速看！近屿OJAC发布全新AIGC工程师工程师和产品经理学习路径图!|aigc|产品经理|工程师|知识库|路径图

近期，AIGC大模型以其强大的能力和高效的性能，在人工智能领域迅速崭露头角。作为一种创新的AI技术，AIGC大模型的出现无疑为AI领域的发展带来了新的活力和可能。

AIGC大模型的火速发展，得益于其出色的学习和处理能力。该模型能够快速理解、学习和处理大量的数据，然后生成准确的结果。这种能力使得AIGC大模型在诸多领域都有着广泛的应用前景，例如自然语言处理、图像识别、语音识别等，并衍生出了各种新型AI业务。

各大企业为了在AI新时代不被落后，也都在急招AIGC领域的专业人才，而且这个行业目前处于发展阶段，市场需求远远还没有满溢，现在正是入局AIGC领域最好的机会。

为了满足这些庞大的市场需求，近屿智能凭借其扎实的理论基础和丰富的实践经验，精心策划并推出了其核心产品——AIGC大模型工程师与产品经理的学习路径图及相关培训项目。该学习路径图不仅是一张详尽的学习计划表，更是一份助力学员在AI领域实现职业发展的战略蓝图。该路径图以实战为核心，结合理论学习与实践操作，使学员能够全面掌握AIGC技术的核心知识与技能。
该学习路径图覆盖了从A1级别到A7级别的全方位技能提升，包括AIGC大模型的核心技术、算力需求分析等关键知识点。无论是AI领域的新手还是已具备一定基础的专家，都能依据这一路线图找到适合自己的发展道路。

部分学习路径图详解
A2阶段：
具备的能力：能够对大型模型进行细致调整（Selective Fine-Tuning），使其在特定领域的任务表现达到商业应用标准。
通俗解释：该阶段可以利用封闭源代码的大型模型API，通过精心设计的提示词（Prompt Engineering）创建一个能够广泛对话的聊天机器人。
学习内容：
A2.0 Python之提示工程基础 A2.1大模型提示工程 A2.2大模型编程 A2.3大模型的API及Plugins调用 A2.4 远程实践项目+爬梯考试 A2.5大模型的发展历程（选修） A2.6GPT4-Turbo & Gemini最新解读（选修）
适合对象：掌握如何有效地利用API，以及如何设计用户友好的交互体验；希望提高工作效率，通过API构建简单工具。
学成可胜任的岗位：Prompt 工程师
课程安排：AI直播课+AI录播课+AI在线答疑课+更新AI直播课+远程项目实战
A3阶段：
具备的能力：针对大模型在已有提示词上的性能表现不足的问题，构建面向任务的指令训练语料，对大模型进行有监督的指令微调，提升大模型在应用上的性能。
通俗解释：该阶段能够对大模型进行精调（SFT），让大模型在某一个领域的任务表现可以商用
课程内容：
A3.0 Python之大模型微调基础 A3.1大模型基本原理 A3.2大模型理论基础A A3.3大模型理论基础B A3.4大模型开发工具 A3.5大模型微调技术 A3.6大模型微调实战 A3.7大模型思维链 A3.8 远程实践项目+爬梯考试 A3.9 Stable Diffusion（选修）
适合对象：理解特定领域的需求，基于商业需求，能够调整和优化模型以适应特定的应用场景。
学成可胜任的岗位：AI开发（应用）工程师
上课形式：AI录播课+AI在线答疑课+更新AI直播课+远程项目实战+每月前沿技术更新讲座+工作机会信息速递+OJAC标准会员权益
实践项目：聊天机器人，利用闭源大模型API，如ChatGPT、文心一言等，来实现自然语言理解和生成的功能。基于用户输入的Prompt，机器人能够生成合适的回应。
A4阶段：
具备的能力：能够根据应用需求，借助langchian等大模型应用框架，通过集成领域或场景专业知识、调用智能体等，扩展大模型能力，构建专业的智能问答系统、知识检索系统或多智能体集成系统。
通俗解释：该阶段能让大模型根据我们自己专业/行业的私有知识库，有质量的回答专业问题
课程内容：
A4.0 Python之大模型应用开发基础 A4.1大模型RAG A4.2LangChain & Semantic Kernel原理 A4.3LangChain & Semantic Kernel实战 A4.4AutoGen原理 A4.5 AutoGen实战 A4.6LangChain、SK、AutoGen集中答疑 A4.7 项目分享 A4.8 远程实践项目+爬梯考试
适合对象：可以基于整理和优化的知识库，提高模型在特定领域内的表现
学成可胜任的岗位：AI算法工程师、AI软件架构师
课程安排：AI录播课+AI在线答疑课+更新AI直播课+远程项目实战+星辉职路塑造家+每月前沿技术更新讲座+工作机会信息速递+原力周末（需另外付费）+OJAC高级会员权益
就业退费保障：推荐就业，如果出勤率高于90%，作业完成率高于90%，且作业平均在3.5分以上，一年内没有找到工作退一半
实践项目一：法律文书助手，本项目的目标是通过对大模型进行微调，使其能够有效辅助处理和管理法律文书。这一法律文书助手的主要功能包括对法律文件的分类、回应咨询、提取关键信息，以及自动化生成和编辑法律文档等。其最终目标是创建一个高效、准确且可信赖的法律文书处理助手，能够处理各种法律文书相关任务，极大地提高法律文书处理的效率和质量。该助手的核心价值在于帮助法律专业人员和相关用户更有效地管理法律文书，从而提高工作效率和沟通效果，减少人力资源的投入，并提升法律文书处理的专业性和准确性。
实践项目二：医疗记录助手，本项目致力于通过对大模型进行微调，开发一个医疗记录助手，专门辅助处理和管理医疗文档。这一医疗记录助手的主要功能包括对医疗文件的分类、回应咨询、提取关键信息，以及自动生成和编辑医疗文档等。其最终目标是创建一个高效、准确且可信赖的医疗文档处理助手，能够处理各种医疗文书相关任务，显著提升医疗文档处理的效率和质量。该助手的核心价值在于帮助医疗专业人员和相关用户更有效地管理医疗记录，提高工作效率和沟通效果，减少人力资源投入，并提升医疗文档处理的专业性和准确性。
实践项目三：金融报告助手，该项目旨在通过对大模型的微调，开发一个金融报告助手，专注于处理和管理金融文档。主要功能包括金融文件的分类、回应咨询、关键信息提取，以及自动化生成和编辑金融报告等。其最终目标是打造一个高效、精确、可靠的金融文档处理助手，能够应对各类金融文书任务，极大地提高金融文档处理的效率和质量。该助手的核心价值在于助力金融专业人员和相关用户更高效地管理金融报告，提升工作效率和沟通效果，减少人力资源的投入，并增强金融文档处理的专业性和准确性。