私有AI环境部署构建全栈实战能力暨人工智能技术工程师-高级研修班

网易专栏2天前发布 nxnqh
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🤖 AI总结

主题

关于私有AI环境部署全栈实战能力提升的培训通知。

摘要

为应对数据安全挑战,工信部举办AI部署研修班,提升学员从模型本地部署到智能体构建的全栈实操能力。

关键信息

  • 1 数据安全法规趋严,AI部署从云端转向私有本地化。
  • 2 研修班由工信部人才交流中心主办,2026年9月北京举行。
  • 3 课程涵盖数据治理、模型本地化部署、智能体构建三大模块。

不是我不够前沿,是AI部署的“最后一公里”困住了太多人。

老吴,某985高校计算机学院研究员,做了5年大模型应用研究。

过去几年,他做的事情很“标准”:用云端API调用GPT、Claude、文心一言,跑实验、发论文、做demo。一切都很顺利,直到去年那个项目。

合作方要求:所有数据必须在本地处理,不能出实验室的服务器。

老吴傻眼了。他研究了5年大模型,从来没在本地的机器上成功部署过一个百亿参数级别的模型。环境配置、依赖冲突、显存不足、推理速度慢到怀疑人生……折腾了两个月,项目差点黄了。

他说:“我会用AI做研究,但我不会让AI真正‘住’进我的实验室。”

数据安全红线,正在倒逼AI部署模式全面转向

现阶段,数据安全管控与合规监管持续收紧。从科研数据出境限制到行业隐私保护法规,从单位内部保密要求到项目甲方数据不出域条款——人工智能应用正在加速从“云端调用”转向“私有本地化部署”

“十五五”规划纲要明确深化“人工智能+”行动,推动人工智能与科学研究深度融合。与此同时,数据不出域、业务全链路可控已成为行业发展大势。

然而现实是:懂AI科研的人,未必懂AI部署。懂AI应用的人,未必懂AI工程化。

横亘在科研人员面前的四道坎

1:只会调用,不会部署。云端API用得飞起,一说到本地部署就卡壳。环境配置、硬件选型、框架对比——全是知识盲区。

2:只会用模型,不会调模型。API调用很熟练,但参数调试、微调、蒸馏、轻量化部署——这些让模型真正“为我所用”的核心技能,没人教过。

3:只会单打独斗,不会搭智能体。知道AI能干活,但不知道怎么把AI变成“能自动干活”的智能体。RAG知识库、工具调用、多智能体协同——听起来很酷,做起来无从下手。

4:只会做研究,不懂工程化。论文发了好几篇,但模型上线、性能优化、常态化监控维护——这些让研究成果真正落地的工程能力,严重缺失。

这不是能力的问题,是训练体系的问题

为深入贯彻落实国家“人工智能+”行动部署,推进“模芯云用”全链条协同创新,系统化培育人工智能复合型实操技术人才,工业和信息化部人才交流中心将于2026年9月18日至21日在北京举办“私有AI环境部署构建全栈实战能力暨人工智能技术工程师高级研修班”。不讲理论,全程实操。从本地部署到智能体构建,一站式补齐AI工程化能力。

私有AI环境部署构建全栈实战能力暨人工智能技术工程师-高级研修班

特邀中国科学院相关研究所、中国科学院大学等单位人工智能创新技术应用实战专家授课。

三大模块,从“会用”到“会造”的进阶之路

人工智能前沿技术与数据基座构建
1:人工智能技术极简原理与前沿趋势解析
2:数据治理体系认知与多源异构数据融合
3:AI驱动的数据采集、数据清洗与数据优化
4:标准化AI数据集架构设计与规范搭建
5:基于AI技术应用的数据库架构与建设
6:机器学习、深度学习、主动学习等AI技术实践

人工智能大模型开发与本地化部署
1:大模型本地部署的硬件要求与环境配置
2:主流推理大模型部署框架对比与选型
3:大模型本地部署全流程技术实战
4:模型应用形态与本地化落地实践
5:API调用、参数调试与微调技术实践
6:大模型蒸馏与轻量化部署技术路径
7:模型效果评估与上线验收
8:部署后性能优化与常态化监控维护

AI智能体构建与开发应用技术实践
1:AI智能体技术全景与工程师认知框架
2:大模型基础、提示词工程与工具调用机制
3:RAG知识库构建、检索策略设计与优化技巧
4:智能体Skills开发、MCP工具接入与工作流组合
5:多智能体协同架构设计与主流框架实战
6:智能体部署、渠道接入与数据安全保护
7:典型应用案例现场解析与综合实操实训

谁来学?学完能怎样?

1:高校或科研院所科研人员
掌握大模型本地部署全流程,让AI真正“住”进你的实验室,数据不出门、成果不缩水

2:高校教师或课题组负责人
学会智能体构建与RAG知识库搭建,打造课题组专属的AI科研助手,带团队效率翻倍

3:信息中心或技术部工程师
掌握大模型选型、部署、调优、监控全链路技能,从“运维”升级为“AI架构师”

4:硕博研究生
零基础入门大模型本地化部署与智能体开发,毕业前掌握一项稀缺技能

5:AI应用技术骨干
从API调用者升级为模型部署者、智能体构建者,补齐工程化能力短板

为什么这场研修班不容错过

1:政策风口。“十五五”规划全面实施“人工智能+”行动,数据安全法规持续收紧,私有化部署已成为AI应用的刚需。掌握AI工程化能力,是项目申报、职称晋升、团队建设的核心竞争力。

2:填补断层。市面上AI培训多讲“怎么用”,少讲“怎么建”。本次研修班从本地部署到智能体构建,一站式补齐从“会用”到“会造”的能力断层。

3:实战为王。三大模块覆盖数据治理、模型部署、智能体开发全流程,从硬件配置到上线验收,从RAG构建到多智能体协同,手把手教学,学完即用

4:权威背书。工业和信息化部人才交流中心主办,中国科学院相关研究所、中国科学院大学专家授课。

5:颁发证书。学习期满符合条件的学员,可获得由工业和信息化部人才交流中心颁发的《IITC工信人才专业能力提升证书》官网可查。

培训安排

本次研修班由工业和信息化部人才交流中心主办。

北京:2026年9月19日—9月21日(18日报到)

培训形式:线下现场授课+线上全程直播授课(同步提供全程直播回放,不限时观看)

费用

标准价:4980元/人

  • 团报价(3人及以上):4680元/人

  • 费用包含专家授课、场地、资料、教学服务等,食宿可统一安排,费用需自理

    报名方式如下:

    请扫码填写个人信息,稍后工作人员将与您确认参会信息

    报名及咨询请扫码

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    私有AI环境部署构建全栈实战能力暨人工智能技术工程师-高级研修班

    人工智能的竞争,已经从“谁算得快”变成了“谁部署得稳、谁构建得巧、谁数据守得住”

    只会调用API的时代正在过去。能部署、能调优、能构建智能体的人,才是下一个阶段的赢家。

    9月18日,北京。花4天时间,补齐从“会用AI”到“会造AI”的最后一块拼图。

    别让你的下一个项目,卡在“本地部署”四个字上。

    本文根据工业和信息化部人才交流中心官方通知整理,课程内容以实际授课为准。

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