1、全面解析 DeepSeek 大模型的技术原理，特别是其低成本优化策略与 R1 思维链推理技术。 2、深入探讨 DeepSeek 在产业应用中的实际表现与部署优势。 3、展望下一代 AI 计算架构，以及 DeepSeek 在其中的技术演进方向。

本课程旨在全面覆盖 AI 大模型在 CIO、CTO 线产品视角下的深度应用，系统讲解如何在软件研发管理中提升效能，以及如何 驱动 ToB 和 ToC 产品线的创新与产业化。通过贯穿全程的综合案例、技术解析和实战环节，学员将掌握 AI 大模型的核心能力、产品落地全流程及商业化策略，推动自身业务的创新与发展。

目前精调大模型有两种方案，一是基于特定数据对模型的全量参数进行调整，这种方式充分利用了基础模型的表示能力，通过调整所有参数使其更好地适应特定任务。全量精调的完整过程是怎么样的呢？

从互联网到移动互联网时代，产品经理的定义就不断被刷新，直到人工智能时代，产品经理的工作内容、边界、方法、逻辑和协作方式都发生了本质的变化，课程结合AI工程实践中的经验总结出：围绕AI产品经理自身的基本素质和技能和AI产品经理新的协作逻辑为两条大的主线，涵盖：AI PM的思维模式、知识体系、如何使用数据、日常工作流程、常见算法理解和应用、以及需求的洞察和工程化思维以及新的团队协作方式等篇章内容。

在当今快速发展的信息技术时代，人工智能（AI）已成为推动社会进步和产业升级的关键力量。其中，Agent智能体作为AI领域的一个重要分支，正逐渐展现出其独特的价值和广泛的应用前景。因此，学习Agent智能体的开发不仅具有深远的理论意义，更具有重要的实用价值。

大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算，增强了LLM的功能。通过引用外部知识，RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于LLM系统中最受欢迎的架构，有许多产品基于RAG构建，使RAG成为推动聊天机器人发展和增强LLM在现实世界应用适用性的关键技术。