本课程为AI 开发体系构建与工程化实践课程，贯通大模型时代下的技术栈重构+流程标准化+合规风控三大能力域，完成从实验级模型到工业级交付的质变跃迁。

课程大纲

第一天

模块 1：AI 战略与基础

1. AI 重塑行业格局

• 大模型对传统研发流程的颠覆

• 企业 AI 成熟度评估模型

2. 机器学习核心技术

• 模型训练原理可视化（CNN/Transformer 动画演示）

• 工具链选型：Python 生态与工业级平台对比

模块 2：数据工程与模型开发

1. 数据全生命周期管理

• 数据质量评估标准与提升策略

• Dify 平台实操：数据标注与版本控制

2. 模型训练实战

• 危险驾驶检测模型构建（代码逐行讲解）

• 损失函数曲线分析与调优技巧

模块 3：部署与监控

1. 模型部署方案设计

• DeepSeek企业级部署

• Dify 平台部署实操：从训练到 API 发布

2. 模型持续迭代机制

• 漂移检测与 A/B 测试实践

第二天

模块 4：AI 开发管理

1. PAM 4.0 与 MLE-SPICE 标准

• ML 过程与 ASPICE 整合路径

• MLE.1-4 关键活动拆解（附模板工具）

2. 合规与风险管理

• 功能安全与数据安全的协同策略

• 某车企通过 MLE-SPICE 认证的避坑指南

模块 5：企业案例与工作坊

1. 跨行业案例深度剖析

• 质量检测：缺陷分类模型部署实战

• 供应链：时间序列预测模型优化

2. AI 转型工作坊

• 分组任务：用 Dify 平台解决企业实际问题

• 方案汇报与专家点评（输出可行性报告）

课程特色

• 深度沉浸：40% 时间用于工具实操与企业问题解决

• 体系化交付：提供《AI 开发标准化流程手册》与评估清单

• 长期价值：建立企业内部 AI 知识共享社区（3 个月跟踪服务）

课程报名：

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