帮助学员从零基础全面掌握OpenClaw的核心技术体系，深度理解Agent Skill的工作原理，能够独立完成从环境部署、Skill开发到行业落地的全流程操作。

当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 DeepSeek为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。 本课程专为金融科技从业者、风险管理人员及技术开发人员设计，系统讲解大语言模型(LLM)在金融领域的应用实践与前沿算法。通过理论与实战结合的方式，深入探讨LLM在风险管理、合规审计、智能投顾等核心场景的技术实现，帮助学员掌握RAG知识库构建、Agent智能体开发等关键技能，培养利用前沿技术驱动金融创新的能力。课程内容基于讲师为平安、中信银行等多家金融企业定制培训的实战经验，结合最新行业案例与技术框架，确保学员能够快速将所学知识应用于实际工作场景。 如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。

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本课程为大模型应用开发人员提供了一份清晰、全面的“可用知识”，带领大家快速了解DeepSeek和API，同时对比OpenAI和国内多个其他大模型（文心，智谱，千问等）的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的编程语言构建大模型应用。通过课程，你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用，还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain，RAG，Agent等高阶实践技术。课程提供了简单易学的示例，帮你理解并应用在自己的项目中。

该课程适应于各个阶段的技术人员.初级工程师能够透过大师的眼睛来看待编程,了解编程的价值观和原则;具有丰富经验的设计师和架构师可以通过实现模式进行反思,探究成功实践背后的意义.把价值观,原则和开发实践结合;管理者通过学习业界著名研发中心的管理经验和失败的教训,来制定自己公司的代码管理策略.质量管理相关人员学习如何定制代码质量指标，通过哪些工具进行监控，怎样管理代码质量。

随着人工智能技术，特别是 AI 大语言模型的迅猛发展，我们正站在一场深刻产业变革的起点。为了牢牢把握这一历史性机遇，将AI技术深度融入公司的产品研发与创新体系，打造技术护城河，公司管理层决策对技术体系进行全面的AI能力升级。 本次全员赋能计划，旨在响应集团科技驱动战略，系统性提升产品、研发、测试等全体技术人员的AI素养与应用能力。我们认识到，AI已不再是遥远的前沿概念，而是即将成为像编程语言一样的基础生产力工具。本次赋能并非一次简单的技术普及，而是一场旨在重塑工作模式、激发创新思维、全面提升研发效能与产品智能化水平的深度变革。