AI大模型在汽车领域的应用与实践培训课程

 

一、培训对象

• AI算法工程师、智能座舱产品经理

• 自动驾驶研发人员、数字化转型专家

• 希望将大模型技术落地汽车场景的创新团队

 

二、培训目标

1. 理解大模型技术：掌握大语言模型、多模态模型的核心原理与能力边界

2. 探索应用场景：深入分析大模型在座舱、智驾、研发测试中的落地可能

3. 掌握工程方法：学会模型微调、提示工程、RAG等实用技术

4. 推动业务创新：能够设计并推动AI赋能的具体项目落地

 

三、培训内容

1. 大模型技术全景：LLM发展历程、Transformer架构演进、多模态模型技术

2. 大模型能力边界：推理能力、上下文窗口、幻觉问题、多轮对话能力评估

3. 大模型开发工具链：LangChain、LlamaIndex、RAG架构、提示词工程

4. 模型微调与部署：微调方法（LoRA/P-Tuning）、模型量化、端侧部署优化

5. 智能座舱应用场景：AI语音助手升级、场景化服务推荐、AIGC内容生成

6. 自动驾驶应用探索：端到端感知决策、数据合成与标注、场景理解增强

7. 研发测试赋能：AI辅助需求分析、测试用例生成、缺陷预测、知识库问答

8. 售后与用户运营：智能客服、故障诊断助手、用户行为分析与预测

9. 企业知识库构建：私域知识库建设、RAG检索增强、问答系统设计

10. 多模态融合应用：视觉语言模型在座舱感知、驾驶监控中的应用

11. 大模型安全与合规：内容安全、隐私保护、模型偏见消除

12. AI创新工作坊：结合实际业务场景，设计3个可落地的AI应用方案

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