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AI大模型驱动的软件研发管理、效能提升
研发学院 AI大模型驱动的软件研发管理与效能提升 开课时间:2024-10-31
徐锋

Keylink创始合伙人

用户研究者、需求洞察者、产品旁观者、人生旅行者

资深产品咨询顾问、产品需求专家、资深投资人及产品竞争力研究顾问,长期致力于用户及市场研究、需求
洞察与分析、产品规划与设计等领域的研究。擅⻓结合心理学、社会学、人类学对客群进行研究,提取特征,构
建消费者地图;擅⻓从问题、人性⻆度深挖需求,并通过有效的需求结构化,构建产品需求库;擅⻓把握奇点,
规划产品路线图、定义产品概念,并总结成了一套形之有效的方法论。

近二十年来,为国内数百家金融、通讯、互联网、消费电子、政府、软件研发企业提供了高品质的咨询服务
以及卓越的人才培养服务;例如腾讯产品培养生培养体系咨询、腾讯产品之道提炼、腾讯用户零距离咨询、OPPO
消费者研究与产品规划咨询、开思产品规划与运营规划咨询、星网锐捷产品战略顾问服务、华宇软件产品战略顾
问服务;指导团队完成了30余家中小银行数字化转型咨询;组织并践行着中国金融行业现状田野研究项目。


主要经历

丰富的IT产品规划与设计经验

曾经主导或参与主导的主要产品包括:中国第一批城市级EDI电子商务平台、数字城市产品(GIS)、城市第四
方物流平台、多终端电子商务平台、加油IC卡、出租⻋卫星定位平台、ERP、PLM、航标巡检终端、移动基站动力
环境监控系统、政务效能监管平台、数字对讲机、数字机顶盒等各类软硬件产品。

资深咨询师

指导团队为银行业提供各类数字化转型系列咨询,包括网点转型、中台建设、用户洞察体系建设、BA人才画
像等项目;业务覆盖兴业银行、郑州银行、柳州银行、中原银行、南京银行、东莞银行、广州农信、江⻄农信、
陕⻄信合等几十家城市银行、农商银行。

资深的投资基金的市场洞察及产品竞争力研究顾问

受投资基金中的LP(原始出资人)的委托,通过定性、定量研究判断、分析投资机会的潜在价值、产品竞争力
情况,并共同参投;并针对诸如“Z世代”、“二次元”、“低欲望社会”等专项主题开展了大量的用户及市场
研究工作。

近十年来,组织、参与了大量的田野调查、市场走访;足迹覆盖了中国所有一线、新一线、二线、三线城市,
以及70%的四线城市、近50%的五线城市,对中国的社会各阶层现状有自己独到的理解。

资深的人才培养顾问

曾任用友大学研发学院院⻓,对组织学习有深刻认识与研究;为国内200余家优秀企业提供了高品质的人才
培养服务,主要覆盖以下行业:
1)金融行业:中国工商银行、建设银行、中国银行、招商银行、平安保险、中国人寿、太平洋保险、深交所、中
金所、大商所、国信证券、易方达基金等
2)政府行业:公安部、国家地税总局、最高检、最高法等
3)通讯行业:中兴、华为、烽火、中国移动、中国电信等
4)软件行业:用友、金碟、华宇、航天信息、税友、四维图新等
5)硬件行业:迈瑞、美的、创维、OPPO、VIVO、三星、丰田等
6)互联网行业:腾讯、阿里巴巴、百度、京东、唯品会等

主要包括学习地图、人才培养体系、内训、最佳实践提炼等服务,例如“腾讯产品培养生培养体系咨询”、
“腾讯产品之道提炼“等。


研究方向

1)用户与市场洞察:擅⻓结合心理学、社会学、人口学,以及大数据分析对客群进行分类、行为特征提取、归
因,构建消费者地图与用户画像;
2)需求洞察与分析:擅⻓从问题、人性的⻆度深挖需求,并通过有效的“需求结构化”、“场景结构化”来提
炼总结需求,构建产品需求库;
3)产品规划、设计与运营:擅⻓以用户为中心、以体验为中心,把握奇点,规划产品路线图,定义产品概念;
并结合社会学、社会心理学、增⻓黑客理论制定运营计划。


其他

翻译了近20余本相关书籍,连续获得电子工业出版社优秀作译者荣誉;

曾活跃在各类大会,获得“K+全球软件研发行业创新峰会杰出出品人”、“中国软件技术大会杰出贡献讲师”、
“亚太研发峰会杰出贡献讲师”、“中国软件工程大会杰出贡献讲师”等荣誉。


出版书籍

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课程内容

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。

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