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2025年生成式人工智能应用工程师学习线路

news 来源：原创 2025/9/10 11:57:48

生成式人工智能应用工程师学习线路

初级

掌握AIGC基础概念、法律规范及安全基础、提示词使用及优化技巧，具备使用文心一言、Stable Diffsion、Midjourney等常见大模型应用进行高质量的文案、图片、视频创作的能力

课程内容包括：AIGC基础、职业道德、数据安全基础、提示词工程基础、文案创作、图像创作、视频创作、项目实训

课程模块课程内容
第一章 生成式人工智能概述
1.1 生成式人工智能背景介绍
1.2 生成式人工智能技术原理和发展
1.3 Transformer模型简介
1.4 百度文心一言架构与简介
1.5 ChatGPT模型架构与简介
第二章 职业道德
2.1 生成式人工智能的法律、伦理和版权
2.2 生成式人工智能工程的伦理原则
2.3 人工智能的规范与标准
第三章 数据安全基础
3.1 生成式人工智能数据安全概述
3.2 生成式人工智能安全风险
3.3 大语言模型提示注入攻击安全风险
3.4 实际案例分析
第四章 提示词工程
4.1 提示词工程课程概述
4.2 生成式人工智能提示词技巧
4.3 提示词训练与优化技巧
4.4 训练个性化的优质提示词
4.5 识别生成式人工智能答案的真伪
第五章 文案创作
5.1 课程概述
5.2 文案创作基础
5.3 使用生成式人工智能生成宣传文案
5.4 使用生成式人工智能生成产品描述
5.5 使用生成式人工智能生成短视频文案
5.6 使用生成式人工智能生成PPT
第六章 图像创作
6.1 Diffusion Models模型制作拼图
6.2 DALL·E 模型制作AI 图像
6.3 Stable Diffusion模型图像混合与参数设置
6.4 Midjourney模型与图像混合
6.5 生成式人工智能图像模型演练与工作流程
6.6 DALL·E、Midjourney、Diffusion Models、Stable Diffusion差异
6.7 项目实践：通过Midjourney训练电商商家独有的AI模特
第七章 视频创作
7.1 VideoGPT模型制作视频
7.2 Video Diffusion Models模型制作视频
7.3 通过AI模特制作宣传视频
第八章 应用实验
8.1 闲聊对话实验
8.2 问答实验
8.3 客服实验
8.4 创意实验
8.5 其他实验
第九章 项目实训
9.1 人工智能创作：诗歌、散文与音乐生成
9.2 个性化推荐：新闻、商品与广告推荐
9.3 短视频制作：抖音短视频
9.4 教学辅助：备课、出题、论文创作
9.5 职业规划：学习提升计划、简历

中级

掌握AIGC技术原理、法律安全规范、提示词高级使用技巧，具备在搜索引擎、社交媒体、在线教育等典型应用场景进行提示词编写及优化的能力

课程内容包括：AIGC技术原理、法律伦理及版权、物理及信息安全、提示词工程进阶、深度学习应用、RAG应用、项目实训

课程模块课程内容
第一章 生成式人工智能概述
1.1 生成式人工智能背景介绍
1.2 生成式人工智能技术原理和发展
1.3 Transformer模型简介
1.4 百度文心一言架构与简介
1.5 ChatGPT模型架构与简介
第二章 职业道德
2.1 生成人式工智能的法律、伦理和版权
2.2 人工智能治理原则
第三章 数据安全基础
3.1 物理安全技术
3.2 信息安全技术
第四章 提示词工程
4.1 提示词工程技术简介
4.2 提示技巧的分类
4.3 工具与模型库
第五章 提示词的生成与优化
5.1 自然语言处理技术与生成式人工智能应用
5.2 提示词的自动生成
5.3 提示词的优化与调整
第六章 提示词的常用生成器与工具
6.1 提示词生成器的分类与特点
6.2 常用的提示词生成器与工具介绍
第七章 应用实验
7.1 机器学习库文本分类应用
7.2 深度学习库文本生成应用
7.3 模型选择和调参
7.4 RAG原理与流程
7.5 RAG应用构建
第八章 项目实训
8.1 提示词工程的应用场景

高级

掌握AIGC发展趋势、法律及安全体系、提示词工程在各类复杂业务场景下的应用，具备在分类/要素提取、文档生成、RAG、Agent、NL2SQL等技术场景下进行方案设计和优化的能力

课程内容包括：AIGC产业生态、法律法规解读、数据安全合规、提示词工程典型应用场景、提示词工程的技术应用、项目实训、工程团队管理

课程模块课程内容
第一章 生成式人工智能概述
1.1 生成式人工智能背景介绍
1.2 ChatGPT模型架构与简介
第二章 职业道德
2.1 《互联网信息服务深度合成管理规定》
2.2 人工智能伦理规范
第三章 数据安全基础
3.1 数据安全管理体系
3.2 数据安全合规性与审计
第四章 提示词工程应用场景
4.1 个性化推荐系统实现
4.2 社交媒体中的提示词工程
4.3 在线教育中的提示词工程
4.4 智能客服中的提示词工程
4.5 其他领域中的提示词工程应用场景分析
第五章 提示词工程中的技术应用
5.1 分类和要素提取中的提示词优化（NLP 基础任务）
5.2 文档生成中的提示词优化
5.3 RAG中的提示词优化
5.4 Agent 中的提示词优化
5.5 NL2SQL中的提示词优化
第六章 提示词工程的创新应用
6.1 提示词工程的创新方向
6.2 提示词工程的跨领域应用
6.3 提示词工程的未来展望
第七章 提示词工程安全与合规
7.1 提示词工程中的数据安全
7.2 提示词工程中的合规要求
7.3 提示词工程中的隐私保护
第八章 项目实训
8.1 大模型应用研发项目需求分析
8.2 大模型应用研发项目开发流程及技巧
8.3 大模型应用研发项目应用分析
8.4 大模型应用项目成果展示与评估
第九章 提示词工程团队管理
9.1 大模型应用研发团队的组织结构
9.2 大模型应用研发团队的人员招聘与培训
9.3 大模型应用研发团队的绩效考核与激励

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