课程背景

随着人工智能技术的迅猛发展，生成式AI大模型在文本生成、图像生成和聊天机器人等领域展现了巨大的研究价值和应用潜力。《AI大模型驱动的软件研发管理与效能提升》课程旨在将生成式AI大模型与应用开发无缝对接，降低AI应用开发的门槛并提升开发效率。课程内容包括大语言模型的基础理论和核心技术、各领域AI赋能案例分析、AI大模型在需求分析、系统设计、编写高质量代码、辅助系统测试、运维、分析源代码、编写技术文档等软件开发中的应用场景。通过案例实战，学员将学习使用大模型辅助开发应用项目，掌握向AI高质量提问的技巧，并了解AI在研发效能提升中的实践和业界最佳实践，使开发者能够掌握先进的AI技术，提升软件研发管理与效能，并推动AI技术在学员所在业务场景的创新和发展。

课程时长 

2天（6小时/天）

课程大纲 

模块一：生成式AI大模型基础（0.5天）

1.    热身暖场与自我介绍：建立轻松学习氛围，促进学员间互动。

2.    迁移学习与预训练大模型技术：深入介绍Transformer模型架构、预训练方法及其应用案例。

3.    生成式AI与大模型技术概述：探讨生成模型的类型、工作原理及其在文本、图像和视频生成中的应用。

4.    大模型的安全与价值对齐：分析大模型的潜在安全风险，并探讨确保模型行为符合价值观的方法。

5.    互动环节：自由问答：解答学员的疑问，促进交流。

模块二：高级提示语工程技巧和RAG技术实战（0.5天）

1. 场景互动：大模型思考测试：通过小测试和脑筋急转弯，探讨如何让大模型进行思考。

2. 上下文学习和示例学习技术：深入讲解Seq2Seq、Transformer和GPT模型在上下文学习和示例学习中的应用。

3. 高级思维链技术：详细介绍语义分析、推理和问答等高级思维链技术的实现和应用。

4. 知识库和检索增强技术：讲解知识库的构建、语义表示和检索增强技术。

5. 互动环节：自由问答：解答学员问题，分享实践经验。

6. 实战演练：基于高级提示语工程技术和RAG技术实现一个大模型系统。

模块三：AI辅助软件研发过程案例分析（0.5天）

1. 全球首个AI程序员案例分析：解读全球首个AI程序员的实现与应用。

2. 开源AI程序员解决方案分析：分析当前开源AI程序员的解决方案及其优势。

3. 大模型驱动的软件工程自动化趋势：探讨大模型在软件工程自动化中的最新趋势。

4. 软件工程过程的AI原生自动化评级：评估AI在软件工程自动化过程中的应用水平。

5. 互动环节：自由问答：分享行业经验，解答学员疑问。

模块四：大模型驱动的软件研发过程实战（0.5天）

1. 大模型辅助编写高质量代码：实战演练如何利用大模型编写高质量代码。

2. 大模型辅助系统测试和错误检测：学习如何利用大模型进行系统测试和错误检测。

3. 大模型在软件安全中的应用：探讨大模型在提升软件安全性方面的应用。

4. 大模型在自动化流程中的应用：结合多智能体技术，设计大模型驱动的自动化研发流程。

5. 互动环节：自由问答：解答学员在实战过程中遇到的问题，分享实战经验。