人工智能应用开发测试 

从基础理论到平台测试实践

【课程背景】

随着以大模型为代表的人工智能技术浪潮席卷全球，各行各业都在寻求利用AI提升效率和效果的方法。本课程旨在帮助学员全面掌握人工智能应用开发与测试的核心理论与实践方法，特别是如何高效利用AI大模型（如DeepSeek）来优化工作流程。

课程将从AI技术发展历程讲起，深入剖析传统机器学习、深度学习和生成式AI的演进路径，并重点介绍以DeepSeek为代表的国产AI大模型的技术优势和创新点。我们将通过大量的案例演示，让学员直观感受AI在内容生成、数据分析、代码编写、多模态理解等方面的强大能力，从而激发学员的“启动思考”。

此外，本课程将不仅仅停留在理论层面，更注重将前沿技术转化为实际生产力。我们将详细讲解提示词工程、RAG（检索增强生成）框架以及企业专属知识库的搭建方法，帮助学员将AI技术高效应用于日常办公、科研生产力提升和企业级解决方案设计中。同时，我们也将直面AI幻觉这一核心挑战，提供全面的应对策略，确保学员能够安全、有效地使用AI工具。

我们相信，未来的工作模式将是自然人、机器人和数字人的“三人共舞”，而本课程正是为学员提供掌握AI工具、成为“更会用AI的人”的系统化路径，助其在这场科技浪潮中抢占先机，成为变革的引领者。

【课程收益】

全面掌握AI大模型的演进路径：了解DeepSeek等主流AI大模型的技术趋势与核心能力。

提升科研与办公生产力：学会通过文献检索、科研知识管理、数据分析等场景，利用AI大模型来提升工作效率。

掌握企业级AI解决方案：了解AI私有化部署、数据安全和知识库搭建等方案，为企业定制专属AI应用提供思路。

掌握AI应用开发测试基础：从基础理论到平台测试实践，系统学习人工智能应用开发与测试方法。

【课程特色】

理论与实践结合：课程不仅讲解AI技术发展历程和核心要素，还通过大量实际案例演示AI大模型的应用能力，如视频内容总结、生成思维导图、制作PPT、数据分析和代码生成等。

聚焦国产AI大模型：详细剖析国产AI大模型DeepSeek的崛起原因、核心机制（思维链、强化学习、蒸馏技术）以及与国际巨头的对比优势。

应对AI幻觉问题：深入分析AI幻觉现象的成因和潜在风险，并提供普通用户和企业可以采用的多种应对策略，包括联网搜索、双AI验证和提示词工程等。

【课程对象】

企业中高层管理者

AI应用开发与测试工程师

技术骨干和项目负责人

所有希望利用AI提升个人和团队工作效率的专业人士

【课程时间】1天（6小时/天）

一、启航之路：AI技术发展历程与DeepSeek崛起

1、人工智能技术发展脉络

人工智能的三要素：数据、算力、算法。

AI技术发展路径：从符号逻辑推理到深度神经网络，再到大模型技术突破。

深度学习的三大主流算法：CNN（卷积神经网络）、RNN（递归神经网络）、GAN（生成对抗网络）及其应用场景。

2、AI大模型的崛起与关键能力

大模型基础能力：看图作文、绘画、视频内容总结、数据分析、代码生成等。

大模型核心机制之一：思维链（CoT）让模型进行“慢思考”。

大模型核心机制之二：强化学习（RL）提升模型探索自由度。

大模型核心机制之三：蒸馏技术在不损失能力的情况下缩小模型。

二、智能应用：AI大模型能力高效使用与操作实践

1、高效使用AI大模型

提示词（Prompt）工程：提示词设计的四大核心要素。

角色扮演法实战：通过设定角色，获得更专业、更有针对性的回答。

2、AI赋能日常工作

办公自动化：利用AI生成PPT、制作思维导图、审查合同、制作投标文件等。

专业应用场景：在建筑设计、创意灵感、产品概念设计等领域的实践案例。

三、定制开发：企业级AI大模型落地解决方案设计

1、AI大模型应用能力提升策略

策略1：提示词设计，无需修改模型参数，通过优化输入提示引导输出。

策略2：嵌入，利用外部模块为模型提供新信息，增强输出能力。

策略3：微调，基于特定数据集微调模型，修改模型参数。

2、企业级AI解决方案

检索增强生成（RAG）：RAG技术如何解决AI“幻觉”问题，确保数据新鲜、准确并保护企业敏感信息。

知识库搭建：学习知识库的四大核心元素（文档、片段、标签、关系）以及知识粒度设计原则。

Coze平台实践：快速搭建AI智能体应用的平台，可将AI应用发布到社交平台或业务系统中。

四、战略引航：AI大模型幻觉问题与未来趋势前瞻

1、AI大模型的“幻觉”现象

幻觉的定义与类型：指模型生成与事实不符、逻辑断裂的内容，分为事实性幻觉和忠实性幻觉。

幻觉产生的原因：数据偏差、泛化困境、知识固化、意图误解等。

潜在风险：信息污染、信任危机、安全漏洞等。

2、应对幻觉的策略

用户级策略：联网搜索、双AI验证、提示词工程（如知识边界限定、对抗性提示）。

技术级方案：RAG框架、外部知识库、精细训练和评估工具。

3、人工智能未来趋势展望

AI到AGI的5个等级：从聊天机器人到组织者。

自然人、机器人、数字人，“三人共舞”时代的到来。