大模型技术原理与演进路线
内容重点
- 第1节：大模型的发展脉络与核心概念
- 第2节：Transformer架构与核心机制
- 第3节：预训练、微调与强化学习
- 第4节：提示工程与检索增强生成（RAG）
人工智能大模型技术原理及未来发展趋势
大模型技术原理与演进路线之后继续拆到大模型的发展脉络与核心概念和Transformer架构与核心机制，让参训团队知道第一轮该跟进什么
授课讲师：
艾钧 · 企业数字化转型与人工智能应用专家
课程大纲
跨越助理思维——大模型的高阶应用理念
内容重点
- 第1节：跨越助理思维，锚定高杠杆业务
- 第2节：用创造力换取确定性
- 第3节：重塑问题定义与价值评估
从AI到软件——构建确定性商业系统的闭环
内容重点
- 第1节：从使用AI升级为用AI生产软件
- 第2节：建立人机接力的工程化闭环
- 第3节：智能体（Agent）与本地部署的工程化理解
大模型应用趋势与未来展望
内容重点
- 第1节：多模态与AI Agent的前沿探索
- 第2节：大模型的行业深度赋能与生态重构
- 第3节：AI伦理、安全与可持续发展
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法
核心收益
- 掌握底层逻辑：系统理解大模型的核心技术原理与演进路线，建立扎实的技术认知框架
- 重塑应用思维：摒弃低效的助理思维，学会识别并定义具有百万、千万级商业价值的高杠杆问题
- 掌握落地方法论：深刻理解AI负责创造，软件负责确定性的核心优势，掌握用AI生产软件的工程化闭环路径
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- 提升组织效能：学会将隐性经验规模化复制、复杂决策数学化求解，实现从个人提效到组织提质的跨越
- 课程纲要
- 第1讲：大模型技术原理与演进路线
课程背景与交付信息
当前，人工智能大模型正以前所未有的速度重塑千行百业。然而，许多企业在应用AI时容易陷入助理思维的认知误区，仅将其用于处理琐碎任务，导致顶级算力被浪费在低价值场景中。本课程旨在打破这一局限，系统解析大模型底层技术原理，并深度融合从工具替代走向系统重构的高阶应用理念。课程将引导学员跨越AI助理的初级阶段，锚定高杠杆业务，掌握AI → 软件 → 结果的工程化闭环方法论，真正将AI转化为构建确定性商业系统的核心引擎
授课方式
讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑
课程内容重点
01大模型技术原理与演进路线
02大模型的发展脉络与核心概念
03Transformer架构与核心机制
04预训练、微调与强化学习
05提示工程与检索增强生成（RAG）
讲师介绍
艾钧
企业数字化转型与人工智能应用专家
清华大学博士、副教授，专注企业数字化转型与AI应用，兼具学术与商业实践。阿里云全球认证咨询讲师，年均授课超600课时，累计培养学员近万人，服务电力、金融等多行业头部企业
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《人工智能大模型技术原理及未来发展趋势》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度
课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
适合企业中高层管理者、业务负责人及相关岗位骨干人员等需要系统提升相关能力的人群
学习这门课可以获得什么收益？
掌握底层逻辑：系统理解大模型的核心技术原理与演进路线，建立扎实的技术认知框架，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地
企业可以基于这门课做定制吗？
可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配
