AI技术更新快
AI发展越来越快，企业需要让员工学习AI新技能，跟上技术变化。
AI企业内训
面向研发、交付、产品与技术管理团队，以分层课程、项目实训和业务实践，支持传统IT人才向AI全栈能力转型。
为什么企业需要培养AI人才
员工需要懂AI
AI正在走进日常工作，员工掌握AI技能，才能更好地完成工作。
企业需要AI人才
企业想把AI用到实际业务中，就需要既懂技术、又懂业务的人才。
我们的课程体系
我们的培训实施计划
分阶段推进，逐步形成完整能力
原项目实施周期参考：2024.08–2025.07- 01
基础能力培养
- 大语言模型基础
- 提示词工程
- 新致新知平台学习
- 02
核心技能进阶
- 大模型训练与微调
- Agent技术开发
- RAG系统搭建
- 03
实战整合提升
- 知识图谱与向量技术
- 实战整合案例
- AI产品经验分享
- 04
考核认证与落地
- 客户AI业务挖掘
- 项目管理培训
- 认证考核
双师教学，讲授与实训结合
外部技术讲师 + 内部业务骨干
技术课程由专业机构讲师承担；平台学习、产品经验与业务挖掘由企业内部讲师结合实践分享。
现场教学 + 线上同步
原项目采用现场授课与腾讯会议同步，支持回放复习，利用周末分批组织学习。
实训环境与学习资源支持
结合GPU算力与云开发环境，配套电子课件、代码仓库和案例材料。
课程测试、项目评审与认证考核
课程结业考核
课程结束后进行理论与实操测试，未通过者安排补训补考。
原项目目标：课程结业通过率 ≥85%项目实战评审
4–6人小组完成实战项目，由技术专家与业务负责人组织演示、答辩和评审。
原项目目标：项目评审通过率 ≥80%认证培养与考核
选拔表现优秀的技术骨干，按原项目安排参加工信部与百度相关认证。
原项目目标：300+人获得双认证；实际结果见下方成果业务赋能与价值转化
产品与平台学习
理解AI产品如何服务真实业务
- 新致新知平台功能与场景应用
- 大模型一体机架构与交付要点
- 机器人、汽车营销及保险司法应用
客户AI业务挖掘
从业务痛点识别AI应用机会
- 分析客户行业、规模与数字化基础
- 识别流程中可由AI辅助的环节
- 通过案例拆解与角色演练设计方案
项目管理与交付
把技术方案组织成可交付项目
- WBS拆解、里程碑与资源安排
- 团队协作、技术风险与需求变更
- 验收标准、上线运维与效果度量
实施成果
人次累计培训覆盖
人考核合格人数
整体考试合格率
类培训与认证项目
| 培训与认证项目 | 覆盖人数 | 考试合格率 |
|---|---|---|
| 大模型应用开发 48h模型基础 / 提示词 / Agent / RAG / 知识图谱 | 3,588人 | 47% |
| 大模型工具使用 AI办公 / 数据分析 / PPT表达 | 135人 | 100% |
| AI项目经理培训 16h产品经验 / 客户业务挖掘 / 项目管理 | 654人 | 57% |
| 工信部 + 百度认证 生成式AI高级工程师相关认证 | 51人 | 96% |
| 阿里云ACA / ACP认证 云计算相关认证 | 174人 | 74% |
| 飞腾平台运行工程师认证 信创改造 / AI PC / 迁移调优 | 39人 | 82% |
八步实施流程，让每个环节可跟进
- 01
需求调研
技能摸底、需求分析
- 02
课程设计
大纲制定、教材准备
- 03
师资准备
讲师选拔、课件打磨
- 04
分批培训
周末授课、分批组织
- 05
实操训练
项目实战、分组协作
- 06
考核验收
阶段测试、成果评审
- 07
效果评估
数据分析、反馈收集
- 08
持续改进
迭代优化、经验沉淀
为团队制定一套能落到业务的AI培养计划
从岗位、现有基础与业务目标出发，讨论课程组合、实训安排和评价方式。