AI大模型

1.AI大模型平台简介

2.国内外AI大模型对比

3.AI大模型 核心功能与基础操作

4.DeepSeek推理大模型和普通大模型

5.AI大模型大模型和国内外大模型对比

6.AI大模型的提问技巧

大模型辅助日常办公效能

1.AI大模型 在写作中的应用

2.AI大模型撰写高质量专业报告

3.AI大模型 在文件处理中的应用

4.AI辅助做计划和写总结

5.AI辅助阅读和优化论文和各种报告

6.AI大模型辅助高效开会

7.AI大模型在Excel应用和AI辅助数据分析

8.AI大模型 在 PPT 制作中的应用

9.AI制作图片设计和视频

基于多模态大模型应用案例

1.多模态大模型基本概念

2.多模态GPT多模态应用场景分析

3.多模态大模型核心技术

4.多模态提示模板工程

5.多模态思维链

6.多模态基础模型

7.多模态大模型的应用案例

8.视觉问答应用案例

9.某医疗企业多模态案例

AI大模型应用案例

1.AI大模型在金融行业 应用

2.AI大模型在医疗行业应用

3.AI大模型在电信行业应用

提示词工程

1.AI大模型的提问技巧

2.提示词的基本结构

3.提示词的不同用法，辅助生成高质量的内容

4.不同场景下提示词的写作技巧

5.正确给AI下指令的原则

6.提示词的几种用法

7.编写指令的3个原则

8.挖掘指令的3个方法

9.编写指令的7种技巧

10.优化答案的6种模板

                  第一次 AI大模型辅助软件研发效能概述（总论）

大模型下的研发效能提升综述

全员参加

1.软件研发效能的定义、目标及解决的问题

2.软件研发效能的实践框架和实施策略

3.AI在研发管理中的价值

4.AI在研发效能提升中的实践

5.AI对研发效能管理的影响

6.AI对软件开发领域效能实践

7.AI对软件测试领域效能实践

8.AI 赋能研发效能多家研发中心案例分析

第二次 AI大模型辅助产品设计和业务需求

AI辅助产品经理和业务分析

产品经理和业务分析师，UED

1.使用AI大模型辅助收集产品需求

2.AI大模型汇总问卷调查结果使用图表

3.使用AI大模型辅助制作产品需求矩阵

4.案例：使用AI大模型制作社交媒体应用

5.使用AI大模型辅助制作产品路线图

6.案例：使用AI大模型制作移动社交产品路线图

7.案例：使用AI大模型制作移动社交App

8.AI大模型辅助产品规划

9.案例：使用AI大模型辅助旅游网站进行 

AI大模型辅助用户体验设计和辅助产品原型设计

产品经理和业务分析师，UED，前端设计师

1.AI大模型在用户体验设计中的应用场景和优势

2.利用AI大模型进行用户研究和用户画像分析

3.案例：使用AI大模型辅助进行用户研究

4.案例：使用AI大模型辅助进行用户画像分析

5.AI大模型在界面设计和交互设计中的应用

6.案例：使用AI大模型辅助内容创作与分享平台用户体验设计

7.使用AI大模型辅助原型设计

8.使用AI大模型辅助制作移动应用原型

9.案例：使用AI大模型辅助制作App原型

10.使用AI大模型辅助制作桌面应用原型

11.案例：使用AI大模型辅助制作项目原型

12.AI大模型辅助产品创新与演进

13.案例分析

第三次 AI大模型辅助软件架构和设计

AI大模型辅助架构和设计研发效能

架构师和设计师

1.大模型AI技术重塑软件架构

2.大模型AI技术对传统软件架构的挑战

3.大模型AI技术为软件架构带来的机遇和创新

4.AI大模型在软件开发架构设计中的作用

5.AI大模型辅助软件架构文档和视图

6.AI大模型辅助设计高效的软件架构

7.AI大模型辅助设计分布式微服务架构

8.AI大模型辅助领域驱动架构

9.AI大模型 辅助进行前端设计-基于前端框架设计

10.AI大模型 辅助进行详细设计

11.AI大模型 辅助领域驱动设计

12.AI大模型 辅助灵活性设计-设计原则与模式

13.AI大模型辅助进行数据库设计（概念模型，逻辑模型，物理模型）

14.AI大模型辅助架构和设计案例

第四次 AI大模型辅助研发和编码

AI大模型辅助开发工程师编写高质量代码

软件开发人员

1.使用AI大模型编写高质量的程序代码

2.AI大模型编写代码注释

3.AI大模型解释遗留代码

4.AI大模型辅助发现代码坏味道

5.AI大模型辅助代码重构

6.AI大模型辅助代码优化

7.评审 AI大模型 生成的代码

8.使用AI大模型分析源代码底层逻辑

9.AI大模型辅助代码性能优化

10.AI大模型辅助重构遗留系统代码

11.AI大模型辅助遗留系统的代码维护

12.案例分析

第五次 AI大模型辅助软件测试和运维/安全

AI大模型辅助测试和运维

软件开发人员和测试人员，运维人员

1.大模型在运维之中的应用

2.大模型在安全之中的应用

3.大模型在测试阶段各种使用场景

4.大模型在软件质量保障中的各种使用场景

5.AI大模型在测试领域的擅长和不擅长

6.AI大模型辅助自动生成测试用例

7.AI大模型辅助自动生成测试数据

8.AI大模型辅助测试的覆盖率提升

9.AI大模型辅助进行性能测试

10.AI大模型在单元测试中的应用与落地

11.代码评审阶段AIGC的应用场景与案例

12.单元测试阶段AIGC的应用场景与案例

13.接口测试阶段AIGC的应用场景与案例

14.安全测试阶段AIGC的应用场景与案例

15.某公司应用案例分析

AI   Agent智能体：概念与搭建

1.AI Agent（ReAct, AutoGPT）核心原理解

2.主流Agent框架介绍（LangChain, LlamaIndex）

3.从0到1搭建一个能执行复杂任务的AI   Agent

4.智能体的定义与特点

5.智能体与传统软件的关系

6.智能体与LLM的关系

7.从ChatGPT到智能体

8.智能体的五种能力

9.记忆，规划，工具，自主决策，推理

10.企业Agent案例分析

深入理解AI Agent核心原理，掌握从0到1搭建具备记忆、规划和工具使用能力的自主智能体，迈出构建智能应用的关键一步。

多模态和多Agent 最佳实践—langGraph框架

1.为什么选择多智能体架构？

2.常见的多智能体架构

3.LangGraph架构和应用

4.LangGraph 核心组件：节点与可控制性

5.节点与可控制性-第一个LangGraph

6.节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环

7.节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce

8.LangGraph 核心组件：持久化与记忆

9.记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆

10.企业多Agent案例分析

掌握使用LangGraph构建复杂多智能体系统的架构方法与控制流设计，解锁AI解决大规模、高并发复杂任务的企业级能力。

AI大模型企业RAG应用

1.RAG技术概述

2.加载器和分割器

3.文本嵌入和   向量存储

4.检索器和多文档联合检索

5.RAG技术的关键挑战

6.检索增强生成实践

7.RAG技术文档预处理过程

8.RAG技术文档检索过程

9.案例分析

系统掌握RAG技术栈及其核心挑战，具备构建基于企业私有知识的智能问答系统能力，让大模型真正理解并服务于您的业务专有数据。