一、課程優勢

  多模態技術融合
  課程整合文本生成（如GPT系列模型）、圖像生成（ControlNet插件開發）、音視頻合成（TTS/語音克隆）三大核心模塊，重點解決多模態數據對齊、模型微調過擬合等高頻技術難點。例如，學員需完成工業質檢場景下的缺陷圖像生成與分類模型聯調，實現數據增強全鏈路閉環。
  企業級場景驅動
  設置三大實戰方向：
  智能客服系統：基于LangChain搭建行業知識庫問答引擎，集成RAG增強檢索與意圖識別；
  數字孿生平臺：通過NeRF三維重建技術生成設備仿真模型，結合時序數據分析實現預測性維護；
  新媒體內容工廠：運用LoRA微調技術定制品牌專屬畫風，批量生成電商營銷素材。
  分層實驗設計
  實驗室配備NVIDIA A100集群與鴻蒙邊緣計算設備，支持從單卡推理優化到多節點分布式訓練的全流程實踐。例如，模擬醫療影像數據脫敏場景，通過聯邦學習框架實現隱私保護下的模型迭代。
  工具鏈深度適配
  覆蓋Hugging Face模型托管、MLflow實驗追蹤、Prometheus監控告警等全生命周期工具，重點攻克模型服務化（ONNX Runtime部署）、推理延遲優化等工程化痛點。

  二、機構優勢

  產教融合研發體系
  課程案例源自智能制造、數字醫療等領域合作項目，如某三甲醫院的CT影像分割算法優化方案，學員可直接調用脫敏數據集進行遷移學習實戰。
  全真實驗環境
  線下實驗室部署混合云架構，配備華為Atlas 800訓練服務器、大疆行業無人機等設備，支持多模態數據采集（LiDAR點云/4K影像）與端側模型輕量化部署聯調。
  生態資源互通
  依托北京人工智能產業聯盟資源，學員可訪問頭部企業的技術白皮書庫，如智能網聯汽車多傳感器融合方案、金融風控大模型評測報告等行業級文檔。

  三、適合人群

  算法工程師：需深化生成模型底層原理理解，解決工業場景中的小樣本訓練難題；
  跨領域開發者：希望掌握AIGC技術遷移能力，實現文化創意、教育等行業的智能化改造；
  數據治理人員：需構建隱私計算框架，完善生成數據的合規性校驗與版權追蹤機制。

  四、師資介紹

  實戰背景
  教師團隊主導過國家級重點實驗室的AIGC項目，如某航天集團的衛星遙感圖像生成系統開發，通過對抗訓練技術將生成圖像分辨率提升至0.5米級。
  教學特色
  采用“缺陷復現-工具鏈解剖-方案迭代”三步法。在模型部署模塊中，模擬顯存溢出場景，引導學員通過NSight工具分析CUDA內核函數瓶頸，并優化混合精度訓練策略。
  技術專長
  擅長Diffusion模型加速推理（如TensorRT插件開發）、大模型提示詞工程優化，能針對視頻生成中的時序連貫性斷裂、語音克隆音色遷移失真等痛點提供解決方案。