生成式人工智能应用工程师（高级）
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《生成式人工智能应用工程师》课前须知
第一章、生成式人工智能概述
1.1生成式AIvs判别式AI的根本差异与核心价值
讲义
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1.2大模型发展历程及关键技术突破
讲义
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第二章、职业道德
2.1互联网信息服务深度合成管理规定
讲义
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2.2人工智能伦理规范
讲义
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第三章、数据安全基础
3.1数据安全管理体系
讲义
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3.2 数据安全合规性与审计
讲义
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第四章、提示词工程应用场景
4.1大语言模型的技术原理解析及使用
讲义
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4.2 视觉理解大模型的技术原理解析及使用
讲义
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4.3图像生成模型的技术原理解析及使用
讲义
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4.4视频生成模型的技术原理解析及使用
讲义
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4.5 多模态3D生成模型的技术原理解析及使用
讲义
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第五章、提示词工程中的技术应用
5.1 提示工程（Prompt Engineering）基础与高级技巧
讲义
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5.2RAG检索增强生成技术核心原理与实战
讲义
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5.3Agent智能体技术核心原理与开发平台简介
讲义
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5.4MCP技术原理与开发实战
讲义
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5.5 典型智能体Agent开发实战
讲义
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第六章、提示词工程的创新应用
6.1典型生成式人工智能应用-智能写作场景
讲义
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6.2 典型生成式人工智能应用-智能客服场景
讲义
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6.3典型生成式人工智能应用-智能审核场景
讲义
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第七章、提示词工程安全与合规
7.1生成式人工智能中的数据安全
讲义
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7.2生成式人工智能中的合规要求
讲义
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7.3生成式人工智能中的隐私保护
讲义
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第八章、项目实训
8.1大模型应用研发项目需求分析
讲义
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8.2大模型应用研发项目开发流程及技巧
讲义
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8.3大模型应用研发项目应用分析
讲义
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8.4 大模型应用项目成果展示与评估
讲义
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第九章、大模型应用研发团队管理
9.1大模型应用研发团队的组织结构
讲义
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9.2大模型应用研发团队的人员招聘与培训
讲义
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9.3大模型应用研发团队的绩效考核与激励
讲义
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第十章、零基础速通DeepSeek
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第十一章、解析MCP：AI领域的“万能插头”
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认证生成式人工智能应用工程师（高级）
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2026-03-05
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5.1 提示工程（Prompt Engineering）基础与高级技巧
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5.2RAG检索增强生成技术核心原理与实战
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5.3Agent智能体技术核心原理与开发平台简介
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5.4MCP技术原理与开发实战
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5.5 典型智能体Agent开发实战
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6.1典型生成式人工智能应用-智能写作场景
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6.2 典型生成式人工智能应用-智能客服场景
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6.3典型生成式人工智能应用-智能审核场景
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7.1生成式人工智能中的数据安全
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7.2生成式人工智能中的合规要求
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7.3生成式人工智能中的隐私保护
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8.1大模型应用研发项目需求分析
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8.2大模型应用研发项目开发流程及技巧
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8.3大模型应用研发项目应用分析
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8.4 大模型应用项目成果展示与评估
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9.1大模型应用研发团队的组织结构
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9.2大模型应用研发团队的人员招聘与培训
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9.3大模型应用研发团队的绩效考核与激励
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