DeepSeek大模型应用开发最佳实践培训通知

DeepSeek大模型应用开发最佳实践
培训通知
培训时间：培训地点
4月27日-29日：杭州
5月23日-25日：西安
7月25日-27日：上海
9月27日-29日：广州
11月24日-26日：重庆


各有关单位：
为了企业在数字化浪潮中保持领先优势、实现创新突破与降本增效，助力企业将大模型技术深度融入各业务环节，开拓新的业务增长点，优化运营成本结构。帮助学员系统掌握 DeepSeek 大模型的核心原理、开发工具和应用技巧，提升其在人工智能领域的专业技术能力。中培伟业特邀相关领域权威专家精心打造了“DeepSeek大模型应用开发最佳实践”课程，于2025年在全国部分城市举办公开课。诚邀您的参与，有关事宜如下：
一、培训背景
2025年春节期间中国的DeepSeek火爆全球，震惊美国硅谷，可以与花费百亿巨资的GPT相媲美，戳穿美股科技泡沫，以英伟达为代表的AI龙头出现了暴跌。DeepSeek让特朗普也感到惧怕，随即美国黑客攻击DeepSeek的网站，使其瘫痪，中美爆发网络黑客大战。DeepSeek的爆火源于其多方面优势。首先，它完全开源，可本地部署，无使用限制，保护用户隐私。其次，其性能强大，效果可比肩甚至超越国际顶尖模型，尤其在中文处理和复杂逻辑推理方面表现出色。此外，DeepSeek训练成本低，API价格仅为同类产品的三十分之一，性价比超高。它还支持深度思考，能展示清晰的思维链，并具备联网搜索、拍照识字、文件上传等功能，使用场景丰富。最后，其响应速度快，生成内容几乎无需等待。
二、培训对象
程序员、开发工程师、软件设计师、项目经理、架构师等。
本课程面向零基础LLM应用开发者，不需要了解复杂数学算法，机器学习原理，不需要之前学习过大模型知识。有Java，C#，C++等编程基础，最好有Python基础知识，但即使你对 Python 不太熟悉，也完全没有关系。课程主要阅读和讲解案例代码。
三、培训收益
提供清晰全面的可用知识，快速了解DeepSeek和API；
对比OpenAI和国内多个其他大模型（文心，智谱，千问等）的工作原理及优势；
在案例基础上使用流行的编程语言构建大模型应用；
掌握如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用；
了解提示工程、模型微调、插件、LangChain，RAG，Agent等高阶实践技术。
四、培训信息
培训采用线下专家面授+同步直播的形式。所有课程均赠送学习教材、视频回放、
答疑交流群、促学服务等，并提供结业证书。多维度精细化教学，满足不同企业及学员的学习需求。
培训内容
培训共计3天，每天6小时，具体日程安排如下：
章节：第一章 DeepSeek大模型原理和应用
内容：第一部分: LLM大模型核心原理
详情：大模型基础：理论与技术的演进

详情：LLMs大语言模型的概念定义

详情：LLMs大语言模型的发展演进

详情：LLMs大语言模型的生态体系

详情：大语言模型技术发展与演进

详情：基于统计机器学习的语言模型

详情：基于深度神经网络的语言模型

详情：基于 Transformer 的大语言模型

详情：LLMs大语言模型的关键技术

详情：LLMs大语言模型的核心框架：商业&开源

详情：LLMs大语言模型的行业应用

内容：第二部分: DeepSeek大模型应用-办公提效
详情：官方大模型DeepSeek应用

详情：DeepSeek办公提效

详情：使用DeepSeek官方模型做推理任务

详情：DeepSeek和OpenAI O1模型的对比总结

详情：DeepSeek和国内其他大模型对比（智谱，文心，通义，kimi等）

详情：DeepSeek和国外其他大模型对比（Claude Gemini Mistral等）

内容：第三部分: DeepSeek大模型推理能力
详情：DeepSeek-R1 发布

详情：对标 OpenAI o1 正式版

详情：DeepSeek-R1 上线 API

详情：DeepSeek 官网推理与 App

详情：DeepSeek-R1 训练论文

详情：蒸馏小模型超越 OpenAI o1-min

详情：DeepSeek-R1 API 开发应用

详情：通用基础与专业应用能力

章节：第二章 基于DeepSeek大模型API开发应用
内容：第一部分:DeepSeek大模型与Prompt提示工程
详情：Prompt如何使用和进阶

详情：什么是提示与提示工程

详情：提示工程的巨大威力：从Let’s think step by step说起

详情：拆解、标准化、流程化：如何用AI改造工作

详情：使用BROKE框架设计ChatGPT提示

详情：通过案例分析，展示如何使用大模型prompt技术辅助开发

内容：第二部分: DeepSeek大模型 API 应用开发
详情：DeepSeek-V3 大模型API

详情：DeepSeek-R1推理大模型API

详情：DeepSeek模型 & 价格

详情：DeepSeek模型参数Temperature 设置

详情：DeepSeek模型Token 用量计算

详情：DeepSeek模型错误码

详情：DeepSeek大模型多轮对话

详情：DeepSeek大模型对话前缀续写（Beta）

详情：DeepSeek大模型FIM 补全（Beta）

详情：DeepSeek大模型JSON Output

详情：DeepSeek大模型Function Calling

详情：DeepSeek大模型上下文硬盘缓存

详情：文本内容补全初探（Text Completion）

详情：聊天机器人初探（Chat Completion）

详情：基于DeepSeek开发智能翻译助手

详情：案例分析

内容：第三部分: DeepSeek大模型对比其他大模型API（国外和国内其他）
详情：OpenAI大模型API

详情：claude大模型API

详情：Gemini 大模型API

详情：智谱大模型API 介绍

详情：使用 GLM-4 API构建模型和应用

详情：基于通义千问大模型API的应用与开发

详情：基于百度大模型API应用开发

详情：基于字节，腾讯，华为大模型应用开发

内容：第四部分: DeepSeek大模型API构建应用程序（12案例，灵活选择）
详情：应用程序开发概述

详情：案例项目分析

详情：项目1：构建新闻稿生成器

详情：项目2：语音控制

详情：项目3：企业管理系统MIS应用案例分析

详情：项目4：某企业智能管理系统

章节：第三章 DeepSeek和LangChain开发应用
内容：第一部分: 大模型应用开发框架 LangChain
详情：大模型应用开发框架 LangChain

详情：LangChain 是什么

详情：为什么需要 LangChain

详情：LangChain 典型使用场景

详情：LangChain 基础概念与模块化设计

详情：LangChain 核⼼模块入门与实战

详情：LangChain 的3 个场景

详情：LangChain 的6 大模块

详情：LangChain 的开发流程

详情：创建基于LangChain聊天机器人

内容：第二部分: 基于DeepSeek和LangChain构建文档问答系统
详情：构建复杂LangChain应用

详情：LangChain模型(Models)：从不同的 LLM 和嵌入模型中进行选择

详情：LangChain提示(Prompts)：管理 LLM 输入

详情：LangChain链(Chains)：将 LLM 与其他组件相结合

详情：LangChain索引(Indexs)：访问外部数据

详情：LangChain记忆(Memory)：记住以前的对话

详情：LangChain代理(Agents)：访问其他工具

详情：使用大模型构建文档问答系统

章节：第四章 DeepSeek构建企业级RAG知识库
内容：第一部分: DeepSeek大模型企业RAG应用
详情：RAG技术概述

详情：加载器和分割器

详情：文本嵌入和 向量存储

详情：检索器和多文档联合检索

详情：RAG技术的关键挑战

详情：检索增强生成实践

详情：RAG技术文档预处理过程

详情：RAG技术文档检索过程

内容：第二部分: 构建基于DeepSeek RAG Agent：实现检索增强生成
详情：何谓检索增强生成

详情：提示工程、RAG与微调

详情：从技术角度看检索部分的Pipeline

详情：从用户角度看RAG流程

详情：RAG和Agent

详情：通过Llamalndex的ReAct RAG Agent实现检索

详情：获取井加载电商的财报文件

详情：将财报文件的数据转换为向量数据

详情：构建查询引擎和工具

详情：配置文本生成引擎大模型

详情：创建Agent以查询信息

章节：第五章 基于DeepSeek大模型Agent智能体开发
内容：第一部分:DeepSeek大模型驱动的Agent智能体开发概述
详情：智能体的定义与特点

详情：智能体与传统软件的关系

详情：智能体与LLM的关系

详情：从ChatGPT到智能体

详情：智能体的五种能力

详情：记忆，规划，工具，自主决策，推理

详情：多智能体协作

详情：企业级智能体应用与任务规划

详情：智能体开发

内容：第二部分: 基于Deepseek和LangChain构建Agent
详情：通过LangChain中的ReAct框架实现自动定价

详情：LangChain ReAct框架

详情：LangChain中ReAct Agent 的实现

详情：LangChain中的工具和工具包

详情：通过create_react_agent创建Agent

详情：深挖AgentExecutor的运行机制

详情：Plan-and-Solve策略的提出

详情：LangChain中的Plan-and-Execute Agent

详情：通过Plan-and-Execute Agent实现物流管理

详情：为Agent定义一系列进行自动库存调度的工具

章节：第六章 DeepSeek深入学习
内容：第一部分: DeepSeek原理和优化
详情：DeepSeek原理剖析

详情：DeepSeek系统软件优化

详情：DeepSeek 训练成本

详情：DeepSeek V3模型参数

详情：DeepSeek MoE架构

详情：DeepSeek 架构4方面优化

详情：DeepSeek R1 论文解读

详情：DeepSeek R1的创新点剖析

详情：DeepSeek R1 引发的创新思考

内容：第二部分: 私有化部署DeepSeek推理大模型
详情：DeepSeek云端部署

详情：DeepSeek和国产信创平台

详情：DeepSeek和国内云平台

详情：利用Ollama私有化部署DeepSeek R1大模型

详情：一键部署DeepSeek R1大模型

详情：DeepSeek R1私有化部署总结

内容：第三部分: DeepSeek大模型微调
详情：DeepSeek 大模型微调

详情：为何微调大模型

详情：大模型先天缺陷

详情：预训练成本高昂

详情：垂直数据分布差异

详情：提示推理成本限制

详情：DeepSeek大模型微调的三个阶段剖析

详情：DeepSeek大模型微调的两种方法剖析


六、专家讲师
刘老师 | 国内顶尖AI专家
最近几年带队完成了数十个AI项目，内容不仅包括深度学习、机器学习、数据挖掘等具体技术要点，也包括AI的整体发展、现状、应用、商业价值、未来方向等，涵盖内容非常丰富。完成多个深度学习实践项目，广泛应用于医疗、交通、银行、电信等多个领域。从2020年推出的多门课程《AI大模型赋能行业应用与解决方案》《AI大模型辅助软件研发管理与效能提升》和《AI大模型技术及开发应用实践》更是广受欢迎，已经为几十家企业培训，作为一名AI技术专家，对人工智能的理解深入透彻。他不仅精通AI的编程技术，还熟悉各种AI工具的使用，尤其在AI行业应用更是有着独特的见解和实践经验；自从2023年以来帮助多家研发中心做AI辅助开发效能提升咨询服务。同时也是微软人工智能认证工程师，阿里云AI人工智能训练师。在人工智能领域的深耕和创新，也得到了出版社的青睐，计划出版自己的著作。也在多家技术大会做AI技术讲座。
七、相关证书
参加培训并通过考试的学员，由中国信息化培训中心颁发《DeepSeek大模型应用开发高级工程师》职业技能培训证书，此证书不仅是对学员学习成果的高度认可，更是学员在AI技术领域专业能力的有力证明，为学员的职业发展增添重要砝码。
八、收费标准
6800元/人（含培训费、平台费、资料费、视频回放、证书、发票等费用）。
九、报名方式
1）请参加人员将加盖单位印章的《报名回执表》传真或邮件至课程顾问。
2）相关费用请于开课前一周汇至我司银行账号，并提供付款凭证。
3）我们将于开课前两周为学员发送《报到通知书》，详细告知参培地点、乘车路线、食宿安排，会务联系方式等事宜。