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DeepSeek大模型公開課

各有關單位：
為了(le)企(qi)業(ye)(ye)在數字化浪潮中保持領先優勢、實現創(chuang)新(xin)突破與(yu)降本增效，助力(li)企(qi)業(ye)(ye)將大模(mo)型(xing)技術(shu)深(shen)度融入各業(ye)(ye)務(wu)環節，開拓新(xin)的(de)業(ye)(ye)務(wu)增長點，優化運營成本結(jie)構。幫助學員系統掌握 DeepSeek 大模(mo)型(xing)的(de)核心原理、開發工(gong)(gong)具和應(ying)用(yong)技巧，提升其在人工(gong)(gong)智(zhi)能領域(yu)的(de)專(zhuan)業(ye)(ye)技術(shu)能力(li)。特邀相關(guan)領域(yu)權威專(zhuan)家精心打造了(le)“DeepSeek大模(mo)型(xing)應(ying)用(yong)開發*實踐”課程，于2025年(nian)在全國部分城市舉(ju)辦(ban)公開課。誠邀您的(de)參與(yu)，有關(guan)事宜如下(xia)：

一、培訓背景
2025年春節期間中(zhong)國(guo)的(de)(de)DeepSeek火爆(bao)全球，震(zhen)驚美(mei)(mei)國(guo)硅谷，可以(yi)與(yu)花費百億巨資的(de)(de)GPT相(xiang)媲美(mei)(mei)，戳穿美(mei)(mei)股科(ke)技泡沫，以(yi)英偉達為(wei)代表(biao)(biao)的(de)(de)AI龍頭出現了暴跌。DeepSeek讓特(te)朗普也感(gan)到懼怕，隨即美(mei)(mei)國(guo)黑(hei)客(ke)(ke)攻擊DeepSeek的(de)(de)網站(zhan)，使(shi)其(qi)(qi)癱瘓，*爆(bao)發網絡黑(hei)客(ke)(ke)大戰。DeepSeek的(de)(de)爆(bao)火源于其(qi)(qi)多方(fang)(fang)面(mian)(mian)優勢。首先，它完全開源，可本(ben)地部(bu)署，無(wu)使(shi)用限制，保護用戶(hu)隱私(si)。其(qi)(qi)次，其(qi)(qi)性能(neng)強(qiang)大，效果(guo)可比肩甚至(zhi)超(chao)越國(guo)際(ji)*模型，尤其(qi)(qi)在中(zhong)文處理(li)和復雜邏輯推(tui)理(li)方(fang)(fang)面(mian)(mian)表(biao)(biao)現出色。此(ci)外，DeepSeek訓(xun)練成(cheng)本(ben)低(di)，API價格僅為(wei)同(tong)類產(chan)品的(de)(de)三十(shi)分之一，性價比超(chao)高(gao)。它還支持深(shen)度(du)思考，能(neng)展示清晰的(de)(de)思維鏈，并具備聯網搜索、拍照識(shi)字、文件上(shang)傳等(deng)功能(neng)，使(shi)用場景豐富。最后，其(qi)(qi)響應速度(du)快，生成(cheng)內(nei)容幾乎無(wu)需等(deng)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。
本課程面(mian)向零基礎(chu)LLM應用開發者(zhe)，不(bu)需要(yao)了解(jie)復雜數學算法，機(ji)器學習原(yuan)理，不(bu)需要(yao)之前學習過大模型知識。有Java，C#，C++等編程基礎(chu)，最(zui)好有Python基礎(chu)知識，但即使(shi)你對 Python 不(bu)太熟悉，也完全沒有關系。課程主要(yao)閱讀和講解(jie)案例代碼(ma)。

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(cheng)、模型微(wei)調、插件(jian)、LangChain，RAG，Agent等高階實踐技術。

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(da)疑交流(liu)群、促學(xue)服(fu)務等(deng)，并提供結業證書。多維度精細化教學(xue)，滿足不同(tong)企(qi)業及學(xue)員的學(xue)習(xi)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)(yong)基礎與專(zhuan)業應用(yong)(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.項目4：某企(qi)業智能管理系(xi)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(shi)用大模型構建文檔問答(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Agent以(yi)查詢信息

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(wei)Agent定義一系列進(jin)行自動庫(ku)存(cun)調度(du)的(de)工(gong)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(da)模型微(wei)調(diao)的兩種方法剖析

六、專家講師
劉老師 | 國內*AI專家
最近幾(ji)年帶隊完成了數(shu)十個(ge)AI項目(mu)，內容不(bu)僅(jin)包括深(shen)(shen)度(du)(du)學習(xi)、機(ji)器學習(xi)、數(shu)據挖掘等具體(ti)技(ji)(ji)術(shu)要點，也(ye)包括AI的(de)(de)整體(ti)發(fa)展、現狀、應(ying)(ying)用(yong)、商業價值、未來(lai)方向等，涵蓋內容非(fei)常(chang)豐富。完成多(duo)個(ge)深(shen)(shen)度(du)(du)學習(xi)實(shi)踐項目(mu)，廣泛應(ying)(ying)用(yong)于醫療、交通、銀行(xing)、電信等多(duo)個(ge)領域。從(cong)2020年推出(chu)(chu)(chu)的(de)(de)多(duo)門課程(cheng)《AI大模型賦能(neng)(neng)行(xing)業應(ying)(ying)用(yong)與(yu)解(jie)決方案(an)》《AI大模型輔助軟件研發(fa)管(guan)理(li)(li)與(yu)效(xiao)能(neng)(neng)提升》和《AI大模型技(ji)(ji)術(shu)及開(kai)發(fa)應(ying)(ying)用(yong)實(shi)踐》更(geng)是(shi)廣受歡迎，已經(jing)為幾(ji)十家(jia)企業培(pei)訓(xun)，作為一名AI技(ji)(ji)術(shu)專家(jia)，對人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)的(de)(de)理(li)(li)解(jie)深(shen)(shen)入透徹。他(ta)不(bu)僅(jin)精通AI的(de)(de)編程(cheng)技(ji)(ji)術(shu)，還(huan)熟悉各種(zhong)AI工(gong)具的(de)(de)使用(yong)，尤其在AI行(xing)業應(ying)(ying)用(yong)更(geng)是(shi)有著(zhu)獨特的(de)(de)見解(jie)和實(shi)踐經(jing)驗；自從(cong)2023年以來(lai)幫(bang)助多(duo)家(jia)研發(fa)中心做AI輔助開(kai)發(fa)效(xiao)能(neng)(neng)提升咨詢服務。同時也(ye)是(shi)微軟人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)認證(zheng)工(gong)程(cheng)師，阿里云AI人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)訓(xun)練師。在人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)領域的(de)(de)深(shen)(shen)耕和創新，也(ye)得到了出(chu)(chu)(chu)版社的(de)(de)青睞，計劃出(chu)(chu)(chu)版自己的(de)(de)著(zhu)作。也(ye)在多(duo)家(jia)技(ji)(ji)術(shu)大會做AI技(ji)(ji)術(shu)講座(zuo)。

DeepSeek大模(mo)型公開課