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手把手讲解AI项目开发，简历深度提升，通关大厂面试!

AI 大模型项目实践课

 

25+课时精品实战课程，结合3个紧贴 AI行业前沿的工业级别大模型项目讲解，为你提升 AI大模型方向理论知识、项目经验、面试技巧三方面能力。配合直播项目代码精讲、1对1答疑以及个性化求职服务，助你收获北美 AI行业 Dream Offer。直播+录播混合模式，随时开始课程学习，3个月内无限次重听。限时特惠 $1399！

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最新前沿技术应用

Techie AI大模型课程项目整合最新 AI大模型技术应用，涉及电商、医疗、法律等多个领域，丰富学员项目实战经验，极大提高简历质量

高效建立知识体系

清华校友与硅谷资深AI工程师亲自授课，为学员梳理AI系统知识框架与最新面试考点，助你高效备考提高面试成功率。

小班教学个性化辅导

小班课程为学员精讲项目完整代码，手把手讲授项目调试。课程包含还包含大量1对1答疑辅导以及简历修改服务，为学员提供个性化职业发展支持。

最贴近实战的大模型项目实践课

 

Techie AI大模型项目实践课紧跟北美人工智能领域岗位求职要求，结合3个工业级别大模型实战项目，为学员细致讲解AI大模型核心概念、主流技术应用、以及最新行业前沿方向。课程通过12周xx课时直播精品内容，为学员提供以求职为导向的系统化学习路径，极大提高学员的面试备考效率和成功率。课程内容和服务包括：

  • AI大模型领域知识体系详解与面试考点解析，包括 self-attention, Embeddings, Supervised Fine-tuning (SFT), Retrieval-Augmented Generation (RAG), Low-Rank Adaptation (LoRA)等
  • 实战项目1：基于 Llama-8B 语言模型对 Amazon 产品的用户评价进行语义分析
  • 实战项目2：基于RAG和知识图谱的药物相互作用智能问答系统
  • 实战项目3：面向法律对话机器人的精准微调与定制化优化
  • Python编程基本知识讲解与强化
  • 授课教师1对1答疑辅导
  • 1对1简历修改辅导
  • 1对1 offer negotiation 薪酬谈判辅导

欢迎扫码添加Techie教师团队微信了解更多课程信息

课程大项目简介

 

1. 基于 Llama-8B 语言模型对 Amazon 产品的用户评价进行语义分析 (Sentiment Analysis of Amazon Product Reviews Using Llama-8B Language Model)

利用大语言模型的语义分析能力、逻辑推理能力对文本形式的用户评价进行分析，是工业界最新的技术潮流之一，也是电商行业的热门方向。在这个项目中，我们通过理论与实践相结合的方式，深入探索大型语言模型的核心技术，利用 Llama-8B 语言模型对 Amazon 产品的用户评价进行语义分析，帮助学生深刻理解技术细节，丰富简历项目经历，提高面试成功率。

 

 

2. 基于RAG和知识图谱的药物相互作用智能问答系统 (AI-Driven Drug Interaction Intelligence: Building a RAG-Powered Q&A System with Knowledge Graphs)

药物相互作用（Drug-Drug Interaction, DDI）在医疗中尤为关键，尤其在多药管理时，错误的药物组合可能引发严重的不良反应，甚至威胁生命。如何快速、有效地检索和理解复杂的药物相互作用信息，是医疗从业者面临的挑战。随着人工智能技术的发展，尤其是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的应用，构建智能问答系统可以帮助医生和药剂师迅速获取文献中的关键信息，提升临床决策的准确性和效率。

本项目通过理论与实践相结合的方式，深入探讨 RAG 与知识图谱的结合，构建一个智能药物相互作用问答系统，帮助学生掌握前沿技术并应对未来职业中的复杂数据处理需求。学生将基于药物相互作用场景设计一个综合智能问答系统。该系统将通过 RAG 技术从医学文献和临床指南中检索并生成精确答案，同时结合从文献中提取的知识图谱，提升问答的准确性和深度。最终，学生将实现一个多模式问答系统，结合文本检索和知识图谱推理，有效解决药物相互作用问题，并具备实际医疗环境中的应用价值。

 

3. 基于个性化微调的法律咨询对话机器人 (Enhancing Legal AI: Tailored Fine-Tuning for Domain-Specific Legal Chatbots)

微调与客制化 (Fine-Tuning & Customization) 是法律 AI 领域实现高效智能问答、精准法律咨询的关键技术之一，也是大语言模型下游任务应用的核心环节和效果保障。近年来，法律行业对于 AI 赋能的需求激增，从智能合同审查到个性化法律咨询，LLM 在法律科技（LegalTech）中的应用前景广阔。然而，通用大模型往往难以准确理解专业法律术语、遵循司法逻辑或给出符合法理的专业回答，因此，针对法律场景的定制化微调成为构建智能法律助手的必经之路。

本项目以仿制 Character.ai 的人物定制为背景，细致介绍大语言模型在法律咨询 AI 领域的微调流程，涵盖以下核心内容：
1) 法律 AI 专属微调要点：如何让 LLM 适应法律咨询场景，包括精准引用法律条文、理解案例分析、处理法律推理任务等。
2) SFT 微调基础概念理解：从大模型微调的底层原理到不同任务类型的适配，剖析指令微调 (Instruction-Tuning) 与普通微调 (Fine-Tuning) 的细节差异，确保微调效果符合法律咨询需求。
3) 高效微调方法：在有限算力下，如何使用LoRA、QLoRA 等轻量级方法高效微调 LLM，同时降低成本，提升推理速度，使法律咨询 AI 更具实用性。

本项目提供PyTorch + Hugging Face (LLM 行业标杆) + LoRA 代码实战，并附带法律 AI 相关的 Case Study 解析，帮助学习者备战大模型 Online Assessment (OA) 测试以及大厂 AI 岗位的 Case Study 面试。

课程大纲

第一部分：大语言模型基础 (Large Language Model Basic and Practice)

对应实战项目1：Sentiment Analysis of Amazon Product Reviews Using Llama-8B Language Model

AI大模型LLM面试考察要求
AI大模型方向SDE和Data岗位简历要求
课程三个工业级别大项目内容展示
TechieAI大模型项目实践课设置及详细课表

Practical Guidance to Natural Language Processing Pipeline
Pre-Processing: Text Tokenizer, Padding and Masking
Processing: Transformer Encoder-Decoder Architecture
Post-Processing: Un-embedding Layer
LLM Coding session: Implement a word-based tokenizer from scratch

Attention: Intuition, QKV Mechanism, Self-Attention and Multi-Head Attention
Pre-Processing: Text Tokenizer, Padding and Masking
Large Language Model Lifecycle: Pre-training, Fine-tuning and In-context Learning
LLM Coding session: Implement self attention mechanism and multi-head self attention mechanism from scratch

第二部分：大模型检索增强生成技术 (Retrieval-Augmented Generation)

对应实战项目2：AI-Driven Drug Interaction Intelligence: Building a RAG-Powered Q&A System with Knowledge Graphs

Background of RAG
RAG components and Basic RAG process
Introduction to Llama Index for LLM applications
Building RAG applications with Llama Index
RAG optimization techniques & strategies
Challenges in traditional RAG
Introduction to Knowledge Graph
Advantages of KG and KG applications
Understanding the RAG with KG workflow
Traditional RAG vs RAG with KG

第三部分：大模型微调技术 (Fine-tuning)

对应实战项目3：Enhancing Legal AI: Tailored Fine-Tuning for Domain-Specific Legal Chatbots

Why fine-tuning?
Where does fine-tuning fit in?
Instruction fine-tuning: Building an Alpaca-52k-like Law QA dataset
GenAI Interview Questions
Data Preparation: Key principles for preparing high-quality text-to-image datasets, including data cleaning and annotation strategies.
Training Process: A step-by-step guide to setting up the training process
Evaluation and Iteration: Methods for assessing the model’s output quality and refining it through iterative improvements
Parameter-Efficient Fine-Tuning: Fine-tuning large language models with minimal cost.
GenAI Interview Questions

金牌导师阵容

硅谷一线公司资深 AI 算法工程师，北美top CS NLP/AI 方向 PhD，多年AI产品研发经验。已辅导众多学生拿到一线科技公司offer。

Ivan老师

清华本科，北美计算机专业博士。硅谷顶尖大厂十多年工作经验 Senior Staff Engineer, Engineering Manager。作为面试官参与系统设计面试百场, 作为受试者斩获Google, Facebook, Airbnb, Pinterest等公司offer。

汪淼 (Jason) 老师

授课形式

 

  • AI大模型项目实践课共25+课时，14节课。每节课1.5 - 2小时。课程由直播项目代码精讲课 + 录播视频 + 1对1答疑三部分构成。
  • 学生可以随时加入课程学习，自主安排学习时间。课程班主任教师1对1负责课程内容答疑。
  • 课程直播内容包含AI大模型方向面试题精讲、3个工业级别大项目完整代码精讲。课程通过 Zoom 实时直播，每节直播课程时长2小时。
  • 课程录播内容包括Techie在线学习平台AI/LLM系统知识体系与常考面试题精讲视频资源。
  • 课程内容提供3个月内回看视频，1年内回看课程课件。

 

2025年Techie AI大模型项目实践课正在火热招生中！随时可以加入课程，学习时间灵活。欢迎感兴趣的同学添加汪淼老师微信，了解课程报名流程。

购买课程

 

课程限时 $1,399，两人组队报名享受团购价 $1,249。

咨询购买课程请添加汪淼微信，注明 “AI大模型项目实践课”，24小时以内会回复。

限时特惠

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  • 25+课时，AI/LLM最新面试常考题精讲
  • 3个工业级别GenAI大模型领域项目精讲（含完整项目代码）
  • 1对1简历修改服务
  • Techie学员内部微信群
  • 硅谷一线公司面试官答疑辅导

 

常见问题