大模型应用开发与行业赋能实战

课程大纲

大模型认知——解锁人工智能的核心引擎

一、大模型的时代价值与发展

从传统 AI 到大模型：技术演进的核心逻辑
大模型的核心能力：自然语言理解、生成、多模态交互
大模型对各行业的赋能：降本增效、创新业务模式

二、大模型核心原理解析

Transformer 架构：编码器 - 解码器结构、注意力机制
大模型的训练与微调：预训练、微调、提示工程的区别
关键工具与框架：OpenClaw、CloudCode、CodeBuddy 的定位与应用
案例导入：从 “简单对话” 到 “智能客服”，大模型能力的进阶体现

三、大模型应用开发基础认知

开发核心流程：需求分析→模型选型→API 对接→功能开发→测试上线
开发环境搭建：Python 环境配置、PyCharm 工具使用、依赖包安装
核心工具选型：主流大模型 API（如国内主流厂商）、开发工具对比
任务：梳理自身业务场景中可落地的大模型应用方向，形成初步需求清单

智能体构建——大模型智能体从0到1实操

一、Coze基础认知与环境准备

二、Coze核心工作流搭建：Prompt工程与决策逻辑

三、Coze API对接与工作流全流程落地

场景拆解——大模型行业应用方案设计

一、行业场景需求分析方法

业务痛点拆解：从业务流程中定位 AI 赋能点
需求转化：将业务需求转化为大模型功能需求
可行性评估：技术、成本、落地周期三维分析
案例研讨：教育行业 “智能题库生成”、营销行业 “个性化文案创作” 场景拆解

二、核心行业场景落地方案

（一）营销行业：大模型赋能内容创作与用户运营

场景 1：多平台营销文案批量生成（朋友圈、短视频脚本、公众号推文）
场景 2：用户画像分析与精准话术生成
场景 3：营销活动效果数据智能解读
工具演练：使用大模型完成一份产品营销方案的文案初稿生成

（二）企业服务：大模型赋能内部提效与客户服务

场景 1：企业文档智能总结与知识问答（对接企业知识库）
场景 2：客户咨询智能客服搭建（多轮对话、问题分类、情绪识别）
场景 3：内部流程自动化（会议纪要生成、工作报告撰写）
小组实战：为 “中小企业客户服务” 场景设计大模型落地方案，包含功能模块、开发步骤

（三）教育行业：大模型赋能个性化教学与知识管理

场景 1：个性化学习计划制定与错题解析
场景 2：课件智能制作与教学内容拓展
场景 3：学生学习状态分析与反馈报告
案例分析：参考优秀教育类大模型产品，拆解其功能设计与技术逻辑

三、大模型项目开发流程全梳理

需求调研与文档撰写：明确功能边界、用户场景、验收标准
开发计划制定：任务拆分、时间节点、资源配置
测试与迭代：功能测试、性能优化、用户反馈收集
上线与运维：部署流程、问题监控、版本更新
工具演练：撰写一份大模型应用项目开发计划书

实战攻坚——大模型应用项目开发与优化

一、小项目实战：从 0 到 1 完成大模型应用开发

（一）项目选题与分工

结合自身行业 / 兴趣，选择 1 个可落地的小项目（如：个人知识管理助手、职场周报生成工具）
小组分工：产品设计、开发、测试、方案汇报

（二）项目开发全流程实操

需求细化与方案设计：绘制功能流程图、确定技术方案
核心功能开发：API 对接、Prompt 设计、功能代码编写
问题排查与优化：针对开发中遇到的报错、功能缺陷，制定解决方案
代码实操：完成项目核心功能开发，实现基础可用版本

二、大模型应用优化技巧

效果优化：Prompt 迭代、模型微调（轻量级微调方法）、多模型融合
性能优化：调用频率控制、缓存机制、并发处理
成本优化：API 选型、资源利用率提升、轻量化部署
案例研讨：分析某大模型应用项目的优化案例，总结优化思路

三、项目验收与成果展示

项目功能演示：展示项目核心功能与实际使用效果
问题复盘：总结开发中的难点、痛点及解决方案
方案汇报：向评委组提交《大模型应用项目开发报告》

职业赋能——大模型领域职业发展与能力进阶

一、大模型领域职业路径解析

技术方向：大模型开发工程师、算法工程师、AI 产品研发工程师
业务方向：行业解决方案顾问、AI 产品经理、AI 讲师
职业能力要求：技术技能、业务理解能力、项目落地能力的核心构成
案例分享：不同岗位从业者的职业发展经历与能力成长路径

二、AI 讲师职业能力提升

课程设计方法：大模型相关课程的结构搭建、内容编排、互动设计
课件制作技巧：将复杂技术原理转化为通俗内容，制作可视化 PPT
授课能力提升：案例选择、互动引导、答疑技巧

三、大模型行业认证与学习资源

主流行业认证：考试内容、报考条件、备考建议
优质学习资源：官方文档、实战平台、社区论坛、开源项目
行业前沿动态：大模型技术发展趋势、行业应用新方向

四、综合复盘与行动规划

课程核心知识复盘：梳理大模型开发与应用的关键知识点
个人能力差距分析：结合自身岗位，明确后续学习与提升方向
制定《大模型能力提升行动计划》：分阶段目标、学习资源、实践项目
实战与价值闭环 —— 从大模型认知到商业成果

一、综合案例决战：为目标行业制定大模型赋能方案

二、课程终极复盘与成果输出

小组方案路演：展示方案亮点、技术逻辑、落地可行性
专家点评与优化建议：针对方案提出改进方向，完善落地思路
颁发课程结业证书，总结学习收获与后续发展建议

适合对象

零基础想入门大模型智能体的技术爱好者、职场新人

课程定位与主要问题

在人工智能技术飞速迭代的当下，大模型已成为各行业数字化转型、业务创新的核心引擎。但多数从业者、企业管理者及技术团队仍面临技术壁垒：对大模型底层原理、应用开发逻辑理解模糊，无法将大模型能力与业务场景高效结合，同时在工具选型、API 对接、项目落地等环节存在诸多痛点

核心收益

夯实技术基础：清晰理解大模型核心原理（Transformer、神经网络等）、技术架构及主流模型特性，建立专业知识体系
掌握开发技能： Prompt 工程设计、智能体搭建、OpenClaw部署，能独立解决开发中的常见问题
精通场景落地：结合营销、金融、企业服务等行业场景，掌握大模型应用的需求拆解、方案设计与落地流程

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提升实战能力：通过小组实战、项目演练，完成从需求分析到产品交付的全流程训练，具备大模型项目实操能力
拓宽职业边界：掌握 AI 领域职业发展路径，能胜任 AI 应用开发、产品经理、行业解决方案顾问等岗位，适配 AI 行业发展需求

课程背景与交付信息

课程结合《大模型应用开发与行业赋能实战》的实际业务场景展开，帮助学员梳理当前背景、关键问题与后续落地动作。

课程时间

3天，18小时

授课方式

讲师讲授 + 原理拆解 + 智能体实操 + 案例研讨 + 小组实战 + 工具演练

课程内容重点

01大模型认知——解锁人工智能的核心引擎

02智能体构建——大模型智能体从0到1实操

03场景拆解——大模型行业应用方案设计

04实战攻坚——大模型应用项目开发与优化

05职业赋能——大模型领域职业发展与能力进阶

讲师介绍

李沐珊

AI实战落地金牌导师

前阿里算法工程师、工行AI项目负责人，10年+AI实战经验。擅长将大模型与AI Agent转化为零基础可上手的政企数字化解决方案，拥有10项AI发明专利，累计授课超300场，覆盖学员超万人

互联网金融政府教育

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课程差异说明

本课程页面围绕《大模型应用开发与行业赋能实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 5 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？

零基础想入门大模型智能体的技术爱好者、职场新人。

学习这门课可以获得什么收益？

夯实技术基础：清晰理解大模型核心原理（Transformer、神经网络等）、技术架构及主流模型特性，建立专业知识体系；掌握开发技能： Prompt 工程设计、智能体搭建、OpenClaw部署，能独立解决开发中的常见问题。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按3天，18小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？