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CAIE 二级视频辅导课

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What

课程名称

CAIE 二级视频辅导课：企业经历了以业务流程管理（BPM—Business ProcessManagement）为核心的信息化时代，以客户体验管理（CEM—Customer Experience Management）为核心的数字化时代，目前迎来了以综合要素管理（IFM—Integrated FactorManagement）为核心的数智化时代。根据下图所示的“感知型企业”理论，每个时代都有其对应的数智平台和产品。在信息化时代对应的是数据仓库和BI数据产品，数字化时代对应的是大数据平台、数据中台和客户洞察类数据产品，数智化时代对应的是智能平台和自主决策智能产品。数智化时代的企业需要使用AI工具分析经营状况、洞察客户需求和识别各类风险，制定相应的生产、营销、防风险策略，并且将这些策略配置在智能化流程工具中。企业中的业务策略专家和数智产品专家需要和AI算法工程通力合作，实现AI赋能业务。

Why

学习目标

企业数智化基础理论
人工智能基础算法
企业大模型应用基础理论
企业大模型的四类工程实践
企业AI落地相关知识

Who

学习对象和基础

CAIE认证：二级备考考生
业务数智化转型骨干
AI产品经理
IT工程师
FDE等

配套课件

PART 0 智能应用介绍和无影云电脑LLM学习环境说明

PART 1 企业数智化基础理论

1.1.1企业数智化三阶段的主要特征

1.1.2数智化 EDIT 工作方法

1.1.3企业数智产品构成六要素

1.1.4企业典型数智应用

1.2.1数智产品设计思维框架1

1.2.1数智产品设计思维框架2

1.2.2需求分析和管理1

1.2.2需求分析和管理2

1.2.3用户体验设计和管理1

1.2.3用户体验设计和管理2

1.2.4AI产品设计开发详细讲解

1.3 软件工程-1

1.3 软件工程-2

1.3 软件工程-3

1.3 软件工程-4

1.4.1 数据治理介绍1

1.4.1 数据治理介绍2

1.4.2 数据模型与数据建模

1.4.3 本体模型和本体建模1-理论

1.4.3 本体模型和本体建模2-OWL语法简介与应用

1.4.4 数据标准管理讲解

1.4.5 数据质量管理讲解

1.4.6 数据安全管理导论

PART 2 人工智能基础算法

PART 3 企业大模型应用基础理论

PART 4 企业大模型的四类工程实践

4.1.1 提示词工程简介

4.1.2 Harness Engineering

4.2.1知识库基础知识介绍

4.2.2知识库的实现方案

4.2.3知识库的向量化，检索，召回，重排序

4.2.4RAG概念简介与应用场景

4.2.5RAG的实现与优化

4.2.6RAG应用示例：知识问答系统

4.2.7RAG应用示例：聊天机器人

4.2.8RAG应用示例：搜索引擎

4.2.9RAG开发代码讲解

4.2.10 GraphRAG知识图谱增强检索

4.2.11pageIndex_intro

4.3.1智能体基础知识介绍

4.3.2智能体的类型

4.3.3智能体的实现方式

4.3.4MCP基础知识介绍

4.3.5MCP的实现方式

4.3.6智能体与MCP集成

4.3.7智能体（mcp）示例代码讲解(旧版本0.x)

4.3.8 LangGraph核心技术培训(新版本1.x)

4.4 大语言模型训练和微调的工程实践-1

4.4 大语言模型训练和微调的工程实践-2

PART 5 企业AI落地相关知识

定期直播串讲

对于重难点知识和同学普遍反应的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。

直播

答疑服务

培训期间及培训结束后1年内由老师或助教在社群中答疑

答疑

出勤率和进度监督

在课程持续期间，助教还需实时统计学员出勤情况，监督课堂纪律，跟进学习进度。除正常答疑外，服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引，从而营造积极学习氛围。

监督

作业与测试

在远程授课期间，每个课程会安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业，服务团队还会组织学员进行阶段性测试，以考试性质为主，主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

作业

常国珍

北京大学博士，CAIE人工智能研究院副院长，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员，腾讯云最有价值专家（TVP）。曾任思特沃克（ThoughtWorks）中华区数据科学家，毕马威（KPMG）咨询大数据总监。国内多所知名大学外聘讲师。

徐杨

英国Glasgow大学毕业，师从Hisayuki Yoshimoto。主攻计量模型与算法，研究方向为复杂数据空间的矩阵参数识别与优化问题，对各种统计模型/机器学习/深度学习/人工智能模型有深入研究。

张彦存

具有8年AI相关工作经验，既在咨询工作中积累了大量上市企业人工智能开发项目经验，同时在实体行业中积累人工智能产品应用经验，能有效的将人工智能理论、工具有效结合，协助企业实现业务流程自动化，取得数智化竞争优势。目前主要提供企业数智化落地咨询及培训等服务

赵仁乾

现就职于浪潮工业互联网有限公司数据智能事业部首席工程师，负责算法研究、人工智能应用落地以及数字化解决方案的设计与实施。曾先后任职中国联通、爱立信等企业。18年电信、制造业数据工作经验，致力于将前沿的人工智能技术应用于设备制造产业，实现智能制造升级。作为特聘讲师为中国人民银行清算中心、国内三大电信运营商、九阳、咪咕等知名企业提供定制化培训。

白发川

曾任字节跳动人工智能资深技术专家，负责火山云AI产品EMR 1.0 架构设计和组件内核开发，参与EMR整个产品的演进。曾任ThoughtWorks中国区首席咨询师，DataMesh中国区布道者，负责众多大型企业技术方案设计与落地指导。

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