Python 与 Web 工程
建立 Python、MySQL、前后端接口和数据处理基础，为 AI 应用开发做好准备。
AI
AI LLM FOUNDATIONS
AI 大模型
工程基础、应用实践与模型交付能力。
RAG、Agent 与多模态
围绕企业知识库、智能体工作流和图文应用完成大模型应用实践。
模型微调与推理部署
完成数据构造、高效微调、效果评测与推理服务部署，建立模型应用交付能力。
AI DESIGN FOUNDATIONS
AI 设计
平面、品牌、电商与 AIGC 视觉能力。
AI + Photoshop 基础
从 Photoshop 图层与蒙版开始，结合 Midjourney、Stable Diffusion 与 ComfyUI 完成海报、Banner 和社媒物料实践。
品牌平面设计
围绕品牌策略、Logo、包装与 VI 手册，完成从概念到视觉延展的完整表达。
电商全案
覆盖淘宝、京东、亚马逊和 TikTok 等场景，完成详情页、直播视觉、短视频封面与跨境素材。
AI LLM DEVELOPMENT
AI 大模型开发：从工程基础到应用实践
4.5 个月、两大阶段，围绕工单系统、推荐系统、RAG 知识库、Agent 工作流与多模态应用完成项目练习。
基础阶段 · 38 天
从编程与工程能力开始，建立 Python、数据库、前后端、数据处理和机器学习的完整基座。
- 计算机基础
- Python / MySQL
- 前后端开发
- 工单系统
- 推荐系统
就业阶段 · 42 天
聚焦大模型应用层，练习 Prompt、RAG、微调、Agent、全流程智能体与多模态应用。
- 大模型基础
- RAG
- Agent
- 模型微调
- 多模态
00
转型大模型
了解岗位与学习路线，先把目标拆成可执行的项目计划。
- AI 岗位与能力地图
- 从零基础到大模型的学习路径
- 工单系统、推荐系统、RAG 知识库
- Agent 工作流与多模态应用
01
基础工程能力
掌握能支撑 AI 应用交付的编程、数据与 Web 工程能力。
- 计算机基础、Linux、Git 与开发环境
- Python、MySQL、HTML / CSS / JavaScript
- Flask / FastAPI、RESTful API 与前后端联调
- 企业工单系统：从数据库到部署
02
数据与机器学习
用数据清洗、分析和建模理解业务，为推荐与智能应用准备数据基础。
- 数据采集、清洗、分析与可视化
- NumPy / Pandas / Matplotlib
- 监督学习、聚类、降维与模型评估
- 推荐系统：召回、排序与冷启动
03
AI 核心能力
建立深度学习与自然语言处理认知，把算法知识落到智能客服项目。
- 神经网络、训练流程与模型评估
- NLP、文本表示与知识图谱
- 大模型应用的上下文与数据准备
- 电商智能客服：问答、检索与业务流程
04
大模型基础与提示词
理解常见大模型的基本概念，练习模型调用与结构化提示词。
- Token、上下文窗口与推理参数
- Prompt Engineering 与少样本示例
- 角色设定、JSON 输出与提示词模板
- 模型选型与应用场景设计
05
模型微调与部署
了解从数据构造到高效微调、评测和推理部署的基本流程。
- LoRA / QLoRA 基本方法
- 指令数据清洗与格式标准化
- 训练参数与自动评测
- 模型导出与推理服务
06
RAG 与 Agent 优化
练习知识库检索、工具调用与工作流编排，理解常见优化方法。
- 文档解析、切片、Embedding 与向量检索
- 混合检索、Reranker 与 Query 改写
- LangChain / LangGraph 工具调用与记忆
- 企业微信接入、错误兜底与性能优化
07
全流程交付与多模态
整合检索、智能体、微调与视觉模型，完成图文应用的综合练习。
- 图文混合检索与多模态 RAG
- 图表理解与视觉问答
- Stable Diffusion、ControlNet 与 Qwen-VL
- 部署演示与项目复盘
AI LLM CAREERS
AI 大模型岗位
机器学习算法工程师负责特征工程、模型训练、效果评估与算法服务迭代。
推荐算法工程师负责召回、排序、特征建模与推荐效果优化。
NLP 算法工程师负责文本理解、信息抽取、语义检索与语言模型能力建设。
大模型算法工程师负责大模型训练、微调、评测、推理优化与算法落地。
多模态算法工程师负责图文理解、视觉问答、多模态检索与模型评测。
AIGC 算法工程师负责生成式模型、内容生成链路与相关算法能力建设。
LLM 应用工程师负责模型调用、Prompt 设计、服务集成与 AI 应用交付。
RAG 工程师负责知识库构建、检索增强、Rerank 与问答质量优化。
Agent 开发工程师负责工具调用、任务编排、记忆管理与智能体系统开发。
AI DESIGN ROADMAP
四个阶段，覆盖 AI 设计的主要工作场景
从 AI 工具与 Photoshop 基础，到品牌、电商和作品交付，按项目节点逐步练习。
01
AI + Photoshop 基础
建立 AI 设计基础，熟悉 Photoshop 与主流生成工具的配合方式。
- Photoshop 图层与蒙版
- Midjourney / Stable Diffusion / PS
- 海报、Banner 与社媒物料
- ComfyUI 工作流入门
02
品牌平面设计
围绕品牌策略建立统一的视觉系统，并完成常见品牌物料练习。
- 品牌策略与视觉定位
- Logo 设计与视觉延展
- 包装设计与品牌物料
- VI 手册整理
03
电商全案
熟悉不同电商平台的视觉需求，完成页面与内容素材练习。
- 淘宝、京东、亚马逊与 TikTok 场景
- 详情页与商品页面
- 直播视觉与短视频封面
- AIGC 电商素材与跨境视觉
04
作品输出与商业交付
把阶段练习整理为作品集，并练习提案、沟通和交付表达。
- 作品集结构与项目说明
- 商业提案与客户沟通
- 作品集审核与修改
- 项目交付复盘
AI DESIGN CAREERS
AI 设计岗位
对应品牌、电商与 AIGC 视觉工作场景。
品牌视觉设计师负责品牌定位、Logo、VI、包装及整合视觉系统设计。
平面设计师负责宣传物料、营销活动、社媒内容及品牌平面视觉输出。
电商视觉设计师负责商品主图、详情页、活动页与平台运营视觉体系。
跨境电商设计师负责面向海外平台的商品内容、品牌页面与营销素材设计。
AIGC 视觉设计师通过生成式 AI 构建创意素材、视觉方案与内容资产。
包装设计师负责产品包装结构、图形语言与终端陈列视觉方案。
COMPANY CONTEXT
公司与团队类型
两条赛道对应不同的业务团队，下面列出课程能力常见的应用环境。
AI 大模型常见公司类型
互联网与人工智能技术公司搜索、推荐、NLP、生成式 AI 等算法与模型研发团队
企业服务与软件平台企业知识库、智能客服、流程自动化与 SaaS 产品团队
智能制造与工业 AI 团队工业质检、设备运维、生产知识库和企业数字化项目团队
金融科技 / 教育科技团队智能问答、内容生成、风控辅助和个性化学习产品团队
AI 设计常见公司类型
品牌方与品牌电商部门服饰、美妆、家居、食品、数码等消费品牌的设计与电商团队
电商与跨境电商公司天猫、京东、抖音电商生态商家，Amazon、TikTok Shop、Shopify 独立站团队
广告传媒与设计服务公司品牌咨询、广告创意、视觉设计、包装设计与内容制作机构
新媒体、短视频与互联网团队内容机构、直播电商、短视频公司、互联网产品与增长设计团队
设计工作室 / 自由职业 / 创业团队以作品集承接品牌、电商、AIGC 视觉与 AI 应用项目
CAMPUS & LEARNING SERVICE
学习与生活服务
从报名到结课，学习节奏、校区条件和课后支持都提前公开，外地学员也能据此安排生活。
按赛道安排学习周期
AI 大模型赛道为 4.5 个月（基础阶段 38 天 + 就业阶段 42 天），AI 设计赛道为 3 个月；课程按所选方向分阶段推进。
9:00-12:30 / 14:30-18:30
晚上 19:30–21:30 为自愿自习与答疑时间，课程安排上两天休一天。
佛山禅城 · 德信国际A栋304
广东省佛山市禅城区德信国际A栋304，地铁 2 号线湖涌站步行约 8 分钟。
独立座位 + 千兆网络
校区位于核心地段，紧邻商圈；每人独立座位，方便长时间编码、设计与项目协作。
附近小区单人间
校区附近有小区房源，步行约 5 分钟可到教室；如有住宿需要，可协助了解房源并办理入住。
周边餐饮丰富
保利、绿岛湖等商圈步行可达，周边餐饮选择丰富，日常用餐方便。
100% 面授，拒绝录播课
现场讲解、当日练习、代码或设计稿 Review、演示答辩，按真实工作流完成项目。
晚自习答疑与阶段复盘
晚间 19:30–21:30 开放自愿自习与答疑，结合阶段练习进行问题梳理和作品复盘。
课堂交付流程
01 · 现场讲解拆解真实需求、技术方案或视觉目标。
02 · 当日练习跟随老师完成代码、数据或设计任务。
03 · Review逐份检查代码、设计稿和项目结构。
04 · 演示答辩说明方案、展示结果、接受现场追问。
05 · 复盘迭代沉淀作品集亮点，继续推进下一阶段。
了解课程安排后，先完成入学测试，老师会根据结果沟通适合的学习路径。
进入入学测试GRADUATION LEVEL
结课项目成果
围绕真实业务场景，完成从需求分析、方案设计到交付复盘的项目闭环，形成可用于作品集与求职沟通的项目成果。
AI 大模型
完成知识库、智能体、微调与多模态等应用项目，形成可演示、可复盘的技术成果。
完成文档解析、向量检索、答案生成与引用溯源的 RAG 应用交付。
完成工具调用、任务编排、记忆管理与异常兜底的智能体工作流。
完成数据构造、LoRA / QLoRA 微调、效果评测与推理服务部署。
完成图文输入、视觉问答、多模态检索与应用演示的端到端实现。
AI 设计
完成品牌、电商与商业提案等视觉项目，形成可用于作品集展示的成果。
完成品牌定位、Logo、包装与 VI 延展，输出结构化视觉规范。
围绕商品与平台运营目标，完成主图、详情页、活动页及内容素材方案。
梳理项目说明与提案逻辑，完成客户沟通、方案汇报及交付复盘材料。
熟悉需求分析、方案评审、反馈迭代与设计资产管理流程。