目2：語音控制
5. 項目3：企業管理系統MIS應用案例分析
6. 項目4：某企業智能管理系統
1. 大模型應用開發框架 LangChain
2. LangChain 是什么
3. 為什么需要 LangChain
4. LangChain 典型使用場景
5. LangChain 基礎概念與模塊化設計
6. LangChain 核?模塊入門與實戰
7. LangChain 的3 個場景
8. LangChain 的6 大模塊
9. LangChain 的開發流程
10. 創建基于LangChain聊天機器人
1. 構建復雜LangChain應用
2. LangChain模型(Models)：從不同的 LLM 和嵌入模型中進行選擇
3. LangChain提示(Prompts)：管理 LLM 輸入
4. LangChain鏈(Chains)：將 LLM 與其他組件相結合
5. LangChain索引(Indexs)：訪問外部數據
6. LangChain記憶(Memory)：記住以前的對話
7. LangChain代理(Agents)：訪問其他工具
8. 使用大模型構建文檔問答系統
1. RAG技術概述
2. 加載器和分割器
3. 文本嵌入和 向量存儲
4. 檢索器和多文檔聯合檢索
5. RAG技術的關鍵挑戰
6. 檢索增強生成實踐
7. RAG技術文檔預處理過程
8. RAG技術文檔檢索過程
1. 何謂檢索增強生成
2. 提示工程、RAG與微調
3. 從技術角度看檢索部分的Pipeline
4. 從用戶角度看RAG流程
5. RAG和Agent
6. 通過Llamalndex的ReAct RAG Agent實現檢索
7. 獲取井加載電商的財報文件
8. 將財報文件的數據轉換為向量數據
9. 構建查詢引擎和工具
10. 配置文本生成引擎大模型
11. 創建Agent以查詢信息
1. 智能體的定義與特點
2. 智能體與傳統軟件的關系
3. 智能體與LLM的關系
4. 從ChatGPT到智能體
5. 智能體的五種能力
6. 記憶，規劃，工具，自主決策，推理
7. 多智能體協作
8. 企業級智能體應用與任務規劃
9. 智能體開發
1. 通過LangChain中的ReAct框架實現自動定價
2. LangChain ReAct框架
3. LangChain中ReAct Agent 的實現
4. LangChain中的工具和工具包
5. 通過create_react_agent創建Agent
6. 深挖AgentExecutor的運行機制
7. Plan-and-Solve策略的提出
8. LangChain中的Plan-and-Execute Agent
9. 通過Plan-and-Execute Agent實現物流管理
10. 為Agent定義一系列進行自動庫存調度的工具
1. DeepSeek原理剖析
2. DeepSeek系統軟件優化
3. DeepSeek 訓練成本
4. DeepSeek V3模型參數
5. DeepSeek MoE架構
6. DeepSeek 架構4方面優化
7. DeepSeek R1 論文解讀
8. DeepSeek R1的創新點剖析
9. DeepSeek R1 引發的創新思考
1. DeepSeek云端部署
2. DeepSeek和國產信創平臺
3. DeepSeek和國內云平臺
4. 利用Ollama私有化部署DeepSeek R1大模型
5. 一鍵部署DeepSeek R1大模型
6. DeepSeek R1私有化部署總結
1. DeepSeek 大模型微調
2. 為何微調大模型
3. 大模型先天缺陷
4. 預訓練成本高昂
5. 垂直數據分布差異
6. 提示推理成本限制
7. DeepSeek大模型微調的三個階段剖析
8. DeepSeek大模型微調的兩種方法剖析