主要内容

· Java入门、Intellij IDEA、AI辅助工具 · Java基础语法 · AI编程思维 · 流程控制 · 数组 · 面向对象编程 · 封装、继承、多态、抽象类、接口、静态、代码块 · File、IO流、日期 · 常用API · 内部类、函数式编程、Lambda、方法引用 · 集合框架 · Hutool · 大模型应用 · 大模型调用 · AI好友项目

特色亮点

1.适合零基础学员，从零构建Java和AI知识体系
2.更高效，结合AI编程助手，快速掌握Java语法，把更多精力用在实战上
3.更实用，AI时代，对代码能力要求降低，更多的是编程思维的培养，利用AI解决实际问题
4.更贴近企业，从变量命名，到方法定义，再到类的设计，代码风格完全按照企业标准
5.重思维培养，包括面向对象、面向接口、编程原则、代码重构、设计模式等，加强编程思维培养

掌握能力

1.掌握Java开发环境的配置和搭建
2.掌握AI编程的基本流程
3.掌握变量、数据类型、运算符、流程控制、方法、数组等的使用
4.熟练使用IDEA开发工具
5.全面掌握Java面向对象编程思维和编程技术
6.掌握Java8新增实用技术：Lambda表达式、方法引用、Stream流
7.掌握Java提供的常用API：如String、集合、IO、LocalDate的使用
8.能利用AI编程工具快速开发
9.能利用Hutool工具处理json、发送http请求
10.能调用大模型，开发基础AI应用

主要内容

· HTML、CSS、JS、Ajax、Axios、Maven、Git、MySQL、 Mybatis、SpringBoot、Spring、SpringMVC、MybatisPlus、Redis、Vue3、ElementPlus、Linux、Docker · 轻客管家项目  · 项目设计（AI）· 功能实现（AI）

特色亮点

1. 企业级项目驱动教学：基于SpringBoot3最新技术栈，通过真实商业项目案例贯穿教学，每个知识点均匹配实际应用场景，确保学完即用、无缝对接企业开发需求。
2. 全流程开发能力培养：系统化构建学员从需求拆解、编码实现、测试验证到服务器部署的完整Web开发认知体系，掌握软件生命周期核心方法论。
3. AI全链路开发提效：将AI深度整合到需求分析、数据库设计、代码生成、接口联调等全开发环节，显著提升开发效率，培养智能编程时代的核心竞争力。
4. 沉浸式实战交付体验：采用"做中学"模式，全程带领学员使用AI工具完成项目设计、开发、测试、部署的全流程交付，获得可直接复用的工程经验。
5. 工业级开发规范内化：在项目实战中渗透代码规范、接口文档、测试用例等企业级工程标准，培养符合行业要求的职业化开发素养。

掌握能力

1. 需求分析与AI辅助开发能力：能够精准拆解项目需求，转化为自然语言描述，并熟练运用AI工具完成需求分析、代码生成、Bug修复等全流程开发任务。
2. AI代码调试、优化能力：具备对AI生成代码的调试、重构与优化能力，确保代码质量符合企业级项目规范，并能精准匹配业务需求。
3. 全栈开发与工程实践能力：熟练掌握基于SpringBoot3+Vue3的前后端分离架构，具备从系统设计、开发到容器化部署的前端架构实战能力。
4. 典型业务场景解决方案能力：掌握用户认证、对象存储等Web项目高频业务场景的标准化实现方案。
5. 云原生部署与运维能力：能够基于Linux+Docker完成前后端项目的环境配置、容器化部署。
6. AI提效开发方法论：深入理解AI辅助开发模式，能通过智能工具显著提升设计、编码效率，以及故障排查速度。

主要内容

·SpringCloud Aliaba、Spring Cloud Alibaba Ai、Nacos、OpenFeign、Spring Cloud Gateway、 Sentinel、 ElasticSearch、Redis高级、微服务项目常见技术方案、常见面试题

特色亮点

1.结合电商项目讲解企业从单体到微服务的真实拆分演进过程
2.分层次教学，重点讲解企业微服务开发中最实用、频率最高的知识和最佳实践方案，面试内容统一总结
3.结合真实项目学习，不仅学会，更要把知识用起来
4. 使用AI助手学习，学习效率大大提升
5.使用Spring Cloud Alibaba AI 构建AI应用

掌握能力

1.掌握SpringCloud Alibaba微服务技术栈
2.掌握高可靠性的消息队列方案
3.掌握分布式搜索解决方案
4.掌握Redis高级知识及底层原理
5.掌握微服务热点难点面试题及底层原理
6.掌握单体项目迁移至微服务项目常见技术方案
7.掌握Spring Cloud Alibaba AI 构建AI聊天应用方案

主要内容

天机学堂AI助手智能体项目是教育领域的创新项目，基于SpringAI框架整合Java与AI大模型技术，实现Prompt工程、RAG增强检索和Tool Calling等核心功能。项目构建智能课程推荐、实时学习咨询、自动化交易服务体系，通过AI大模型与传统教育系统的深度融合，推动教育服务智能化升级。该平台支持语义理解与业务执行，形成可落地的"AI+教育"解决方案，显著提升教育服务的精准度和运营效率。

特色亮点

1.覆盖大模型全技术栈：SpringAI、Prompt工程、RAG增强、Tool Calling核心技术原理与工程实践
2.基于Spring AI框架深度集成，实现微服务架构改造与企业级工程化实践，构建Java生态的AI中台能力
3.天机AI助手项目贯穿全流程，打通阿里百炼/OpenAI/Ollama多平台混合部署，培养复杂场景落地能力
4.多模态应用开发、私有化模型集群部署、智能体工作流架构设计三大前沿方向深度实践
5.提供全链路解决方案：企业知识库构建、AI安全网关、亿级并发流式响应等核心生产级问题攻坚

掌握能力

1.能够描述AI大模型的核心原理及训练机制
2.能够对接OpenAI、阿里云百炼等主流AI大模型接口
3.能够基于OpenAI-SDK实现大模型的对话与工具调用（Tool Calling）
4.能够通过Prompt Engineering设计高效提示词以优化模型输出
5.能够基于Spring AI实现普通对话及流式对话功能
6.能够通过System角色设定优化AI响应行为
7.能够利用Advisors功能增强AI模型的自定义逻辑
8.能够基于Tool Calling将AI能力与业务系统（如课程查询）整合
9.能够实现RAG检索增强方案，结合Elasticsearch提升知识库推荐
10.能够在天机学堂项目中集成Spring AI并实现新建对话功能
11.能够通过流式输出与停止生成功能优化交互体验
12.能够基于Redis管理对话历史及上下文记忆
13.能够基于Spring AI实现路由工作流智能体及多智能体协同开发
14.能够通过阿里云百炼平台创建智能体并实现代码对接
15.能够基于SpringAI实现多模态大模型（MCP）的文本、图像交互功能

主要内容

本课程聚焦大模型微调技术，通过该阶段的实战训练，帮助学员掌握从Python编程到企业级大模型微调落地的全流程能力。课程以Python为基础，结合LangChain框架，系统讲解提示词微调（Prompt - Tuning）和参数高效微调（PEFT/LoRA）等核心技术，并通过物流智能问答、电商评论分类、多模态文生图等真实项目强化实战能力。将学习如何通过微调技术解决大模型在垂直领域的“幻觉”问题，实现精准问答、多任务处理及多模态生成。课程涵盖Python编程、LangChain应用开发、RAG知识库构建、Stable Diffusion文生图等关键技术，最终使学员能独立完成电商、物流、医疗等领域的大模型定制化开发，具备工业级AI解决方案的部署与优化能力。

特色亮点

1. Python+LangChain双栈能力培养：从Python基础语法到LangChain框架应用开发，快速掌握大模型应用开发必备技能。
2. 垂直领域微调实战：覆盖Prompt - Tuning、LoRA等主流微调技术，解决电商、物流、医疗等领域大模型“幻觉”问题。
3. 工业级项目驱动：基于真实场景的物流智能问答、电商评论分类、多模态文生图项目，强化企业级问题解决能力。
4. 高效微调技术深度解析：重点剖析LoRA低秩适配原理，掌握参数高效微调（PEFT）技术，降低计算与部署成本。
5. 多模态技术拓展：结合Stable Diffusion实现文生图应用，培养跨模态AI开发能力。
6. 全流程实战闭环：从数据预处理、模型训练到Flask API部署，覆盖微调开发完整生命周期。
7. 小样本优化方案：通过PET/P - Tuning技术实现小样本数据下的高精度分类，解决标注数据稀缺痛点。
8. 大模型推理加速：学习模型量化（QLora/GPTQ）及VLLM部署技术，提升生产环境推理效率。

掌握能力

1. 能够基于LangChain构建本地知识库问答、智能助手等应用，熟练使用Models、Prompts、Memory等核心组件。
2. 能够根据业务场景选择全量微调（Full Fine - Tuning）、提示词微调（Prompt - Tuning）或参数高效微调（PEFT/LoRA）。
3. 能够通过微调技术解决大模型“幻觉”问题，实现电商、物流等领域的精准问答（如JD评论分类、医疗实体识别）。
4. 能够运用PET/P - Tuning技术，在标注数据稀缺场景下（如新零售评论分类）实现高精度模型训练。
5. 能够基于单一大模型（如ChatGLM - 6B）同时解决信息抽取、文本分类等多任务需求（如新媒体评论分析系统）。
6. 能够使用Flask框架封装微调模型为API接口，支持业务系统集成（如电商智能客服）。
7. 能够通过Llama - Factory等工具快速完成模型微调，降低技术门槛，适配企业级需求。
8. 能够结合Stable Diffusion实现文生图应用，覆盖艺术设计、营销素材生成等跨模态场景。
9. 能够应用QLora/GPTQ量化和VLLM部署框架，提升生产环境推理效率，降低资源消耗。
10. 能够完成数据清洗、向量化（Embedding）、知识库构建（RAG）全流程，支撑大模型训练与评估。

主要内容

· 简历指导· 面试专题库· 项目专题训练· 模拟面试· 面试指导

特色亮点

1. 将面试指导贯穿阶段始终，循序渐进提高技术、项目专业度
2. 分阶段、分批次、分组开展面试实战演练
3. 一对一企业模拟面试，全方位指导
4. 高质量行业标准简历库
5. 专项项目课程，面试跟踪与复盘

掌握能力

1. 简历技术专业度、项目专业度、经验专业度提档提质
2. 面试过程核心问题专项提升，面试流程及经验积累
3. 提升项目表达与项目业务专业度和项目架构表述的逻辑性