1月20-22日杭州，TsingtaoAI專家團(tuán)隊(duì)為高校教師量身定制的AI編程實(shí)訓(xùn)課程正式交付，直擊當(dāng)前AI教育“教不會(huì)、學(xué)不會(huì)”的行業(yè)痛點(diǎn)。
課程以“真用、速成、零門檻”為核心，將AI開發(fā)全流程拆解為四大實(shí)戰(zhàn)模塊：AI工具入門（通義千問生成可運(yùn)行代碼）、輔助編程（AI自動(dòng)修復(fù)報(bào)錯(cuò)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)）、Web開發(fā)（一鍵生成AI聊天頁面）、智能體開發(fā)（零代碼搭建文檔問答+計(jì)算器智能體）。所有環(huán)節(jié)徹底隱藏技術(shù)原理，僅需“復(fù)制-粘貼-運(yùn)行”三步操作，配套預(yù)置工具鏈（在線編輯器、通義靈碼插件、Dify專屬平臺）實(shí)現(xiàn)開箱即用。2026年初，隨著AI技術(shù)深度融入教育、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，高校亟需將AI從“概念科普”轉(zhuǎn)向“實(shí)戰(zhàn)落地”。該方案已在多所院校試點(diǎn)，教師反饋“3天內(nèi)學(xué)生可獨(dú)立開發(fā)實(shí)用AI應(yīng)用”，真正解決“教學(xué)內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)”的核心問題，為AI教育轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制的高效路徑。
實(shí)訓(xùn)方案
實(shí)訓(xùn)技術(shù)專家
代老師 AI技術(shù)專家 | 能源領(lǐng)域AI Agent專家
30歲博士，擁有3年AI技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，專注于大語言模型在能源領(lǐng)域的應(yīng)用。主導(dǎo)AI大模型落地項(xiàng)目，精通提示詞工程、RAG、Multi Agent調(diào)度等技術(shù)，成功將大語言模型與業(yè)務(wù)流程結(jié)合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)級應(yīng)用。具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)優(yōu)化基礎(chǔ)和系統(tǒng)工程能力，擅長復(fù)雜系統(tǒng)建模與算法開發(fā)。
西安交通大學(xué) | 博士 | 控制科學(xué)與工程（系統(tǒng)工程）
? ·?國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，管曉宏院士團(tuán)隊(duì)，導(dǎo)師高峰教授
? ·?26歲獲得工學(xué)博士學(xué)位
? ·?博士期間聚焦企業(yè)能源管理，發(fā)表ESI高被引論文1篇
西安交通大學(xué) | 本科 | 錢學(xué)森實(shí)驗(yàn)班（自動(dòng)化）
? ·?高考全省507名，專業(yè)前10%，本科直博
? ·?學(xué)習(xí)所有工科專業(yè)基礎(chǔ)課程，適應(yīng)高強(qiáng)度淘汰機(jī)制
圖跡信息科技有限公司 | AI技術(shù)專家
? ·?擔(dān)任數(shù)據(jù)分析部副部長，主導(dǎo)公司AI大模型落地應(yīng)用，負(fù)責(zé)技術(shù)框架設(shè)計(jì)
? ·?設(shè)計(jì)能源領(lǐng)域AI Agent智能體，完成技術(shù)調(diào)研、框架設(shè)計(jì)、效果測試、優(yōu)化、本地部署及上線演示全流程
? ·?應(yīng)用AI 2.0技術(shù)棧：
? Prompt Engineering
? RAG）
? Multi Agent調(diào)度系統(tǒng)
? 工作流設(shè)計(jì)與優(yōu)化
? ·?核心技術(shù)突破：解決大語言模型與細(xì)分業(yè)務(wù)流程精準(zhǔn)匹配難題，項(xiàng)目滿足生產(chǎn)落地要求
? ·?基于Agent成果，制定公司多Agent架構(gòu)產(chǎn)品規(guī)劃，推動(dòng)復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的AI化轉(zhuǎn)型
寧波工程學(xué)院機(jī)器人學(xué)院 | 高校講師
? ·?教授《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)》《微機(jī)原理》等課程，具備技術(shù)培訓(xùn)能力
? ·?科研項(xiàng)目：人工智能—大語言模型研究、電動(dòng)交通工具儲能化V2G研究
? ·?指導(dǎo)學(xué)生獲浙江省智能機(jī)器大賽、全國大學(xué)生節(jié)能減排比賽獎(jiǎng)項(xiàng)
核心項(xiàng)目經(jīng)歷
圖跡AI智能體項(xiàng)目 | 主要負(fù)責(zé)人
? ·?設(shè)計(jì)能源領(lǐng)域AI Agent智能體，實(shí)現(xiàn)細(xì)分業(yè)務(wù)自動(dòng)化
? ·?關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié)：
? ? ? ·?構(gòu)建RAG+Multi Agent調(diào)度框架，提升業(yè)務(wù)流程處理效率
? ? ? ·?通過提示詞工程優(yōu)化大語言模型輸出準(zhǔn)確性
? ? ? ·?設(shè)計(jì)多階段工作流，解決能源業(yè)務(wù)場景的動(dòng)態(tài)決策問題
? ·?成果：項(xiàng)目成功上線，支持公司能源大數(shù)據(jù)分析與調(diào)度業(yè)務(wù)落地
綠色制造企業(yè)能源與生產(chǎn)協(xié)調(diào)隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度
? ·?國家自然基金項(xiàng)目，依托大型鋼鐵集團(tuán)
? ·?創(chuàng)新性將員工電動(dòng)汽車V2G接入企業(yè)電網(wǎng)，建立兩階段整數(shù)魯棒優(yōu)化模型
? ·?設(shè)計(jì)算法提升求解效率10倍，降低企業(yè)能源成本70萬元/天
? ·?發(fā)表4篇論文
發(fā)表論文
? 1. Dai S, Gao F, Guan X, et al. Robust Energy Management for a Corporate Energy System With Shift-Working V2G [J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2020. （ESI高被引）
? 2. Dai S, Gao F, Liu K, et al. A Time-domain Decoupling Policy for Multi-stage Robust Scheduling in a Corporate Energy System with V2G [C]. IEEE CASE, 2019.
? 3. Dai S, Gao F, Guan X, et al. A Two-stage Robust Scheduling Model for Energy Intensive Corporation with Shift-work System and V2G Integrated Microgrid [C]. IEEE PES General Meeting, 2018.
? 4. Dai S, Gao F, Cheng X, et al. Basis Invariancy Sensitivity Analysis for Robust Linear Optimization [C]. CCC, 2018.
? 5. 代世豪, 高峰, 董皎皎, 等. 一種采購運(yùn)輸統(tǒng)一優(yōu)化模型及多變量靈敏度分析 [C]. 中國控制會(huì)議, 2015.
李老師 TsingtaoAI AI大模型研發(fā)經(jīng)理
TsingtaoAI大模型研發(fā)經(jīng)理，是一位深耕后端架構(gòu)并成功轉(zhuǎn)型 AI 尖端領(lǐng)域的復(fù)合型專家。他擁有深厚的工程架構(gòu)底座，擅長將復(fù)雜的 LLM 技術(shù)轉(zhuǎn)化為具備高商業(yè)價(jià)值的 AI 應(yīng)用。
在加入 TsingtaoAI 之前，李老師曾先后任職于亞信科技、美的集團(tuán)及金蝶等知名領(lǐng)軍企業(yè) 。這種從大型系統(tǒng)開發(fā)到大模型應(yīng)用的跨界履歷，賦予了他獨(dú)特的“技術(shù)+產(chǎn)品”雙向思維 。在后端開發(fā)階段，他曾主導(dǎo)過復(fù)雜供應(yīng)鏈系統(tǒng)的重構(gòu)與大規(guī)模并發(fā)處理，通過 Redis+Lua 腳本解決分布式鎖難題，利用 EasyExcel+線程池 優(yōu)化百萬級物料數(shù)據(jù)入庫 。這些極具挑戰(zhàn)性的工程實(shí)踐，為他后續(xù)在處理大模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗、向量數(shù)據(jù)庫檢索性能優(yōu)化方面奠定了堅(jiān)實(shí)的底層基礎(chǔ)。
作為 TsingtaoAI 的核心技術(shù)帶頭人，李老師專注于 Generative AI技術(shù)的工程化落地：
模型精調(diào)與優(yōu)化： 負(fù)責(zé)基于 Transformer 架構(gòu)的大模型微調(diào)工作，精通 LoRA、P-Tuning 等輕量化參數(shù)微調(diào)策略，成功將垂域知識注入通用大模型，顯著提升了模型在工業(yè)、供應(yīng)鏈場景下的任務(wù)達(dá)成率。
RAG 架構(gòu)專家： 結(jié)合其在美的及金蝶期間處理海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn) ，他主導(dǎo)設(shè)計(jì)了 TsingtaoAI 的企業(yè)級知識庫 RAG系統(tǒng)，解決了大模型在實(shí)際應(yīng)用中的“幻覺”問題，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與生成式 AI 的深度耦合。
工程化協(xié)同： 憑借敏銳的敏捷開發(fā)經(jīng)驗(yàn)（DevOps/YApi/Git） ，他搭建了一套高效的 LLMOps（大模型運(yùn)維）體系，縮短了從模型實(shí)驗(yàn)到 API 部署的周期，極大提升了 AI 產(chǎn)品的迭代效率。
關(guān)于TsingtaoAI
TsingtaoAI企業(yè)實(shí)訓(xùn)業(yè)務(wù)線專注于提供LLM、具身智能、AIGC、智算和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的企業(yè)實(shí)訓(xùn)服務(wù)，通過深入業(yè)務(wù)場景的案例實(shí)戰(zhàn)和項(xiàng)目式實(shí)訓(xùn)，幫助企業(yè)應(yīng)對AI轉(zhuǎn)型中的技術(shù)挑戰(zhàn)。其實(shí)訓(xùn)內(nèi)容涵蓋AI大模型開發(fā)、Prompt工程、數(shù)據(jù)分析與模型優(yōu)化等最新前沿技術(shù)，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，如智能制造、醫(yī)藥健康、金融科技和智能駕駛等。通過案例式學(xué)習(xí)和PBL項(xiàng)目訓(xùn)練，TsingtaoAI能夠精準(zhǔn)滿足企業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的學(xué)習(xí)需求，提升員工的業(yè)務(wù)能力和實(shí)戰(zhàn)水平，實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的高效落地，為企業(yè)創(chuàng)新和生產(chǎn)力提升提供強(qiáng)有力的支持。
同時(shí)，TsingtaoAI公司并不是一家單純的實(shí)訓(xùn)機(jī)構(gòu)，我們同樣是一家AI產(chǎn)品開發(fā)公司，公司核心團(tuán)隊(duì)主要也都是由技術(shù)和產(chǎn)品人才構(gòu)成，公司團(tuán)隊(duì)大部分成員在大模型時(shí)代之前就在從事AI產(chǎn)品相關(guān)的工作。公司在過去一年里，為10余家客戶開發(fā)了AI相關(guān)的產(chǎn)品，涵蓋醫(yī)療、教育、智能制造、人力資源等領(lǐng)域。相信我們在AI產(chǎn)品開發(fā)和客戶服務(wù)的過程所形成的認(rèn)知和方法論，能對貴司的需求有更深更細(xì)的洞察和理解，也能提供更深入業(yè)務(wù)肌理的“AI能力獲得”。
