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ASPEN培训课程
软件开发人员、AI/ML工程师、技术团队负责人、产品经理，以及对AI驱动应用感兴趣的技术人员。需具备基本软件开发概念和任何编程语言经验（推荐Python）。
掌握预测式AI与生成式AI的核心概念与技术差异，熟练运用主流AI工具进行代码辅助生成、预测模型构建及生成式AI应用开发，具备在实际业务场景中部署AI模型的能力。
一、 AI与软件开发融合概述：讲解生成式AI与预测式AI的定义差异，AI在编码、分析和自动化中的应用场景，以及LLM、Transformer和深度学习模型的基础知识。
二、 AI辅助编码与预测开发：介绍GitHub Copilot、CodeGeeX等AI驱动代码补全工具的使用方法，预测代码漏洞和缺陷的技术原理，以及自动化代码审查和优化建议的实现方式。
三、 预测模型构建基础：理解时间序列预测和预测分析的核心概念，掌握使用Python、Scikit-learn和TensorFlow进行预测建模的完整流程。
四、 需求预测与异常检测实战：针对企业实际业务场景，实现AI模型进行销售需求预测、用户行为分析和系统异常检测。
五、 生成式AI技术栈：深入讲解GPT、LLaMA等大语言模型的工作原理，探索生成合成数据、文本摘要和文档自动生成的应用场景。
六、 多模态生成应用：介绍扩散模型在图像和视频生成中的应用，以及多模态生成式模型在企业营销、设计等领域的实践。
七、 AI模型部署与API化：学习使用Hugging Face、AWS和Google Cloud等平台托管AI模型，构建基于API的AI服务，满足业务系统集成需求。
八、 预训练模型微调技术：掌握针对特定领域任务微调预训练AI模型的方法，提升模型在垂直场景中的应用效果。
九、 预测性业务洞察：应用AI驱动商业智能和客户分析技术，预测市场趋势和消费者行为，支持企业战略决策。
十、 工作流自动化优化：利用AI自动化重复性工作流程，提升组织运营效率，实现业务流程的智能化改造。
十一、 伦理AI与开发实践：探讨AI辅助决策中的伦理考量，学习AI模型中的偏见检测与公平性保障方法，掌握可解释和负责任AI的最佳实践。
十二、 综合案例实战：通过真实数据集实施预测分析全流程，构建基于文本生成的AI聊天机器人，并部署基于LLM的自动化应用，完成从理论到实践的完整项目演练。
