行业趋势与人才市场 - 生成式AI与大模型技术呈现爆发式增长，算法工程师岗位迎来“黄金爆发期” [1] - 2026届校招数据显示，大模型算法工程师月薪中位数已逼近3万元，顶尖人才年薪破百万，成为程序员群体中的“薪资天花板” [1] - 字节、腾讯、京东等大厂增加AI部门，扩招大量大模型和算法人才 [2] - DeepSeek热招的大模型全栈工程师等核心岗位开出11W14薪的天价薪资，年薪高达154万 [2] - 很多AI岗位薪资比往年提高40% [2] 课程培养计划概述 - 为解决求职者能力与企业核心AI岗位用人标准不匹配的问题，推出了《AI算法工程师培养计划》 [3] - 该计划由国内一线大厂在职的算法leader亲自主讲，广度上满足大厂应聘要求，深度上符合大厂用人需求 [3] - 学完后与算法岗需求贴合度至少能达到98%以上 [3] - 计划承诺在校应届生就业薪资拿不到29W、在职人员最低薪资涨幅低于40%-50%，均可以全额退款 [4] - 已有上千位同学通过该计划拿到offer，平均薪资达到35w+，最新一期学员就业薪资最高能拿到85K月薪 [4] 课程师资与设计 - 高薪聘请20位一线大厂顶级专家成立教研团队，历时两年打磨出超精品AI课程 [6] - 课程帮助学员掌握基础理论以及实战项目，满足行业内绝大多数岗位需求，旨在打造行业内TOP级算法工程师人才 [6] - 课程重点围绕主流热门行业商业项目实战展开，包含十大企业级项目 [6] 核心实战项目内容 - 项目三：多模态内容理解与检索：企业面临从文本、图像、视频、音频等多模态数据中高效提取、理解和检索信息的挑战 [10] - 核心技术包括多模态预训练模型（如CLIP）、多模态融合技术、向量检索（Faiss、Milvus）、图像/视频理解、文本理解 [11][12][13][14][15] - 学习收获包括掌握多模态数据处理和特征提取、应用CLIP等模型、设计实现基于向量检索的推荐系统 [16] - 项目四：RAG与大模型智能客服：旨在解决传统智能客服知识库更新滞后、回答僵化等问题，以及大模型的幻觉、知识时效性不足等痛点 [17] - 核心技术栈包括智能客服业务场景设计、数据采集与清洗、FAQ问答匹配（Sentence-BERT、SimCSE）、RAG技术栈（Embedding、检索优化、重排序、大模型生成）、部署方案（FastAPI+Docker） [20] - 学习收获包括独立搭建企业级智能客服系统、掌握RAG全链路技能、获得工业级项目经验 [19] - 项目五：PDF智能公式与计算：解决从PDF文档中准确提取复杂数学公式并进行计算的痛点 [17] - 核心技术结合计算机视觉(CV)、光学字符识别(OCR)与大语言模型(LLM) [17] - 涉及PDF内容解析、公式检测与识别、自然语言到公式/计算转换、符号计算库（SymPy）等技术 [21][22][38] - 学习收获包括掌握PDF解析、公式识别、利用LLM实现自然语言到数学公式的转换 [23] - 项目六：Agent与自动化工作流：构建能够规划、记忆、使用工具和自我修正的AI智能体，以完成复杂任务 [19] - 核心技术包括Agent框架（LangChain、LlamaIndex）、提示工程进阶（思维链、ReAct）、工具调用(Function Calling)、记忆机制、任务分解与规划、代码解释器 [26][27][28][29][30][31] - 学习收获包括深入理解LLM Agent设计原则、熟练运用主流Agent框架、掌握高级提示工程技巧 [32] - 项目七：Dify智能开发与应用：利用Dify低代码/无代码平台简化大模型应用开发流程 [24] - 核心技术包括Dify平台核心功能（工作流编排、工具插件开发、RAG管道配置）、本地化部署与权限管理、行业场景实战（如Chat2DB、合同解析） [39] - 学习收获包括快速开发垂直领域大模型应用、掌握Dify搭建工作流和智能体的能力、获得私有化部署能力 [40] - 项目八：ChatBI智能分析与可视化：通过自然语言实现聊天式商业智能，降低数据分析门槛 [33] - 核心技术包括数据库交互、数据可视化库（Matplotlib, Seaborn, Plotly）、Prompt Engineering、SQL语法校验与优化 [34][35][36][37][43] - 学习收获包括掌握NL2SQL核心技术、利用LLM进行数据分析意图理解和SQL生成、数据可视化呈现能力、理解ChatBI系统架构设计 [44][45][46] - 项目九：信息抽取与图谱问答：从非结构化文本中提取关键信息构建知识图谱，实现智能问答 [40] - 核心技术包括信息抽取（NER、关系抽取）、知识图谱应用（Neo4j图数据库、图谱问答系统）、大模型融合方案（本地化部署及量化推理优化） [41][42][50] - 项目十：金融研报生成系统：构建智能投研系统，自动化生成金融研究报告 [47] - 项目背景涉及报告类型多样性、通用大模型能力局限、时效性与准确性要求高等挑战 [51] - 核心技术包括构建基于角色分工的多智能体系统（研究规划、数据采集、行业分析、财务分析智能体）、模型上下文协议(MCP)集成、OpenAI Agent开发范式应用、工具增强推理（RAG和计算工具） [47][48][49][51] 课程适用性与成果保障 - 项目解决方案适用于大型互联网、自动驾驶、工业缺陷检测、文本生成、语言模型、医疗、农业等不同应用场景 [53] - 课程注重业务与思想的传播，培养学员举一反三的能力 [53] - 公司承诺所有保障条款写入协议，具备法律效力 [53] - 提供3、6、12期分期付款服务 [113] - 报名签订保涨薪就业协议，对结果负责 [113][114] 学员成功案例 - 案例一（周同学）：化学专业出身，毫无基础，通过深耕2期课程，成功转型，拿下月薪23k的算法offer [54] - 案例二（郑同学）：应届生，目标冲刺大厂算法岗，系统学习后拿下10+个offer，包括字节、美团等，年薪高达60～70万 [60] - 案例三（吴同学）：双非普本应届生，通过4个多月学习，凭借简历优化及内推资源，收获3个大厂offer，最高年薪48万 [73] - 案例四（李同学）：大专背景，通过系统化培训、预习指导、实战跟进、简历优化及企业内推，拿下首份年薪30万（20k15薪）的offer [86][99] - 案例五（吴同学）：40岁项目经理，无计算机技术背景，通过大厂名师指导、项目实战、5次简历精改与2次模拟面试，3个月拿下32K月薪的算法应用offer [101][110] - 往期学员有90%拿到了国内外名企的AI、算法岗位offer [53]