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DeepSeek大模型(xing)公開課

各有關單位：
為了(le)(le)企業在數字化浪潮中(zhong)保持領(ling)先優(you)勢、實(shi)現創新突(tu)破與降本(ben)增效，助力企業將(jiang)大模(mo)(mo)型(xing)技術(shu)深度(du)融入各業務(wu)環節，開(kai)拓新的(de)(de)業務(wu)增長點，優(you)化運營成本(ben)結構。幫助學員系統(tong)掌握(wo) DeepSeek 大模(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)核心(xin)原理、開(kai)發(fa)工具和應(ying)用技巧(qiao)，提升(sheng)其在人工智能領(ling)域(yu)的(de)(de)專業技術(shu)能力。特邀相關領(ling)域(yu)權威專家精心(xin)打造了(le)(le)“DeepSeek大模(mo)(mo)型(xing)應(ying)用開(kai)發(fa)*實(shi)踐(jian)”課(ke)程，于2025年在全國部(bu)分(fen)城(cheng)市舉辦公開(kai)課(ke)。誠邀您的(de)(de)參與，有關事宜如下(xia)：

一、培訓背景
2025年春節期間中(zhong)國(guo)的(de)DeepSeek火爆全球，震驚(jing)美國(guo)硅(gui)谷，可(ke)(ke)以(yi)與花費百億(yi)巨(ju)資(zi)的(de)GPT相媲美，戳穿美股(gu)科(ke)技(ji)泡沫(mo)，以(yi)英(ying)偉達為代表的(de)AI龍頭出現了暴(bao)跌。DeepSeek讓特(te)朗(lang)普(pu)也感(gan)到懼怕，隨即美國(guo)黑客(ke)攻(gong)擊DeepSeek的(de)網(wang)站，使其癱瘓，*爆發網(wang)絡黑客(ke)大戰。DeepSeek的(de)爆火源于其多方面(mian)優勢(shi)。首先，它(ta)完全開源，可(ke)(ke)本地部署，無使用限制，保護用戶(hu)隱私。其次，其性能(neng)強大，效(xiao)果可(ke)(ke)比(bi)肩(jian)甚至(zhi)超(chao)越(yue)國(guo)際*模型，尤其在中(zhong)文(wen)(wen)處理和復(fu)雜邏輯推理方面(mian)表現出色。此外，DeepSeek訓練成(cheng)本低，API價格(ge)僅(jin)為同(tong)類產(chan)品的(de)三(san)十分之一，性價比(bi)超(chao)高。它(ta)還支持深度思考，能(neng)展示清(qing)晰(xi)的(de)思維鏈，并具(ju)備聯網(wang)搜索、拍照識(shi)字、文(wen)(wen)件上傳等功能(neng)，使用場景(jing)豐(feng)富。最后，其響(xiang)應速度快，生成(cheng)內容幾乎(hu)無需等待。

二、培訓對象
程序員、開發工程師、軟件設計師、項目經理、架構師等。
本(ben)課(ke)程面向零基(ji)礎(chu)(chu)LLM應用(yong)開發者，不(bu)需(xu)要(yao)了解復雜(za)數學(xue)算法(fa)，機器學(xue)習(xi)原理，不(bu)需(xu)要(yao)之前學(xue)習(xi)過大(da)模型知識(shi)。有Java，C#，C++等編(bian)程基(ji)礎(chu)(chu)，最好有Python基(ji)礎(chu)(chu)知識(shi)，但即使你對 Python 不(bu)太熟悉，也完(wan)全沒有關系。課(ke)程主要(yao)閱讀和講解案(an)例代碼。

三、培訓收益
提供清晰全面的可用知識，快速了解DeepSeek和API；
對比OpenAI和國內多個其他大模型（文心，智譜，千問等）的工作原理及優勢；
在案例基礎上使用流行的編程語言構建大模型應用；
掌握如何構建文本生成、問答和內容摘要等初階大模型應用；
了解(jie)提示工程、模型微調、插件、LangChain，RAG，Agent等高階實踐(jian)技術。

四、培訓信息
培訓方式：
培訓采用線下專家面授+同步直播的形式。所有課程均贈送學習教材、視頻回放、
 答疑交(jiao)流群(qun)、促(cu)學服(fu)務(wu)等，并提供結業證書。多維度精(jing)細化教學，滿足不(bu)同企業及學員(yuan)的學習需(xu)求。

五、培訓內容
培訓共計3天，每天6小時，具體日程安排如下
第一章  DeepSeek大模型原理和應用
第一部分: LLM大模型核心原理
1.大模型基礎：理論與技術的演進
2.LLMs大語言模型的概念定義
3.LLMs大語言模型的發展演進
4.LLMs大語言模型的生態體系
5.大語言模型技術發展與演進
6.基于統計機器學習的語言模型
7.基于深度神經網絡的語言模型
8.基于 Transformer 的大語言模型
9.LLMs大語言模型的關鍵技術
10.LLMs大語言模型的核心框架：商業&開源
11.LLMs大語言模型的行業應用
第二部分: DeepSeek大模型應用-辦公提效
1.官方大模型DeepSeek應用
2.DeepSeek辦公提效
3.使用DeepSeek官方模型做推理任務
4.DeepSeek和OpenAI O1模型的對比總結
5.DeepSeek和國內其他大模型對比（智譜，文心，通義，kimi等）
6.DeepSeek和國外其他大模型對比（Claude Gemini Mistral等）
第三部分: DeepSeek大模型推理能力1.DeepSeek-R1 發布
2.對標 OpenAI o1 正式版
3.DeepSeek-R1 上線 API
4.DeepSeek 官網推理與 App 
5.DeepSeek-R1 訓練論文
6.蒸餾小模型超越 OpenAI o1-min
7.DeepSeek-R1 API 開發應用
8.通用(yong)基(ji)礎(chu)與(yu)專業應用(yong)能力

第二章  基于DeepSeek大模型API開發應用
第一部分:DeepSeek大模型與Prompt提示工程1.Prompt如何使用和進階
2.什么是提示與提示工程
3.提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說起
4.拆解、標準化、流程化：如何用AI改造工作
5.使用BROKE框架設計ChatGPT提示
6.通過案例分析，展示如何使用大模型prompt技術輔助開發
第二部分: DeepSeek大模型  API 應用開發1.DeepSeek-V3 大模型API
2.DeepSeek-R1推理大模型API
3.DeepSeek模型 & 價格
4.DeepSeek模型參數Temperature 設置
5.DeepSeek模型Token 用量計算
6.DeepSeek模型錯誤碼
7.DeepSeek大模型多輪對話
8.DeepSeek大模型對話前綴續寫（Beta）
9.DeepSeek大模型FIM 補全（Beta）
10.DeepSeek大模型JSON Output
11.DeepSeek大模型Function Calling
12.DeepSeek大模型上下文硬盤緩存
13.文本內容補全初探（Text Completion）
14.聊天機器人初探（Chat Completion）
15.基于DeepSeek開發智能翻譯助手
16.案例分析
第三部分: DeepSeek大模型對比其他大模型API（國外和國內其他）1.OpenAI大模型API
2.claude大模型API
3.Gemini 大模型API
4.智譜大模型API 介紹
5.使用 GLM-4 API構建模型和應用
6.基于通義千問大模型API的應用與開發
7.基于百度大模型API應用開發
8.基于字節，騰訊，華為大模型應用開發
第四部分: DeepSeek大模型API構建應用程序（12案例，靈活選擇）1.應用程序開發概述
2.案例項目分析
3.項目1：構建新聞稿生成器
4.項目2：語音控制
5.項目3：企業管理系統MIS應用案例分析
6.項(xiang)目4：某企業智能(neng)管理系統

第三章  DeepSeek和LangChain開發應用
第一部分: 大模型應用開發框架 LangChain1.大模型應用開發框架 LangChain
2.LangChain 是什么
3.為什么需要 LangChain
4.LangChain 典型使用場景
5.LangChain 基礎概念與模塊化設計
6.LangChain 核模塊入門與實戰
7.LangChain 的3 個場景
8.LangChain 的6 大模塊
9.LangChain 的開發流程
10.創建基于LangChain聊天機器人
第二部分: 基于DeepSeek和LangChain構建文檔問答系統
1.構建復雜LangChain應用
2.LangChain模型(Models)：從不同的 LLM 和嵌入模型中進行選擇
3.LangChain提示(Prompts)：管理 LLM 輸入
4.LangChain鏈(Chains)：將 LLM 與其他組件相結合
5.LangChain索引(Indexs)：訪問外部數據
6.LangChain記憶(Memory)：記住以前的對話
7.LangChain代理(Agents)：訪問其他工具
8.使用大模型(xing)構建文檔(dang)問答(da)系統

第四章  DeepSeek構建企業級RAG知識庫
第一部分: DeepSeek大模型企業RAG應用1.RAG技術概述
2.加載器和分割器
3.文本嵌入和 向量存儲
4.檢索器和多文檔聯合檢索
5.RAG技術的關鍵挑戰
6.檢索增強生成實踐
7.RAG技術文檔預處理過程
8.RAG技術文檔檢索過程
第二部分: 構建基于DeepSeek RAG Agent：實現檢索增強生成
1.何謂檢索增強生成
2.提示工程、RAG與微調
3.從技術角度看檢索部分的Pipeline
4.從用戶角度看RAG流程
5.RAG和Agent
6.通過Llamalndex的ReAct RAG Agent實現檢索
7.獲取井加載電商的財報文件
8.將財報文件的數據轉換為向量數據
9.構建查詢引擎和工具
10.配置文本生成引擎大模型
11.創建(jian)Agent以查詢信息(xi)

第五章  基于DeepSeek大模型Agent智能體開發
第一部分:DeepSeek大模型驅動的Agent智能體開發概述
1.智能體的定義與特點
2.智能體與傳統軟件的關系
3.智能體與LLM的關系
4.從ChatGPT到智能體
5.智能體的五種能力
6.記憶，規劃，工具，自主決策，推理
7.多智能體協作
8.企業級智能體應用與任務規劃
9.智能體開發
第二部分: 基于Deepseek和LangChain構建Agent
1.通過LangChain中的ReAct框架實現自動定價 
2.LangChain ReAct框架 
3.LangChain中ReAct Agent 的實現 
4.LangChain中的工具和工具包 
5.通過create_react_agent創建Agent 
6.深挖AgentExecutor的運行機制
7.Plan-and-Solve策略的提出 
8.LangChain中的Plan-and-Execute Agent 
9.通過Plan-and-Execute Agent實現物流管理 
10.為Agent定義一(yi)系列進行自(zi)動庫存調度的工具

第六章  DeepSeek深入學習
第一部分: DeepSeek原理和優化
1.DeepSeek原理剖析
2.DeepSeek系統軟件優化
3.DeepSeek 訓練成本
4.DeepSeek V3模型參數
5.DeepSeek MoE架構
6.DeepSeek 架構4方面優化
7.DeepSeek R1 論文解讀
8.DeepSeek R1的創新點剖析
9.DeepSeek R1 引發的創新思考
第二部分: 私有化部署DeepSeek推理大模型1.DeepSeek云端部署
2.DeepSeek和國產信創平臺
3.DeepSeek和國內云平臺
4.利用Ollama私有化部署DeepSeek R1大模型
5.一鍵部署DeepSeek R1大模型
6.DeepSeek R1私有化部署總結
第三部分: DeepSeek大模型微調1.DeepSeek 大模型微調
2.為何微調大模型
3.大模型先天缺陷
4.預訓練成本高昂
5.垂直數據分布差異
6.提示推理成本限制
7.DeepSeek大模型微調的三個階段剖析
8.DeepSeek大模型微(wei)調的(de)兩種方(fang)法剖析

六、專家講師
劉老師 | 國內*AI專家
最近幾(ji)年(nian)帶隊完(wan)成了數十個(ge)AI項目(mu)(mu)，內容不僅包括深度(du)學習、機器學習、數據挖掘等(deng)(deng)具(ju)體技術(shu)(shu)要點，也(ye)(ye)包括AI的(de)(de)(de)整體發展、現狀、應(ying)(ying)用、商業價值、未來方(fang)向等(deng)(deng)，涵(han)蓋內容非常豐(feng)富(fu)。完(wan)成多(duo)個(ge)深度(du)學習實(shi)踐(jian)(jian)項目(mu)(mu)，廣泛(fan)應(ying)(ying)用于醫療、交通、銀行、電信等(deng)(deng)多(duo)個(ge)領域。從(cong)2020年(nian)推出(chu)的(de)(de)(de)多(duo)門課程《AI大(da)模型賦能(neng)(neng)行業應(ying)(ying)用與解(jie)決方(fang)案(an)》《AI大(da)模型輔(fu)助軟件(jian)研發管(guan)理與效能(neng)(neng)提升(sheng)》和(he)《AI大(da)模型技術(shu)(shu)及開發應(ying)(ying)用實(shi)踐(jian)(jian)》更(geng)是(shi)(shi)廣受歡迎，已(yi)經(jing)(jing)為(wei)幾(ji)十家(jia)企業培訓，作(zuo)為(wei)一名AI技術(shu)(shu)專家(jia)，對人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)理解(jie)深入透徹。他不僅精通AI的(de)(de)(de)編(bian)程技術(shu)(shu)，還熟悉各(ge)種(zhong)AI工(gong)(gong)(gong)具(ju)的(de)(de)(de)使用，尤其在AI行業應(ying)(ying)用更(geng)是(shi)(shi)有著獨特的(de)(de)(de)見解(jie)和(he)實(shi)踐(jian)(jian)經(jing)(jing)驗(yan)；自(zi)從(cong)2023年(nian)以來幫助多(duo)家(jia)研發中心做(zuo)AI輔(fu)助開發效能(neng)(neng)提升(sheng)咨詢服務。同(tong)時也(ye)(ye)是(shi)(shi)微軟人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)認證工(gong)(gong)(gong)程師，阿(a)里云(yun)AI人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)訓練師。在人(ren)工(gong)(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(neng)領域的(de)(de)(de)深耕(geng)和(he)創新，也(ye)(ye)得到(dao)了出(chu)版(ban)社的(de)(de)(de)青睞(lai)，計劃出(chu)版(ban)自(zi)己的(de)(de)(de)著作(zuo)。也(ye)(ye)在多(duo)家(jia)技術(shu)(shu)大(da)會做(zuo)AI技術(shu)(shu)講(jiang)座。

DeepSeek大模(mo)型公開課