10月26-28日成都《AI前沿部署工程师FDE实战特训营》

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AI与数字化

FDE前沿部署

AI前沿部署工程师FDE实战特训营

开课时间

10月26-28日

开课地点

成都

2026年10-11月公开课 · 课纲详情

欢迎定制内训

01 开课安排

● 10月26-28日 · 成都 · ¥5800/人

02 课程背景

当前大模型、AI Agent等生成式AI技术已全面进入企业规模化落地阶段，但行业普遍存在AI落地断层，大量项目停留在POC阶段难以量产，无法创造持续业务价值。市场对兼具开发、云原生、数据、大模型落地能力的FDE人才需求激增，复合型人才缺口巨大。传统开发、运维、数据、算法人员技能割裂，难以独立完成端到端AI交付；企业落地还面临私有数据治理难、RAG工程化不足、智能体无法联动业务、推理部署成本高、安全合规缺位等痛点。市面上培训多聚焦单一技术模块，缺少完整落地实战体系。

03 培训对象

本课程面向希望系统掌握AI工程化落地能力的各类技术从业者，将帮助不同背景的技术人员补齐从模型到生产的工程化能力，包括但不限于以下岗位：

● 前端、后端开发工程师、全栈开发工程师；

● 云原生工程师、运维工程师、SRE工程师；

● 数据开发工程师、ETL工程师；

● 算法工程师、大模型应用工程师；

● AI实施工程师、AI应用开发工程师；

● 数字化交付顾问、AI产品负责人。

04 课程大纲

培训共计3天，每天6小时，具体日程安排如下：

▎第一天 上午

▎模块一： FDE认知、能力自评与行业扫描

1.1 FDE角色认知与职业发展

1.1.1 FDE角色的起源与发展历程

1.1.2 FDE与传统开发工程师的本质区别

1.1.3 FDE核心职责与能力模型解析

1.1.4 行业案例：FDE如何打通AI落地“最后一公里”

1.2 FDE能力自评与职业规划

1.2.1 FDE能力模型与评估标准

1.2.2 个人能力差距分析与学习目标制定

1.2.3 从传统开发工程师到FDE的转型路径

1.2.4 FDE职业发展阶梯与阶段规划

1.3 行业扫描方法论——四步法

1.3.1 四步法总览：为什么“先扫描、后方案”，树立FDE思维

1.3.2 第一步：看行业 / 第二步：看企业：行业价值链梳理，业务流程与IT/数据现状盘点

1.3.3 第三步：找机会：痛点→场景→AI机会点识别，价值/数据/成本/合规可行性评估

1.3.4 第四步：定路径：需求调研与场景拆解、试点优先级排序与落地路线图

课堂演练：

● 分组对给定行业完成一次扫描，产出《行业机会点扫描清单》。

▎第一天 下午

▎模块二： AI编程工具与 大模型上手

2.1 AI编程工具实战前置

2.1.1 主流AI编程工具对比选型与IDE集成配置

2.1.2 使用AI工具搭建项目脚手架与工程规范

2.1.3 AI辅助代码生成、联调与排错实操

2.1.4 首日成果：AI协作生成可运行Demo并现场演示

2.2 大语言模型应用基础

2.2.1 大语言模型基本原理速览

2.2.2 主流开源与商用大模型对比选型

2.2.3 Prompt工程基础与技巧

2.2.4 大模型API调用与环境搭建实操

2.3 企业AI落地场景、FDE工作方法论与反模式

2.3.1 典型场景剖析：智能客服/知识问答、文档智能处理、流程自动化、数据分析决策

2.3.2 FDE工作流程：需求调研→方案设计→原型验证→部署迭代

2.3.3 反模式讨论：什么时候不该用AI（确定性规则、成本倒挂、合规红线、幻觉零容忍等）

2.3.4 技术方案设计与工具选型原则（沉淀《技术选型决策框架》）

● 成果产出：

● 《个人能力自评表》《机会点扫描清单》《场景化解决方案模板与FAQ》初稿。

▎第二天 上午

▎模块三： 数据工程与 RAG系统

3.1 企业数据处理基础

3.1.1 多源数据接入与采集方案

3.1.2 数据清洗与预处理流程

3.1.3 非结构化文档解析与结构化提取

3.1.4 数据质量评估与监控机制

3.2 向量化与向量数据库

3.2.1 文本向量化原理与Embedding模型选型

3.2.2 主流向量数据库对比（Milvus/Chroma/FAISS）

3.2.3 向量索引构建与相似度检索

3.2.4 混合检索策略设计与调优

3.3 RAG系统架构与实现

3.3.1 RAG基本原理与系统架构

3.3.2 文档切分策略与Chunk设计

3.3.3 检索增强生成流程实现

3.3.4 RAG效果评估与优化方法

3.4 企业知识库构建实战

3.4.1 知识库规划与架构设计

3.4.2 多格式文档批量入库实操（AI辅助完成）

3.4.3 知识库更新与版本维护机制

3.4.4 案例：构建企业智能知识助手（产出可演示MVP雏形）

▎第二天 下午

▎模块四： AI Agent开发与业务集成

4.1 AI Agent基础概念

4.1.1 Agent架构与核心组件解析

4.1.2 ReAct推理模式与思维链

4.1.3 Agent与RAG的协同机制

4.1.4 主流Agent开发框架对比

4.2 工具调用与函数集成

4.2.1 Function Calling机制详解

4.2.2 自定义工具开发与注册

4.2.3 外部API集成与安全封装

4.2.4 工具链编排与任务调度

4.3 多Agent协作与工作流

4.3.1 多Agent通信与协调机制

4.3.2 任务分解与分配策略

4.3.3 Agent工作流可视化编排

4.3.4 案例：多Agent协作完成复杂业务任务

4.4 业务系统集成实战

4.4.1 企业现有系统对接方案设计

4.4.2 数据安全与权限管控实现

4.4.3 日志审计与全链路追踪

4.4.4 案例：AI智能体接入企业业务系统（全程AI编程工具协作）

● 成果产出：

● 《RAG调优记录》《Agent排查FAQ/运维手册》《项目交付物模板集》雏形。

▎第三天上午

▎模块五： 企业级部署交付与安全合规

5.1 云原生部署基础

5.1.1 Docker容器化基础与实操

5.1.2 大模型推理服务容器化部署

5.1.3 私有化部署方案设计与实施

5.1.4 部署环境规划与资源配置

5.2 模型服务与性能优化

5.2.1 模型推理服务搭建与配置

5.2.2 推理加速与模型量化技术

5.2.3 负载均衡与弹性伸缩方案

5.2.4 服务监控与告警体系

5.3 安全合规与数据保护

5.3.1 数据脱敏与隐私保护方案

5.3.2 模型输出安全过滤机制

5.3.3 合规审计与日志留存规范

5.3.4 企业级安全最佳实践

5.4 交付流程与项目管理

5.4.1 FDE项目交付全流程解析

5.4.2 驻场交付与客户沟通策略

5.4.3 需求变更管理与快速迭代

5.4.4 项目验收与知识转移（运维手册、FAQ正式移交客户）

▎第三天下午

▎模块六： 评估诊断与 多角色实战沙盘

6.1 AI应用评估与诊断工具箱

6.1.1 三层评估指标体系：检索质量/生成质量/业务效果

6.1.2 RAG系统诊断与修复：检索不准、幻觉、切分不当的定位与调优

6.1.3 Agent与系统诊断：工具调用失败、任务死循环、上下文失控、性能与成本瓶颈

6.1.4 反模式复核：识别“本不该用AI”的需求并给出替代方案

6.2 多角色冲突型综合实战沙盘

6.2.1 沙盘导入：三方诉求冲突背景下的需求诊断与方案设计（角色扮演）

6.2.2 数据处理与知识库搭建

6.2.3 AI智能体开发与系统集成（全程AI编程工具协作）

6.2.4 系统部署、联调与诊断优化

6.3 项目路演与评审

6.3.1 项目成果演示与汇报（MVP原型+方案设计书）

6.3.2 方案评审与优化建议

6.3.3 经验总结与问题复盘

6.3.4 可复用组件与模板沉淀归档（解决方案库、FAQ、运维手册）

6.4 复盘闭环与个人发展

6.4.1 FDE能力模型复评：对照首日自评表复盘三天能力成长

6.4.2 个人能力发展路线图定稿

6.4.3 结业成果物交付：MVP原型＋方案设计书＋个人能力发展路线图

6.4.4 后续学习路径与职业规划建议

● 结业成果：

● ①《可演示MVP原型》

● ②《方案设计书》

● ③《个人能力发展路线图》

05 讲师介绍

● ➤张老师 | AI工程化与前沿部署实战导师

兰州大学硕士，深耕IT行业二十余年，曾任多家大型企业首席架构师，主导PaaS平台研发与千万级系统落地，兼具深厚理论功底与丰富实战经验。张老师熟练运用并运维Hadoop、Spark、Storm、OpenStack等主流技术平台，深入掌握Hadoop生态及相关大数据开源框架理论，对云计算体系尤其是OpenStack的技术架构、部署运维有着深刻认知与独到见解。项目管理中，他擅长运用敏捷方法，精准挖掘分析客户需求，将需求变更灵活融入软件架构设计，有效减少返工，确保交付高质量产品。凭借专业实力，张老师斩获阿里云云计算高级工程师（ACE）、腾讯云运维高级工程师（TCP）、ORACLE认证专家（OCP）、Red Hat认证工程师（RHCE）等多项行业高含金量资质认证。他还著有《Python从入门到精通》《Redis应用实战》等多本技术畅销书。

● ➤邹老师 | 某工业大学人工智能研究院院长

博士学历，毕业于中国地质科学院，兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授、硕士生导师。主持研发50多个人工智能领域工业级项目，广泛应用于能源、医疗、交通、气象、银行等多个领域。硕博期间主持研发大型行业建模软件，代码量100万行。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地，广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。成立中国科学院邹博人工智能研究中心，在翔创、天识等公司担任技术顾问，曾在多个在线平台授课，广受网友好评，累计学习人数超过百万。公开出版《强化学习》《Python深度学习实践》《自然语言处理》等11部专著和译著。在国内外期刊会议发表论文10余篇，获得国家发明专利1项，著书1本，译书6本。2017年主持科研项目荣获国土资源科学技术一等奖。

● ➤朱老师|企业AI大模型落地赋能专家

曾任美团AI算法总监、绿盟科技高级算法工程师，中国人工智能学会高级会员。企业大模型落地赋能顶尖实战专家，深耕AI领域16年，历经算法工程师、算法总监、技术负责人等核心岗位，兼具一线互联网大厂与从0到1创业经验。专注AI算法、生成式大模型及企业级解决方案落地，精通企业级AI项目全流程操盘，业务覆盖数智化转型、网络空间安全、电商智能运营、通信AI赋能、能源智能运维、金融风控建模等多垂直领域，主导项目均实现技术价值向商业成果高效转化。朱老师累计交付课程超300场、覆盖学员6000余人次，课程设计严谨务实，以一线实战案例为核心，精准覆盖从初学者到技术专家全层级需求，兼顾知识传递与能力落地，深受通信、能源、金融、互联网等行业头部企业高度认可。

06 课程收益

● 知识掌握层面

1. 理解FDE角色定位与能力模型，明确职业发展方向；

2. 掌握行业扫描四步法，熟悉FDE进场第一周实战打法；

3. 掌握大模型基本原理、Prompt工程与API调用方法；

4. 理解RAG系统架构与企业知识库构建的完整方法论；

5. 了解Agent原理、工具调用与多Agent协作机制；

6. 理解AI应用边界，具备反模式判断能力；

7. 掌握AI应用三层评估指标与诊断方法论；

8. 熟悉企业级AI部署的安全合规与交付流程。

● 技能提升层面

1. 能用AI编程工具完成脚手架搭建、代码生成与排错；

2. 具备多源数据处理、文档解析与向量检索的实操能力；

3. 能独立构建RAG知识库并完成效果评估、诊断与调优；

4. 掌握AI智能体开发与业务系统集成的工程化方法；

5. 能对RAG/Agent系统开展诊断，定位修复常见问题；

6. 具备Docker容器化部署与私有化交付能力；

7. 能在多方诉求冲突场景中完成需求诊断与方案权衡；

8. 掌握FDE项目全流程管理与客户沟通协作技巧。

● 应用价值层面

1. 打通AI在企业场景的落地路径，实现技术向价值转化；

2. 推动传统工程师向FDE转型，抢占行业人才红利；

3. 建立可复用的场景化解决方案库，提升交付效率；

4. 提升企业AI投资回报率，避免“零回报”困境；

5. 沉淀FDE工作方法论与最佳实践，形成团队能力沉淀；

6. 结业三大成果物：MVP原型、方案设计书、发展路线图；

7. 课程评审引入“AI协作效率”维度，凸显FDE差异化竞争力。

07 报考与证书

● 参加培训并通过考试的学员，将获得由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发的《FDE解决方案工程师（高级）》职业能力证书。证书长期有效，相关信息可随时登录中心官网查询。

08 费用说明

● 5800元/人（含培训费、平台费、资料费、视频回放、证书、发票等费用）。

山东立正咨询

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2026年10-11月公开课开课计划

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