最近几年，各式AI大模型的开发迎来热潮，基于市场对AI人才的需求愈发高涨，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。该学习路径图为学员提供了一条精确而高效的学习路线，旨在帮助他们在短短三个月内迅速提升至A5级别的技能水平，成长为能够独立操控和微调大型模型的专业工程师。
今天继续分享一位参与我们培训课学员的真实案例：
一个上海的老大哥，姓吴，38岁，正在通过我们的课转型做AI技术总监。
他做了十多年的Java开发，本科学历，之前带过团队， 年薪50w，后来年龄大了，公司裁员，你也知道互联网35+的法则嘛，在上海只能找到15k一个月的薪酬，后来没办法，去了杭州工作，一个月20k，但是干了一年，家人不同意，只能回上海了。
我们的课程把AIGC领域分为了A1到A7七个能力阶段，他花了一个月的时间就学到了A4阶段，后面又报名了原力周末的线下课程课，我们公司研发组的来自哈工大的博士导师手把手教学，帮忙落地实战项目，他自己想要做AI+家教的项目，我们后面建议他做有商业价值的实战项目，这样可以带着实战产品项目去面试，年纪大，跟年轻人拼技术能力，你不一定拼得过来，但是未来可以成为懂AI的技术总监或者架构师啊，这才是他的优势，因为学历也不是他的优势。
目前市面上各大企业急招的AI架构师或者技术总监，市场上根本找不到，AI行业发展时间实在太短了，但是我们可以找到传统的架构师，这种架构师他懂java的，他甚至能够管一个很好的产品开发的全过程，但是问题是他对大模型窍不通，那对于公司以后想要把产品用大模型升级，就没办法了。所以对于程序员来说，学习到A4/A5的课程，补充了AI大模型的知识后，是可以往AI架构师或者CTO的职业发展，都是目前市场上绝对的高薪高待遇岗位。
这个案例更多是给同样即将面临职场瓶颈的大龄程序员的朋友们看的，大家与其在35岁危机到来后挣扎忧虑，接受待遇下降，甚至直接被裁，不如努力自救，学习当下最热门的AI大模型技术，拓宽自身的业务能力，不仅能提升竞争力，还可以谋求转型。
如果你想要深入了解相应的AIGC知识，可以认真看看近屿智能的AIGC大模型工程师与产品经理学习路径图，也可以随时咨询官方账号。
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。
如果您还有任何疑问或者想要深入了解更多课程内容，请随时联系我们。我们期待着与您共同开启下一阶段的AI探索之旅。
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