课程

• 多模态技术深度培训：理论与实践的融合

  第一天重点介绍多模态技术的背景、应用场景、技术原理以及在内容型公司的应用实践。内容包括生成式AI、基础大模型技术、图片和视频生产技术、ASR技术、虚拟人技术等。第二天则深入探讨多技术原理，多模态在影视漫游类的应用，以及高质量视频生产的多模态工具使用。课程旨在通过理论与实践相结合的方式，帮助学员全面理解并掌握多模态技术。

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• Machine learning with ChatGPT

  大模型出现后，机器学习的定位有所变化。除了NLP场景外，chatGPT也深刻地影响了机器学习的其他场景。本课程将探讨机器学习在GPT时代下的挑战与变化，进而也会探讨chatGPT这样的大模型与机器学习类的小模型如何协同、满足业务需求的实践方法。
  本课程将会介绍机器学习与chtaGPT的基础概念与实际能力，两者如何协同融合，以及如何在金融行业上应用。

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  工程师

• AI’s usage in transaction banking

  本课程深入探讨了人工智能（AI）在交易银行业的应用与挑战。首先，概述了AI的能力、幻觉现象、数据准确性以及提升AI性能的途径。接着，详细介绍了交易银行业务，包括其定义、关键服务和面临的技术挑战。课程重点分析了AI在交易银行中的应用，如流程自动化、智能客服、财务报告生成、风险评估和欺诈检测。通过实践案例，展示了AI如何增强服务、简化处理、支持决策和执行自动化任务。最后，总结了AI在交易银行中的潜力和未来的发展方向。本课程旨在为银行专业人士提供一个关于AI应用的全面视角，以及如何利用AI技术来提升交易银行业务的效率和安全性。

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  工程师

• 金融大模型：技术拆解、实践挑战与行业应用新篇章

  本课程深入剖析金融大模型的构建、训练及应用，涵盖从通用模型到金融模型的转换，训练技术的拆解，线上技术挑战，以及丰富的场景实践。通过本课程，学员将全面了解金融大模型的原理、技术及应用，掌握其在金融领域的实际应用技巧，提升金融科技能力。

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  工程师

• AIGC创新路径：技术演进与实践应用

  在人工智能技术的快速发展下，AIGC（人工智能生成内容）已经成为创新和变革的重要驱动力。本课程旨在深入探讨AIGC的技术演进，从基础大模型技术到前沿应用实践，全面解析AIGC如何赋能各行各业。

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  工程师

• 大模型时代的智能应用与开发实践

  本课程旨在深入剖析大模型技术的发展脉络，从机器学习源起、小模型到大模型的演进，到GPT与闭源大模型的崛起，以及开源社区的进展，全面展现大模型技术的全貌。同时，课程将结合实践案例，详细讲解大模型的基础技术理解、训练与推理、推理优化以及应用开发等方面的知识，帮助学员掌握大模型应用与开发的核心技能。此外，课程还将关注大模型在研发生产实践中的应用，探讨大模型时代下的研发工序新范式，以及超级开发者的崛起与成长路径，为学员提供前瞻性的行业洞察。

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• DeepSeek大模型技术原理与实战

  聚焦DeepSeek大模型技术体系的全面解析。从模型架构、训练范式到部署实践，系统性地介绍DeepSeek从V1到R1的技术演进历程，并结合实际案例讲解大模型在工业场景中的落地应用。
  补充：
  本节课程需要额外的算力支持，如客户不能提供，需要使用私有部署，需要支付对应成本
  举例说明：比如人数在20人，一天的费用大概在3000元。（仅供参考）

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• DeepSeek大模型落地技术及实践（实操课）

  聚焦DeepSeek大模型技术体系的全面解析。从模型架构、训练范式到部署实践，系统性地介绍DeepSeek从V1到R1的技术演进历程，并结合实际案例讲解大模型在工业场景中的落地应用。

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• AI Agent课程：全景解析技术演进与企业落地

  本课程聚焦于AI Agent技术的演进与实战应用，涵盖从技术原理到企业落地的全方位内容。课程将深入探讨Agent技术的演进历程，包括从LLM到Agent的转变、多模态Agent的发展以及高阶智能的实现路径。学员将学习Agent的认知架构、核心能力模型以及智能边界，掌握自主性、规划能力与工具使用的技术实现

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• 高阶RAG 实战

  从 GraphRAG、Agentic RAG 前沿架构，到多模态数据清洗、混合检索与高性能向量库实战；再深入 LangChain/LangServe 服务化、幻觉抑制、推理加速与安全合规；最终现场搭建可上线对话机器人，覆盖政务、电商、金融等场景。全程案例驱动，赠落地路线图与评估框架，助你快速复制单日百万用户的盈利级 AIGC 系统。
  案例根据学员情况可做调整

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• 多模态感知与智能Agent系统开发实战

  本课程深入探讨多模态AI与智能Agent的前沿技术与实践应用。课程将系统性地介绍多模态模型的核心原理、最新发展趋势，以及如何构建具有多模态感知能力的智能Agent系统。通过理论讲解与实战案例相结合的方式，学员将掌握如何整合视觉、语言等多种模态信息，开发具有深度理解与决策能力的Agent系统。课程特别关注实际应用场景，包括多模态对话系统、智能助手开发、场景理解与交互等领域的具体实现方法。通过动手实践环节，学员将学习到最新的技术框架与开发工具，掌握从需求分析到系统部署的完整开发流程。

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• AI Agent：全景解析技术演进与企业落地（实操课）

  旨在深度解析AI Agent技术的最新进展与实战应用。课程将从OpenAI定义的L1-L5智能体演进范式切入，详细探讨Agent的认知架构、核心能力（自主性、规划、工具使用、记忆与反思），并重点剖析RAG与Agentic RAG如何赋能Agent进行复杂知识获取与推理。学员将系统学习Agent的构建、工作流设计、多Agent协作机制，并通过丰富的代码Agent、搜索Agent、多模态Agent等案例，掌握Agent在企业内落地的策略与挑战。课程也将结合最新的行业趋势、产品形态和资本动态，为学员提供AI Agent领域的全景视角。

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• AI Coding编程：从大模型到企业级AI编程实践

  AI编程课程，融合大模型技术、多Agent技术、AI编程工具(尤其是Cursor)、私有化部署(CodeGeeX)以及企业应用实践。

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• 金融科技大模型与Agent实践工程课程大纲

  内容涵盖大模型基础与金融应用全景、AI工程化实施路径、数据安全与合规实践，深入讲解Agent架构设计、多智能体协作系统及企业级部署方案。结合微众银行、邮储银行、工商银行等真实案例，剖析智能客服、风控系统、营销智能化等核心场景的工程实践，助力金融科技从业者掌握前沿AI技术，提升系统构建与安全管理能力。

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• 金融大模型数据构建实战指南

  本课程围绕金融领域大模型的数据准备工作展开，系统介绍从数据需求分析到预训练数据构建的全流程。课程内容包括大模型数据的特征与要求、金融文本的类型与质量规范、数据安全与合规处理等关键环节。通过实际案例讲解通用数据与金融专业数据的获取、清洗、标准化及脱敏方法，帮助学员掌握构建高质量、合规金融大模型数据集的核心技能，为金融AI应用的开发与优化奠定坚实的数据基础。

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• 金融大模型领域微调与数据质量保障实战

  本课程聚焦于金融大模型在领域微调与指令微调阶段的数据构建与质量保障，系统讲解从专业知识图谱构建、业务场景数据设计到指令模板与响应规范制定的全流程方法。课程涵盖金融术语库建设、合规场景数据构造、多任务指令设计等核心内容，并深入介绍数据质量评估框架与持续改进机制。通过本课程学习，学员将掌握高质量、专业化金融微调数据的构建能力，确保大模型在金融业务中输出准确、合规、可用的结果

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大会议题