AI 人工智能學院
AI Engineer 就業班
24 週 · 12 週課程 + 12 週企業專案。從第一次呼叫 API 到把系統送上線，建成一條可觀測、可評估、可持續迭代的 AI 交付鏈，目標是拿到北美 AI 工程師 Offer。
4.6(193 則評價)
課程亮點
12 週系統課 + 12 週真實企業專案，作品直接寫進履歷
每個模組都以「可執行 + 可評估」收口，不做只跑通一次的 Demo
北美一線 AI 工程師帶專案，履歷打磨 / 模擬面試 / 內推網絡
課程大綱
1
模組一 · LLM 工程基礎：Transformer 直覺、tokenizer 與上下文預算、結構化輸出與函式呼叫
2
模組二 · 提示工程與評測：系統提示設計、少樣本與思維鏈，用測試集把「感覺對」變成可量化指標
3
模組三 · RAG 檢索增強：文件切分、嵌入、向量庫選型、混合檢索與重排、引用與防幻覺
4
模組四 · Agent 與工具迴圈：ReAct、工具呼叫、任務拆解、失敗重試與多智能體協作
5
模組五 · 記憶與上下文工程：對話記憶與長期記憶、上下文壓縮、Token 成本控制
6
模組六 · 模型選型與微調：先判斷「該不該微調」，再做 LoRA / 指令微調與開源閉源取捨
7
模組七 · 上線工程：推論服務、串流回應、鑑權與限流、多租戶與灰度發布
8
模組八 · 可觀測與成本：日誌、追蹤、評測看板、單次請求成本與降本手段
9
模組九 · 安全與邊界：提示注入防護、越權與資料外洩、輸出審查
10
模組十至十二 · 企業專案實戰：真實需求 → 架構評審 → 迭代交付 → Demo Day
11
求職衝刺：專案化履歷改寫、AI 系統設計面試、模擬面試與內推
核心技術棧
語言與服務
Python
TypeScript
FastAPI
Next.js
模型與 SDK
OpenAI API
Claude API
Hugging Face
开源模型部署
Agent 與編排
LangChain
LangGraph
MCP
Function Calling
檢索與儲存
pgvector
ChromaDB
PostgreSQL
Redis
評估與可觀測
LangSmith
离线评测集
追踪与日志
成本看板
部署與交付
Docker
vLLM
AWS Lambda
CI/CD