我们用AI 赋能,为 200 多个行业客户提供AI 解决方案,并顺利实现了商业化,积累了丰富的经验。AI技术快速发展,尤其是大模型的出现及火爆,导致了就业市场出现了相关人才的短缺,面对此类工作岗位人才的巨大缺口,我们运用自身6年的人工智能项目经验,结合当下不断迭代的最新AI技术,研发出适合当前就业市场需求的AI大模型算法工程师课程,促使越来越多的有志之人投身于人工智能大发展的浪潮中。
✔ 上海、苏州、杭州、北京、深圳等多家AI合作企业
✔ 推荐入职上述企业的人工智能及相关研发岗位工作
✔ 通过考核的学员获得上海交大教育AI大模型算法工程师培训证书并提供就业保障
✔ 学习未达标者,提供免费重修服务
✔ 熟悉各类AI大语言模型和多模态大模型,能私有化部署;
✔ 熟练使用 LangChain等框架,对RAG,Agent有深入理解和思维链设计。;
✔ 负责相关产品的模型训练和服务部署;
✔ 对主流的大模型(GPT、文心一言、百川、chatGLM、通义、LLaMA等)有较丰富的使用经验和prompt微调经验;
✔ 掌握大语言模型SFT/LoRA/RLHF等技术,提升特定任务的大模型能力;
✔ 熟练掌握主流深度学习框架pytorch,LLM训练并行框架Deepspeed等多机多卡方案;
✔ 跟踪大模型领域前沿技术,提出创新思路来推动算法升级和业务发展。
岗位名称 | 工作经验 | 岗位薪资 | 岗位职能 |
---|---|---|---|
AI大模型算法工程师 | 一年至三年 | 1.5万-3万 | 能够应用相关工具和框架进行大模型的微调和优化 |
大模型算法高级工程师 | 三年以上 | 3万-5万 | 对大模型的训练和部署有深入理解,能够独立完成与大模型相关的各种项目 |
算法专家 | 五年以上 | 50-80万年薪 | 熟悉常见的机器学习和深度学习算法,具备扎实的算法功底和编程能力 |
技术总监/CTO | 十年以上 | 百万年薪 | 管理层,组建技术团队并带领技术团队开展产品研发、测试以及保证项目顺利交付的能力 |
温同学
有机化学博士后,毕业于中科院化学所,后进入医药公司从事结构生物学和药物的研究,但是发现很多以前解决不了的问题可以通过人工智能技术解决。因此通过各种渠道了解,决定学习人工智能。坐标上海,**上市公司,年薪58万,做3d人脸识别。
唐同学
经过几个月的学习,可以学到真东西,真正踏入人工智能的行业,毅然全职参加学习。信息管理与信息系统专业,之前在上海做DBA,后面看好AI这个赛道。坐标上海阿里巴巴旗下**企业担任算法工程师,年薪67万。
张同学
本科,内江师范学院;测绘专业,毕业后做了一段时间本专业工作。当初是因为表弟建议说人工智能行业发展好,就过来学习了,同桌是计算机专业的也对他有很大帮助,让完成了从零到一。坐标上海某公司,年薪56万。
李同学
研究生,中科院光电所;计算机视觉,研二过来学习,应届研究生过来参与项目。目前在坐标上海拼多多,担任算法工程师,年薪60万。
黄同学
本科,四川外国语大学;英语专业,重庆人,毕业后从事人事工作两年,后面看好人工智能行业转型。坐标在上海*车企,担任算法工程师,年薪30万。
阙同学
本科,石河子大学;电信专业,之前是同学在这里学习工资高,就打算转行过来了。目前坐标上海,上海****科技有限公司,32万年薪。
丁同学
本科,青岛大学;信息工程学院-网络工程,西安人,之前在西安做了两年运维工程师,后面因为看好AI的赛道,从西安过来学习人工智能。目前在坐标上海某大厂担任算法工程师,年薪60万。
陈同学
本科,西南民族大学;因为大学期间就自学过一些机器学习和神经网络,但是也知道自己还是比较欠缺经验和项目而且也不是很体系,看了下体系确实很不错主要是本身也是AI公司就过来了.目前坐标东莞,步步高,年薪24万。
移动端开发,C++/Java有项目研发经验,代码能力强,学习后薪资涨幅较高。
计算机、人工智能、软件工程、数学、电子信息等相关的专业,本科及硕士人群。
项目管理、产品经理、或者细分行业准备做智能化升级的负责人,希望提升自己的人士
其它行业人士,想转行进入AI人工智能领域寻找机会的人士(IT相关职位优先)。
上海交大教育(集团)有限公司于1999年8月4日设立,注册资本1.5亿元人民币,股东为上海交大产业投资管理(集团)有限公司和上海新南洋昂立教育科技股份有限公司。集团以独立法人经济实体的形式对外发展终身教育事业,传承 “起点高、基础厚、要求严、重实践、求创新”的醇厚传统,秉持“严谨、务实、创新”的质量方针,为打造社会化教育平台,充分发挥自身在教育、人才、技术及信息方面的资源和优势并服务于社会。
第一阶段:人工智能认知基础
课程内容 | 课程大纲 |
---|---|
人工智能大模型技术的过去、现在与未来 |
(1)人工智能的发展史 (2)大模型的发展史 (3)人工智能的基本原理 |
大模型实际应用案例介绍 |
(1)大模型企业应用案例 (2)企业拥抱大模型的痛点与解决方案 |
体验大模型 |
体验大模型 |
第二阶段:大模型开发环境基础
课程内容 | 课程大纲 |
---|---|
环境搭建与使用 |
(1)Linux命令基础 (2)Docker基础 (3)XShell操作 (4)人工智能相关基础库介绍与安装 |
开源大模型部署 |
(1)Ollama介绍与安装 (2)常见的开源大模型部署 |
第三阶段:AI大模型应用开发平台基础
课程内容 | 课程大纲 |
---|---|
AI大模型应用开发平台基础 |
(1)Dify平台的介绍与安装 (2)Dify配置基础大模型 (3)Dify创建聊天机器人 (4)Dify创建知识库 (5)Dify创建Agent (6)Dify创建工作流 |
第四阶段:大模型研发基础
课程内容 | 课程大纲 |
---|---|
IDE环境搭建 |
(1)Vscode安装与配置 (2)Jupyter介绍 |
python编程复盘 |
(1)Python核心语法 (2)Python文件操作 (3)Python多进程与多线程 |
数据科学计算库实战 |
(1)Pandas实战 (2)Numpy实战 |
人工智能开发框架基础 |
(1)Pytorch基础 |
大语言模型结构详解 |
(1)注意力机制 (2)Transformer网络结构 |
第五阶段:大模型微调基础
课程内容 | 课程大纲 |
---|---|
HuggingFace基础 |
(1)Pipeline基础 (2)Transformers组件基础 (3)Tokenizer组件基础 (4)Datasets组件基础 (5)Evalaute组件基础 (6)Trainer组件基础 |
显存优化基础 |
(1)内存、显存基本结构与工作方式 (2)模型显存占有量计算 (3)模型在显存中的存储优化 |
模型微调基础 |
(1)大模型训练流程 (2)BitFit微调 (3)Prompt-Tuning微调 (4)P-Tuning微调 (5)Prefix-Tuning微调 (6)LORA微调 (7)IA3微调 (8)模型量化 (9)QLora微调 (10)对齐微调(RLHF\DPO) (11)实战:微调llama3 |
模型推理优化基础 |
(1)vLLM推理框架基础 (2)Llama.cpp基础 |
多机多卡分布式训练基础 |
(1)并行基础 (2)Fairscale训练基础 (3)Accelerator训练基础 (4)Deepspeed训练基础 |
第六阶段:大模型能力扩展
课程内容 | 课程大纲 |
---|---|
Langchain基础 |
(1)Langchain开发环境搭建 (2)链与LCEL基础 (3)记忆模块基础 (4)知识增强检索基础(RAG) (5)智能体代理基础(AGENT) |
第七阶段:项目实战
课程内容 | 课程大纲 |
---|---|
智能问答专家 |
使用自己微调的大模型,叠加自己的知识库,开发一个专业问答专家。例如法律咨询、医疗咨询等。 |
报告生成能手 |
使用自己微调的大模型,叠加自己的知识库与智能代理,开发一个报告撰写能手。 |
数据智能治理专家 |
利用大模型从海量的、杂乱的文本数据中提取需要的信息,并结构化数据存储。 |
全流程内容制造者 |
通过大模型Agent能力对网站进行的监视与内容获取,然后自动的对内容进行分析、摘要、重写,最后自动发布到指定平台。 |
上海市徐汇区乐山路33号交大科技园B栋4层
周一至周日 9:00-19:00
400-820-7975,微信:qiu297666(张老师)