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本课程名称： 生成式人工智能技术培训课程大纲
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培训目标：帮助参训员工掌握AIGC核心技术原理，提升在算法优化、自动化测试和代码生成等研发场景中的应用能力
开班仪式
企业培训目标说明
解读AIGC技术对研发效率提升的价值
课程框架与学习工具准备
安装Python环境、Jupyter Notebook、Postman等工具
模块一：AIGC技术基础与核心原理
1.1 技术框架解析
AIGC核心概念：生成式模型（GAN/VAE/Transformer）对比分析
技术演进路径：从GPT-3到多模态大模型的突破
行业应用图谱：代码生成、测试用例生成、设计文档创作等场景
1.2 工具链实战
主流工具对比：ChatGPT、GitHub Copilot、通义万相的操作界面解析
环境配置演练：API密钥获取与安全配置（参考OpenAI接口配置流程）
模块二：AIGC在算法优化中的高阶应用
2.1 算法优化方法论
参数调优技术：温度系数（temperature）、Top-p采样对生成质量的影响
模型选择策略：根据任务类型选择生成模型（如文本生成vs图像生成）
2.2 实战案例分析
案例1：广告推荐算法中的AIGC参数优化（对比不同温度值下的CTR提升效果）
案例2：基于强化学习的对话系统迭代优化（奖励模型设计要点）
模块三：AIGC驱动的自动化测试革命
3.1 智能测试体系构建
测试用例自动生成技术：基于需求描述的断言生成
异常场景挖掘：Fuzzing测试与AIGC的结合策略
3.2 实操演练
任务：使用ChatGPT生成电商下单接口测试脚本
工具链：JMeter+AI插件实现自动化测试
模块四：智能代码生成与工程化部署
4.1 代码生成核心技术
提示词工程：结构化提示模板设计（参考五要素法则）
模型微调实战：LoRA微调技术在企业私有代码库中的应用
4.2 生产级部署方案
轻量化部署：使用LMStudio本地部署代码生成模型
安全合规：代码版权检测与敏感信息过滤机制
综合实战与考核
分组项目：完成从需求分析→测试用例生成→代码开发→部署的全流程实战
本课程名称： 生成式人工智能技术培训课程大纲
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