2025年最全面的AI工程师训练营 | The AI Engineer Course 2025: Complete AI Engineer Bootcamp

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2025年最全面的AI工程师训练营 | The AI Engineer Course 2025: Complete AI Engineer Bootcamp

全方位AI工程师培训：精通Python编程、自然语言处理（NLP）、Transformers架构、大型语言模型（LLM）、LangChain工具、Hugging Face生态系统及API开发与集成。

您将会学到

本课程提供您成为人工智能工程师所需的所有工具箱

理解关键的人工智能概念并建立坚实的基础

开始用 Python 编程，并学习如何用它进行自然语言处理和人工智能

让面试官对你对人工智能领域的理解印象深刻

将你的技能应用于实际商业案例

利用大型语言模型的力量

通过串联可互操作的组件，借助 LangChain 实现人工智能驱动应用的流畅开发

熟悉 Hugging Face 及其提供的 AI 工具

使用 API 并连接到强大的基础模型

利用 Transformers 进行高级语音转文本

要求

无需先前的经验。我们将从最基础的知识开始

你需要安装 Anaconda。我们将一步步指导你完成安装。

描述

问题

AI 工程师最适合在人工智能时代蓬勃发展。他们通过在现有的网站、应用程序和数据库上构建 AI 驱动应用，帮助企业利用生成式人工智能。因此，AI 工程师在就业市场上的需求激增也就不足为奇了。

然而，供给却严重不足，而要获得被雇佣为 AI 工程师所需的技能可能具有挑战性。

那么，如何才能实现这一点呢？

大学在创建专注于实用人工智能工程技能的专业项目方面一直进展缓慢。现有的少数尝试往往成本高昂且耗时。

大多数在线课程提供 ChatGPT 技巧和孤立的技术技能，但整合这些技能仍然具有挑战性。

解决方案

人工智能工程是一个涵盖多个学科领域的领域：

人工智能原理和实际应用

Python 编程

Python 中的自然语言处理

大型语言模型和 Transformer

使用 LangChain 等编排工具开发应用程序

使用 PineCone 的向量数据库

创建 AI 驱动的应用程序

每个主题都建立在之前的基础上，跳过步骤可能会导致困惑。例如，应用大型语言模型需要熟悉 Langchain——就像没有基本的 Python 编程技能，学习自然语言处理可能会让人不知所措。

因此，我们创建了 AI 工程师训练营 2024，旨在提供最有效、最省时、结构最清晰的在线 AI 工程培训。

这项开创性的培训计划通过将所有必备资源整合到一处，克服了进入 AI 工程领域的主要障碍。

我们的课程设计旨在无缝教授相互关联的主题——以比传统项目显著更低的时间和成本投入，为你提供成为 AI 工程师所需的一切。

技能

1. 人工智能导论

结构化与非结构化数据、监督与无监督机器学习、生成式 AI 以及基础模型——这些熟悉的 AI 术语；它们具体是什么意思？

为什么要学习 AI？通过引导式探索，深入了解该领域，涵盖 AI 基础知识、高质量数据的重要性、核心技术、生成式 AI 以及 GPT、Llama、Gemini 和 Claude 等高级模型的发展。

2. Python 编程

掌握 Python 编程是成为熟练 AI 开发者的关键——无代码工具是不够的。

Python 是一种现代的通用编程语言，适用于创建 Web 应用程序、计算机游戏和数据科学任务。其广泛的库生态系统使其成为开发 AI 模型的理想选择。

为什么要学习 Python 编程？

Python 编程将成为您与 AI 模型沟通以及将它们的能力集成到您产品中的必备工具。

3. Python 中的自然语言处理简介

探索自然语言处理（NLP），学习使计算机能够理解、生成和分类人类语言的技术。

为什么要学习 NLP？

自然语言处理构成了尖端生成式 AI 模型的基础。本课程将为您提供开发能够与人类语言进行有意义交互的 AI 系统的基本技能。

4. 大型语言模型简介

本课程部分通过教授您如何利用大型语言模型（LLMs）的强大功能，来提升您的自然语言处理技能。学习关键工具，如 Transformer 架构、GPT、Langchain、HuggingFace、BERT 和 XLNet。

为什么要学习 LLMs？

本模块是您了解大型语言模型如何工作以及它们如何应用于解决需要深度上下文理解的复杂语言相关任务的入口。

5. 使用 LangChain 构建应用

LangChain 是一个框架，它允许通过串联可互操作的组件来无缝开发 AI 驱动应用。

为什么要学习 LangChain？

学习如何创建能够推理的应用程序。LangChain 促进了创建系统的过程，在这些系统中，各个部分——如语言模型、数据库和推理算法——可以相互连接以增强整体功能。

6. 向量数据库

随着新兴人工智能技术的发展，向量化以及向量数据库的重要性将显著增加。在 Pinecone 向量数据库模块中，你将有机会探索 Pinecone 数据库——一种领先的向量数据库解决方案。.

为什么要学习向量数据库？

了解向量数据库至关重要，因为它使你能够高效地管理和查询大量高维数据——这在机器学习和 AI 应用中很常见。这些技术技能使你能够部署性能优化的 AI 驱动应用。

7. 使用 Python 进行语音识别

深入探索引人入胜的语音识别领域，发现 AI 系统如何将口语转化为可操作的洞察。本模块涵盖基础概念，如音频处理、声学建模，以及使用 Python 构建语音转文本应用的高级技术。

为什么要学习语音识别？

语音识别是语音助手、自动转录工具和语音驱动界面的核心。掌握这项技能使你能够创建与用户自然交互的应用，并在 AI 解决方案中充分发挥音频数据的全部潜力。

你将获得

1,250 美元 AI 工程培训课程

活跃的问答支持

AI 工程师就业必备技能

完成证书

未来更新

实际商业案例解决方案，助力就业准备

凭借出色的课程内容和零风险承诺，我们相信你会爱上它。

为何拖延？每一天都是错失的机会。点击“立即购买”按钮，今天就加入我们的 AI 工程师项目。

此课程面向哪些人：

如果你想成为人工智能工程师，或者想了解这个领域，你应该参加这门课程

如果你想要一个优秀的职业生涯，这门课程适合你

这门课程也非常适合初学者，因为它从基础知识开始，逐步提升你的技能