高校AI实训｜AIGC基础和实践——某本科高校
近日，TsingtaoAI教研团队为某高校交付AIGC基础和实践实训。本实训直击 AIGC 技术落地核心，摒弃泛泛而谈，基于 20 课时构建“原理 - 技能 - 场景 - 工作流”的闭环体系。前段夯实大模型与提示词工程基础，中段突破文、图、音、视频多模态生成实战，后段深度融合电商、教育、营销及代码开发等十大行业场景，并涵盖伦理治理与未来趋势。特色在于强调“应用开发模式”，引入 RAG、AI 智能体及自动化工作流，切实解决模型幻觉与专业度不足痛点。不仅实训工具使用，更侧重业务赋能与效率重构。旨在培养懂技术、通业务、能落地的复合型人才，帮助学员在智能创作新纪元中建立竞争壁垒，真正实现从“会用 AI"到“善用 AI 创造价值”的职业跃迁，无缝对接产业真实需求。
实训样例
实训方案
第1课：AIGC革命：智能创作新纪元的开启
1 从PGC、UGC到AIGC：内容生产范式的颠覆
2 AIGC的发展简史：从概念萌芽到ChatGPT现象级爆发
3 AIGC的核心价值：提升效率、激发创意与降低门槛
4 AIGC技术驱动的数字经济发展新浪潮
第2课：AIGC全景图：主流工具与核心应用领域
1 文本生成类：ChatGPT、文心一言、Claude等工具概览
2 图像生成类：Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 3对比
3 音频生成类：语音合成、音乐创作与声音克隆工具
4 视频与跨模态生成类：Sora、Runway及多模态模型展望
第3课：AIGC的基石：深入理解大语言模型
1 大语言模型是什么？Transformer架构的核心思想
2 模型的“训练”与“推理”：它是如何学会知识和对话的？
3 模型能力的边界：理解“幻觉”、知识截止与成本约束
4 开源vs闭源：选择适合自己的模型生态
第4课：提示词工程的艺术：有效沟通的法则
1 提示词的核心要素：角色、任务、上下文与格式
2 高级技巧：零样本、小样本与思维链提示
3 针对不同任务的提示词设计：写作、问答、推理、编程
4 实战演练：迭代优化提示词，获得最佳输出
第5课：连接与扩展：大模型应用开发模式
1 RAG：外接知识库，让模型“拥有”专业记忆
2 Fine-Tuning：微调模型，为其注入专属技能
3 AI智能体：构建能够自主规划与执行任务的AI
4 低代码平台：快速搭建个人AIGC应用
第6课：AIGC的伦理与治理：安全与负责任的使用
1 偏见与公平性：训练数据带来的潜在风险
2 知识产权迷思：AIGC内容的版权归属与合规使用
3 安全红线：内容安全、数据隐私与信息欺诈
4 如何建立对AIGC技术的信任体系？
第7课：AI文本生成与辅助写作实战
1 新媒体写作：爆款文案、社媒帖子与新闻稿
2 文学创作：小说、诗歌、剧本的灵感激发与续写
3 专业文档：工作报告、商业计划书、学术摘要
4 翻译与润色：打破语言壁垒，提升文笔水准
第8课：AI图片生成与图像处理实战
1 驾驭Midjourney：指令结构、参数详解与出图技巧
2 精控Stable Diffusion：模型、Lora、ControlNet深度应用
3 商业设计实战：品牌Logo、海报、产品概念图生成
4 图像后期处理：使用AI进行高清修复、扩展与风格转换
第9课：AI视频生成与优化实战
1 文生视频模型解析：Sora、Runway、Pika的技术特点
2 视频生成全流程：从脚本、提示词到视频生成与迭代
3 实用技巧：保持角色一致性、控制镜头运动与转场
4 视频优化：结合传统工具进行剪辑、配音与字幕添加
第10课：AI音频生成与优化实战
1 语音合成技术：高度拟真的多情感、多方言TTS
2 声音克隆的伦理与实践：如何合法合规地使用？
3 AI音乐创作：生成背景音乐、旋律与完整编曲
4 音视频合成：为生成的视频自动匹配配音与音效
第11课：AI与智能化辅助办公
1 智慧信息处理：AI快速阅读长文档与总结要点
2 高效数据分析：用AI进行数据清洗、分析与图表洞察
3 邮件与日程管理：智能撰写邮件草稿、规划会议
4 个人知识库助手：构建基于RAG的第二大脑
第12课：AI与代码开发
1 AI编程助手：GitHub Copilot、Cursor的使用与最佳实践
2 代码生成与解释：从需求描述到功能代码
3 代码调试与优化：让AI帮你找Bug、提性能
4 技术方案设计：辅助系统架构与数据库设计
第13课：AI与三维创意及游戏开发
1 文本生成3D模型：现状、工具与工作流
2 AI在游戏角色与场景设计中的应用
3 生成游戏剧情与对话树
4 展望：AIGC驱动的元宇宙内容生成
第14课：构建你的个人AI智能体
1 AI智能体基础：感知-规划-行动循环
2 实战：使用平台构建专属AI智能体
3 案例：电商运营、市场调研智能体的构建
第15课：AIGC工作流整合与效率飞跃
1 打通“文本-图像-音频-视频”的跨模态创作流水线
2 利用Zapier、Make等工具实现AIGC应用自动化联动
3 个人与团队的AIGC最佳实践心法
4 综合案例：从0到1打造一个AIGC驱动的自媒体项目
第16课：AIGC赋能电商与新零售
1 商品描述自动生成与营销文案优化
2 虚拟模特与无限量商品图生成
3 基于AI的客户服务与营销自动化
4 市场趋势分析与竞品调研报告生成
第17课：AIGC赋能教育与知识付费
1 个性化学习材料的生成与课程设计
2 充当永不疲倦的私人辅导老师与答疑助手
3 快速生成习题、试卷与知识图谱
4 打造互动式、情景化的学习体验
第18课：AIGC赋能营销、广告与创意产业
1 广告创意头脑风暴与海量方案生成
2 个性化营销内容的大规模生产
3 虚拟偶像与数字人直播带货
4 数据驱动的广告投放策略优化
第19课：AIGC的未来趋势与技术前沿
1 多模态融合：真正的全能AI助手何时到来？
2 开放与开源：小型化、垂直化模型的发展
3 具身智能：当AIGC拥有“身体”和物理世界的感知
4 下一代交互范式：从提示词到“心流”式自然交互
第20课：总结与启航：成为AIGC时代的先行者
1 全课程知识体系回顾与核心技能总结
2 制定你的AIGC持续学习与进化路径
3 AIGC时代的职业规划与新机遇
实训技术专家
陈老师 AI智算技术专家
研究方向：分布式计算、深度学习模型优化、GPU加速计算。
曾就职某央企高性能计算研发工程师，一线智算厂商高性能AI Infra工程师，现就职TsingtaoAI公司AI框架及AI应用研发工程师。
专业领域
华为昇腾技术栈: 深入掌握华为昇腾AI计算平台，包括昇腾算子开发、HCCL集合通信优化、智算集群建设与性能调优。
智算集群建设与优化: 专注于大规模智算集群的设计、部署、设备选型、网络配置及系统集成，提升集群性能和稳定性。
深度学习与高性能计算: 研究和应用分布式训练框架、优化技术，进行大规模计算任务的高效处理。
网络与系统集成: 在复杂网络环境下进行系统集成，确保数据传输的高效性与系统的稳定性。
AI开发框架: 熟悉多种AI开发框架，包括NCE fabric、NCE insight fabric、MindX和ModelArts平台的高阶使用。
代表性项目经验
GFDX智算集群项目
负责内容: 主导智算集群的整体设计与交付，包括设备选型、系统集成和网络设备配置。负责优化集群性能以满足高负载计算需求。
实际项目交付经验: 成功实施了62.5P的智算集群交付，确保系统的高效能和稳定性。
首都在线智算集群项目
负责内容: 主导智算集群的设计与部署，负责设备选型、集群网络架构设计和HCCL集合通信的优化配置。
实际项目交付经验: 成功交付了80P的智算集群项目，实现了高效的数据处理和计算能力。
北京昇腾人工智能计算中心
负责内容: 智算集群项目的建设与交付，包括设备选型、系统集成、网络设备配置与调优，以及昇腾平台的算子开发与优化。
实际项目交付经验: 主导了100P的智算集群交付，显著提升了计算能力和系统性能，满足了大规模AI应用需求。
教学与培训经验
昇腾技术培训: 为多家企业和研究机构提供昇腾技术栈的定制化培训，涵盖昇腾算子开发、HCCL通信优化、智算集群建设等内容。
教学方法: 善于将复杂的理论知识与实际应用相结合，通过案例分析与实践操作，帮助学员在短时间内掌握核心技术，并能在实际项目中独立应用。
培训案例
某智算中心运维厂商：
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IB网络
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IB网络的概述与原理
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IB网络的传输协议与数据传输原理
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深入讲解InfiniBand的传输协议，包括RC、UC和UD，并解释数据传输机制。
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描述IB网络的硬件架构，包括交换机、路由器、HCA和TCA等。
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IB网络的故障诊断与排除
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实操环节，教授如何诊断和解决IB网络中可能出现的问题。
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GPU架构与CUDA编程
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NVIDIA GPU架构与特性
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介绍GPU的基本概念和CUDA编程模型。
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提供CUDA编程的基础知识和入门指导。
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GPU内部结构与性能优化关键点
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分析GPU加速计算的实际案例，包括性能提升和应用场景。
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讲解如何优化CUDA程序的性能，以及CUDA生态系统中的各种工具和库。
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GPU加速计算与案例分析
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高级CUDA库与工具链详解
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性能优化与CUDA生态系统
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算力集群规划与设计
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算力集群架构与设计
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软件栈设计与集群性能评估
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集群性能调优的高级技巧与实践
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集群性能调优
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智算集群的开发调优-某运营商研发中心
昇腾算子开发相关
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常见错误码与问题排查
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自定义算子的调用与调试
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高阶融合算子实现方法
HCCL集合通信相关
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HCCL常见错误码与处理方法
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HCCL通信算法与算子开发
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HCCL新特性与调优
昇腾智算集群网络设备管理
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NSLB1.0和2.0方案实现细节
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端网协同机制
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集合通信建链与mpirun测试
华为AI开发框架与工具链
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华为CCAE与NCE系统使用
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MindX与ModelArts框架使用
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昇腾环境适配的AI开发框架
基于华为昇腾的分布式训练技术咨询-某科研学术机构
利用 PyTorch DDP 在多 GPU 上并行训练 ResNet-18，加速 CIFAR-10 训练并保持高准确率。通过环境配置、数据分发与采样、模型分布式包装和自动梯度同步，实现高效训练。结合混合精度、梯度压缩和自适应批大小等策略，大幅减少通信开销、提升计算效率。针对分布式任务调度与容错机制进行深入探索，保障大规模训练的稳定性与可扩展性，提供了高效、易扩展的分布式深度学习解决方案。
马老师 教授 AI与大数据技术专家
广东东软学院软件工程大数据专业方向负责人、大数据实验室负责人、广东东软学院计算机专业教师，中国计算机学会高级会员，广东省研究生联合培养基地硕士生导师，全国高校人工智能与大数据创新联盟理事，佛山人工智能学会理事、中国机电工程协会会员。主持教育部高等学校科学研究中心中国高校产学研创新基金3项，主持广东省高校成果转化中心高校教师特色创新研究项目1项，主持教育部协同育人项目3项，参与省教育厅及佛山政府项目12项目，其中省级项目7项，市级项目5项。主持开发实施企业信息化项目16项。
代老师 AI技术专家 | 能源领域AI Agent专家
30岁博士，拥有3年AI技术经验，专注于大语言模型在能源领域的应用。主导AI大模型落地项目，精通提示词工程、RAG、Multi Agent调度等技术，成功将大语言模型与业务流程结合，实现生产级应用。具备扎实的数学优化基础和系统工程能力，擅长复杂系统建模与算法开发。
西安交通大学 | 博士 | 控制科学与工程（系统工程）
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国家重点实验室，管晓宏院士团队，导师高峰教授
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26岁获得工学博士学位
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博士期间聚焦企业能源管理，发表ESI高被引论文1篇
西安交通大学 | 本科 | 钱学森实验班（自动化）
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高考全省507名，专业前10%，本科直博
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学习所有工科专业基础课程，适应高强度淘汰机制
图迹信息科技有限公司 | AI技术专家
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担任数据分析部副部长，主导公司AI大模型落地应用，负责技术框架设计
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设计能源领域AI Agent智能体，完成技术调研、框架设计、效果测试、优化、本地部署及上线演示全流程
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应用AI 2.0技术栈：
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✅ Prompt Engineering
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✅ RAG）
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✅ Multi Agent调度系统
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✅ 工作流设计与优化
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核心技术突破：解决大语言模型与细分业务流程精准匹配难题，项目满足生产落地要求
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基于Agent成果，制定公司多Agent架构产品规划，推动复杂业务场景的AI化转型
宁波工程学院机器人学院 | 高校讲师
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教授《工业互联网》《微机原理》等课程，具备技术培训能力
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科研项目：人工智能—大语言模型研究、电动交通工具储能化V2G研究
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指导学生获浙江省智能机器大赛、全国大学生节能减排比赛奖项
核心项目经历
图迹AI智能体项目 | 主要负责人
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设计能源领域AI Agent智能体，实现细分业务自动化
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关键技术细节：
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构建RAG+Multi Agent调度框架，提升业务流程处理效率
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通过提示词工程优化大语言模型输出准确性
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设计多阶段工作流，解决能源业务场景的动态决策问题
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成果：项目成功上线，支持公司能源大数据分析与调度业务落地
绿色制造企业能源与生产协调随机优化调度
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国家自然基金项目，依托大型钢铁集团
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创新性将员工电动汽车V2G接入企业电网，建立两阶段整数鲁棒优化模型
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设计算法提升求解效率10倍，降低企业能源成本70万元/天
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发表4篇论文
发表论文
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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）
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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.
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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.
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Dai S, Gao F, Cheng X, et al. Basis Invariancy Sensitivity Analysis for Robust Linear Optimization [C]. CCC, 2018.
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代世豪, 高峰, 董皎皎, 等. 一种采购运输统一优化模型及多变量灵敏度分析 [C]. 中国控制会议, 2015.
李老师 TsingtaoAI AI大模型研发经理
TsingtaoAI大模型研发经理，是一位深耕后端架构并成功转型 AI 尖端领域的复合型专家。他拥有深厚的工程架构底座，擅长将复杂的 LLM 技术转化为具备高商业价值的 AI 应用。
在加入 TsingtaoAI 之前，李老师曾先后任职于亚信科技、美的集团及金蝶等知名领军企业 。这种从大型系统开发到大模型应用的跨界履历，赋予了他独特的“技术+产品”双向思维 。在后端开发阶段，他曾主导过复杂供应链系统的重构与大规模并发处理，通过 Redis+Lua 脚本解决分布式锁难题，利用 EasyExcel+线程池 优化百万级物料数据入库 。这些极具挑战性的工程实践，为他后续在处理大模型预训练数据清洗、向量数据库检索性能优化方面奠定了坚实的底层基础。
作为 TsingtaoAI 的核心技术带头人，李老师专注于 Generative AI技术的工程化落地：
模型精调与优化： 负责基于 Transformer 架构的大模型微调工作，精通 LoRA、P-Tuning 等轻量化参数微调策略，成功将垂域知识注入通用大模型，显著提升了模型在工业、供应链场景下的任务达成率。
RAG 架构专家： 结合其在美的及金蝶期间处理海量业务数据的经验 ，他主导设计了 TsingtaoAI 的企业级知识库 RAG系统，解决了大模型在实际应用中的“幻觉”问题，实现了业务数据与生成式 AI 的深度耦合。
工程化协同： 凭借敏锐的敏捷开发经验（DevOps/YApi/Git） ，他搭建了一套高效的 LLMOps（大模型运维）体系，缩短了从模型实验到 API 部署的周期，极大提升了 AI 产品的迭代效率。
关于TsingtaoAI
TsingtaoAI致力于构建国际领先的工业具身智能技能任务开发平台。公司核心团队汇聚了来自顶尖院校与科技巨头的技术专家，拥有深厚的AI Infra与机器人算法积淀。公司通过自研的通用PoC实验底座与多模态Agent编排引擎，为工业制造、高校实训等场景提供从数据生成、算法训练到即时部署的全栈解决方案。TsingtaoAI具备专业的AI实训教研团队，可以为各类高校提供专业前沿的实训建设服务。
