推荐路径
不同角色，不同入口
建立判断力，把 AI 用进日常写作、研究与内容生产。
- 模块 1 全景
- 模块 3 Prompt
- 模块 6 多模态
- 模块 9 安全
- 模块 10 实践
- 工作坊 01 / 02
原理 + 工程，独立交付可上线的 AI 功能。
- 模块 1
- 模块 2 原理
- 模块 4 RAG
- 模块 5 Agent
- 模块 7 选型评估
- 模块 8 工程化
- 工作坊 02 / 03
能力边界判断、产品化决策与风险意识。
- 模块 1
- 模块 3
- 模块 5 Agent
- 模块 7 选型
- 模块 8 产品化
- 模块 9 治理
- 工作坊 02
课程地图
四阶段递进，从认知到工程
阶段一 · 建立认知
建立 AI 全景地图，掌握与 LLM 协作的基础能力。
阶段二 · 理解原理
理解模型为什么能工作、能力从哪里来、边界在哪里。
阶段三 · 掌握工程
掌握 RAG、Agent、模型选型评估与工程产品化的核心方法。
04
4 课 · 270 分钟
RAG 与知识增强
这个模块解释如何让 LLM 使用外部知识。RAG 不是万能补丁，它是一套检索、组织、引用和评估机制。…
05
4 课 · 280 分钟
Agent、工具调用与自动化
这个模块解释 Agent 和工具调用。重点不是把 Agent 神化成“自动员工”，而是讲清楚它如何规划、调用工具、维护状态，…
07
4 课 · 265 分钟
模型选择、评估与基准
这个模块解决“选哪个模型”和“怎么判断它好不好”。模型选择不是排行榜截图比赛，而是任务、质量、成本、延迟和风险的权衡。…
08
4 课 · 280 分钟
AI 工程与产品化
这个模块从课程走向真实项目。很多 AI Demo 看起来很聪明，产品化后却败在评估、权限、延迟、日志、失败兜底和用户体验上。…
阶段四 · 拓展与责任
多模态前沿、安全治理，以及把 AI 融入学习与工作的实践。
实战工作坊