李老师
0 ? $score . '分' : '10.0分' ?>中国科学院计算技术研究所 中科院计算所高级工程师
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关于教练
李老师，中科院计算所高级工程师，开源项目活跃开发者，20 余年编程与软件开发经验，10余年云端软件研发与产业化工作经历。历任国家重点实验室课题组负责人，上市公司事业群技术总监、首席技术专家。
李老师项目经验丰富，为多家知名企业和单位提供过服务，荣获中国软件协会“优秀CTO”等多项荣誉，兼任中国新一代IT产业联盟分委会秘书长、全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员、北京开源创新委员会委员。
课程
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从基础到实践：大模型赋能的软件研发
本课程深入探讨GPT和生成式AI技术，以及其在编程和软件开发中的应用。课程将从GPT的基础知识、原理出发，进而详细讨论编程助手如GitHub Copilot的概念、原理及应用。特别关注代码生成、AI在研发全流程中的角色，包括需求分析、设计、bug修复、代码评审等环节。课程还将包括AI Agent在自动化完成研发任务中的应用，对比GitHub Copilot与百度Commate等同类产品的异同。最后，课程将总结关键点，探讨程序员岗位的变化，并对未来生成式AI技术的发展趋势进行展望。
暂无课程排期工程师 -
GPT与大模型行业应用开发与落地实践
探讨GPT和大模型技术在行业中的实际应用和发展，课程将涵盖GPT的基础知识、原理，及其在不同行业场景（如新闻分析分析、售前/售后技术支持、软件研发）的应用。通过结合实际案例，讲解如何利用GPT丰富的API和智能在企业级应用中实现更高级的功能，包括知识增强生成和构造AI Agent。同时，探讨如何将GPT结合企业数据和处理外部信息。
分享还涉及国产和开源大模型的介绍，包括其部署、微调技术、安全和合规性问题，介绍基于GPT的应用如何在国产和开源大模型上实现。最后对大模型技术的未来趋势进行展望。暂无课程排期工程师 -
Kubernetes培训提纲
本课程旨在为学员提供K8s云原生容器平台的全面培训，涵盖云原生概念、容器技术基础、K8s详解等多个方面。课程结合理论与实践，通过实验加深学员对知识点的理解，帮助学员在短时间内掌握云原生容器平台的关键技术。
暂无课程排期工程师 -
DeepSeek技术及应用实践
- 帮助企业IT管理及研发、运维人员了解DeepSeek及其大模型技术的基本原理、核心优势与实际应用价值
- 探讨如何利用DeepSeek技术优化企业信息化建设和数字化转型
- 分析技术集成、部署策略及未来发展趋势，助力企业在激烈竞争中保持领先暂无课程排期工程师 -
生成式AI与大模型行业应用落地实践
本课程深入探讨大语言模型和生成式AI技术及其在行业中的实际应用。首先，介绍大模型及生成式AI的基础理论和发展历程，并讲解基于大模型构造行业应用的基本技术架构，详细讨论大模型AI Agent（智能体）的概念、实际应用案例及常见问题。分析大模型在软件研发领域中的作用，包括需求分析、设计、bug修复和代码评审等，涵盖代码生成与Copilot编程助手的实践，AI Agent在自动化完成研发任务中的应用及未来可能。最后，课程分析了大模型应用的业务瓶颈，给人员岗位能力带来的变化，并展望生成式AI技术的未来发展趋势。
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