课程总览
一、课程简介
二、课程结构与知识点
- 1. AIGC技术基础介绍
- 案例名: 自动代码生成
- 案例实践步骤
- 总结和反思AIGC生成代码的优缺点
- 2. 算法优化与AIGC
- 案例名: AIGC在机器学习模型优化中的应用
- 总结优化过程中的经验和教训
- 3. 自动化测试与AIGC
AIGC在研发领域的应用实践
课程简介之后继续拆到课程结构与知识点和AIGC技术基础介绍，让参训团队知道第一轮该跟进什么
授课讲师：
丛兴飞 · AI人工智能实战专家
课程大纲
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
- 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准
- 围绕课程简介梳理关键判断点，避免停留在概念解释
- 借助课程结构与知识点完成一次可复盘的应用演练
- 输出AIGC技术基础介绍相关的后续跟进清单，方便课后跟踪
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从课程简介切入，再对齐课程结构与知识点与课后复用方式。
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课程简介
02课程结构与知识点
03AIGC技术基础介绍
04案例名: 自动代码生成
05案例实践步骤
讲师介绍
丛兴飞
AI人工智能实战专家
丛兴飞，AI人工智能实战专家，18年企业实战及10年AI应用经验，兼具世界500强管理与IBM咨询背景，专注企业级AI大模型应用落地与业务效能提升，可结合企业内训场景开展课程讲授与案例讨论
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AIGC在研发领域的应用实践》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 1 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？
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。
学习这门课可以获得什么收益？
看清工具场景、输入要求和输出校验，先讲清对象、约束和判断标准；围绕课程简介梳理关键判断点，避免停留在概念解释。
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
