CAIE数智化分析师进阶就业班

课程简介

       帮助学员全面掌握常用AI职场应用场景，全面赋能原岗位；对口掌握人工智能工程师及相关岗位职业技能，如AI训练师、AI产品经理、AI大模型开发等；在学中和学后持续提升AI技术认知，更好把握技术趋势与商业机会。学员只需要在培训过程中理解AI大模型原理，掌握各类AI应用操作技巧和工具使用，在导师的项目实操下熟知各项AI职业技能，就有机会升级自己成为人工智能人才！
        为了快速学习AI 相关岗位所要求的技能，除了优秀的师资团队，我们还提供优质的学员服务，包括班主任和助教答疑服务，AI社区服务，为学员扫除知识障碍，提升学习效率，迅速晋级自己成为AI人才

学习目标

1、全新升级AI技术认知，更精准判断和把握技术趋势与商业机会

2、在AI应用领域、AI产品经理，AI大模型开发、AI训练师等领域强化赋能现有在职人员，使更具职场竞争力

3、具备优化业务流程、用智能体、AI大模型训练替代部分常规日常工作的能力

学习对象

各岗位从业者，系统提升AI专业技能，包括：产品、运营、营销、财务、人力等部门在职者

提升工作效率研发、中台、技术类部门在职者，

AI赋能职业发展企业创始人、职业经理人、管理类岗位，

把握AI技术趋势、建立AI技术认知，更好了解AI如何赋能现有业务

课程讲师

开课时间：2025年11月1日 -23日（四个周末）

课程价格：远程授课9800元

价格优惠：CAIE/CDA持证人，经管之家学术课程老学员。10月1日前报名优惠3000元

预科学习（业务篇）

CAIE一级视频辅导课 （12课时）

https://edu.cda.cn/goods/show/3654?targetId=7069&preview=0

l  人工智能的基础认知和原理

l  提示词的基本构成与使用原理

l  AI的文生文与文生图的操作技巧（豆包、deepseek、文房思宝、秘塔AI、kimi、即梦AI、可灵AI等工具）

l  AI制作音视频、数字人与PPT的操作技巧（剪映、红人蜂、即梦AI、有言等工具）

l  AI的高级应用（Trae、Cursor、Coze、Dify等工具）

CAIE二级视频辅导课 （30课时）

https://edu.cda.cn/goods/show/3960?targetId=7035&preview=0?utm_source=caie

l  企业数智化基本概念

l  数智化产品工作方法

l  数据挖掘和神经网络

l  深度学习和自然语言处理

l  知识图谱和复杂网络

l  知识库技术（RAG）

l  智能体技术（Agent）

l  大模型微调技术

预科学习（工具篇）

Python编程基础（40课时）

l  Python基础

l  Python numpy pandas 可视化

l  数学、统计学基础

第一周  

大模型基础应用  

第一天

大模型技术路线和提示词工程

l  人工智能分类和发展历程

l  NLP和RAG技术回顾

l  Transformer技术详解

l  BERT和GPT技术详解

l  DeepSeek和最近技术详解

l  提示词工程

大模型营销

l  人们用搜索引擎习惯的变化

l  AI收录文章的方式和特点

l  如何让AI有效收录自己要宣传的产品(平台、文章主题内容)

第二天

Coze与Dify工作流工具实战

l  平台定位与基础操作

l  环境搭建与核心差异

l  单任务工作流实战

l  复杂逻辑与多模态集成

l  高级节点应用

l  多模态与API集成

l  调试部署与实战项目

第二周

大模型产品研发  

第三天

大模型的本地部署与API调用

l  大模型 API 基础: 环境配置、API 密钥获取、请求参数设置

l  大模型快速本地部署（含模型量化）

l  通用文本生成 API 调用、带有深度思考的文本生成API 调用

l  流式输出、多轮对话、带有深度思考的流式多轮对话

l  多模态任务API调用（含图片，视频等）

l  前端页面的Gradio快速实现

l  并发问题：基于异步的API调用，基于线程池的本地部署

l  微服务：制作接口并封装成微服务以方便下游任务调用

第四天

RAG（检索增强生成）与Agent（智能体）

l  RAG/Agent的基本概念及其提示语模板

l  Coze/Dify等零代码Agent框架简介

l  常用的向量数据库与搜索算法，关系型数据库的AI调用

l  MCP（模型上下文协议）的基本概念

l  LangGraph/LangChain的基本使用

l  LangGraph预创建快速实现智能体

l  LangGraph的常用图的创建与编译，图的路由

l  LangGraph调用MCP

第三周

AI产品实操  

第五天

有监督微调与强化学习

l  微调的基础知识与适用场景

l  常用的微调算法专题

l  常用的强化学习算法专题

l  Modelscope/ms-swift框架的基本使用

l  自我认知微调快速实现

l  其他常见微调任务快速实现

第六天

影刀RPA爬虫技术

l  基础操作与单页抓取

l  环境搭建与核心概念

l  单页数据抓取实战

l  多页抓取与动态处理

l  分页抓取技术

l  动态元素与弹窗处理

l  数据清洗与定时任务

l  自动化部署

第四周  

大模型在企业经营中的应用  

第七天

1.数据分析技术

技术分类：数据分析、大数据、人工智能

第一代数据分析技术：统计学

第二代数据分析技术：机器学习

第三代数据分析技术：深度学习

第四代数据分析技术：大模型

第五代数据分析技术：智能体

2. 数据分析流——基于AI辅助编程的数据分析案例

(1) 数据分析流节点的上下文关系

(2) 如何定义异常监控点

(3)能采集哪些数据

(4) 数据描述：描述与可视化

(5) 特征工程技术：预分析

处理缺失值：是中位数还是随机森林

异常值识别：是截法尾还是缩尾

变量变换：z变换

共线性诊断：相关与lasso

特征筛选技术：降维还是升维

(6)异常监控建模

(7)如何滚动评估模型

(8)模型应用：归因与预测

(9)数据分析报告

项目案例：客户生命周期管理与客户流失预警分析

项目案例操作：

—> 解析生命周期管理

—> 业务痛点定义：如何定义流失

—> 数据解析：数据量、影响因素分析

—> 构建模型：sklearn建模操作

—> 讨论模型能解决哪些客户流失问题

—> 可视化展示操作

—> 客户营销与客户挽留决策

第八天

1. 创建AI智能体——案例：基于套餐业务的智能问答客服智能体搭建

(1) 需求描述与模板设计

(2) 组件功能与调用——deepseek功能描述

(3) 问答系统调用

(4) 智能体记忆功能：记忆变量、记忆表、记忆片段

(5)对话系统设计：开场白、推荐问、追问

(6) 智能体测试：关键词、词频、长短记忆

(7)智能体发布

网页发布：PC或移动设备对话

微信公众号：订阅号、服务号

微信小程序：好友分享、信息发布

百度搜索分布：百度生态场景

(8) 智能体综合测试与参数调优

2.大模型微调技术

(1) 大模型微调原理

大模型技术：预训练、微调、智能体、提示工程

预训练大模型：从头构建大模型

为什么需要对大模型进行微调

全面微调与高效微调及关键术语

大模型微调的方法：添加、固定、重参数

大模型微调技术分类——additive、selective、reparam

大模型微调的方法——低秩微调（LoRA）

   (2) 项目案例实践

案例实践：基于运营商垂直领域问答知识的lora大模型微调方法

第一步：传统微调与lora微调的区别

第二步：lora核心技术解读

第三步：peft中lora微调参数

第四步：transformers加载预训练语言模型

第五步：模型训练评估

第六步：保持微调模型

第七步：模型部署：后端与智能体平台（本步骤由后端执行）

课程服务

官网链接：https://www.caieglobal.com/course/10016.html

报名方式：

樊老师

微信：FYLlaoshi

电话：18611083334