如果想要进入AI行业，下面是你需要了解的...
叶小钗约 7 分钟DeepSeek发布后，国内AI应用的行情涨势看好，对应的岗位也变多了。
大概3月的时候，身边有2个朋友想转型AI，于是带着他们学了一段时间，最后他们找到了不错的工作，我形成了AI训练营的雏形。
5月开始手里面的AI+英语的创业项目现金流有点紧，于是出现了两个补充现金流的办法：出去打工赚钱养团队、做AI课养团队。
最终盘算下来其实只有一个选择：卖课养团队，因为没有老板会允许你拿着公司的钱做自己的事情，所以开始了做AI训练营，到如今已经要开第六班了！
因为是极速训练营，所以适合有一定基础的玩家，如果你是以下身份、诉求，可以报名：
一、AI创业者
如果你正在做AI创业，特别关心AI项目的试错成本，想要了解不同类型AI项目的成本结构，或者只是想要更多的了解AI创业失败者的一些经验教训，那么这堂课是适合你的。
我会告诉你 AI 2B 的难点是订单来源与尾款、AI 2C 的难点是如何做到就算被抄袭也不怕；
我也会深入带你走进钉钉、飞书AI办公体系的核心，让大家更清晰自己在未来的AI赛道上是个什么样的生态位。
二、AI项目负责人
如果你即将/正在某AI项目里面扮演着核心角色，并且想要了解或者正在遭遇一些棘手的AI问题，那么这堂课是适合你的。
我会告诉你什么是AI项目的非对称性、什么是模型的可观测性；
我也会深入告诉你有几种类型的AI项目，不同项目类型的生产级别实践是什么、难点是什么、如何解决。
三、AI转型者
如果你是产品经理、程序员（注意：这里必须是有一定基础的才能参与），并且想要找一份AI相关的工作，那么这堂课是尤其适合你的，并且你将会获得比上述玩家更多的价值！
我会告诉你完整的AI项目全局视角，这个甚至是很多已经拿到AI产品经理/AI工程师看不到的风景！
很多正在转型的同学有个巨大的误区，他们会以为只要拿到AI相关的offer就吃到了巨大的AI红利，这可以说是想多了！
一个亿级别的AI项目，全貌只会允许3-5人看到，人数甚至会更少！原因很简单：公司巨大投入的知识资产就这么轻易的被你带走？
具体到工作项目也有分级：
整体架构设计，包括AI工程、数据工程、以及AI与数据的协调，公司知识产权所在； 模型调优，会涉及到后训练、RAG等技术深度应用，往往是项目核心策略，在架构之下的工具技术层面的操作，面试题重灾区； 提示词工程，会详细到各个业务模块的SOP编写，公司业务具象化展现； 数据工程具体作业，某个板块详细的数据验收，这个一般是基本架构验证结束，需要与各个专业人员协作收集AI工程所需数据，数据壁垒所在； 模型测评，会涉及行业AI应用评测标准执行（方案是整体架构的事，这里只是执行），测试数据集准备、竞品调研、跳出数据收集等； 论文、PR相关，就是吹牛相关了，一般人员也涉及不到； 工具选型，会涉及一些常用工具选型，包括向量库调研、Agent平台（Coze、Dify、n8n）等； 降本增效工具，比如数据知识库后台应用，提示词工程过多，需要的提示词管理后台，这个事情含金量低但是权限要控制好，不然公司机密容易泄露； 实施团队，如果是做2B AI工具的团队可能还有个实施团队，要么做工具售前，要么做实际行业实施，属于团队耗材； 最后还有其他边角料；
我可以负责任的告诉你，里面有价值的工作，你可能一个都碰不到，真实的发展是先做些边角料；其次是去做各种脏活、累活，比如协助专家整理数据；然后可以做点独立点的工作，比如竞品调研、模型测评；
如果头脑灵活、做事仔细，并且在公司半年以上，才有可能去做具体某个模块的提示词，而更上层的模块，就很难理解并参与了：
一来是因为保密性，二来是人家已经做完了，没人会把这种有价值的东西，比如历史上遇到什么坑，为什么最终是这个架构等核心细节给你说！
以上是正在真实发生的事情，而我会用AI项目全局视野带你去学习感受甚至部分实操这一切，让你可以触碰女神的禁区！
常见问题
然后是一些常见问题：
一、上课方式
首先真人在线腾讯会议（不是录播），一周上课2-3次，工作日22.00、周末10.30；
二、有没有回放
会有录播，会检查作业。
三、不会写代码行不行
可以，但会有点吃力，我们最低要求是要能写需求文档也就是对逻辑能力要求较高，代码能力不是必须，有更好。
四、能不能推荐工作
可以，只要作业完成得好，80%概率成功上岸。
五、之前学员是什么样的人？
暂时学员最高水平为P9，其中有几个高管、几个创业者、HR负责人、CEO助理、然后是经理级别，但50%+都是想要转型AI的普通产品、程序员。
课程大纲
从AI应用视角出发，很多名词一般人根本用不到，比如我之前看到了一个课程大礼包《AI工程师XX计划》中的内容，TFIDF、Bm25算法、BERT模型、贝叶斯算法、FastText、LSTM、Viterbi、向量化、Encoder-decoder模型、知识图谱...
我们学AI应用应该更务实些，遵循第一性原理，从生产实践出发，工作中实际用什么，什么重要，我们就去学什么。基于此我们的课程大纲就出来了：
一、建立AI项目知识框架
开篇，我们会一起概述AI这两年多的发展，并且历数我在AI浪潮中的各种真实见闻，让大家对AI的感受更为立体、更为有血有肉。
而后，我们会用一套架构来对所有的AI应用进行分类，并对不同类型的AI项目的具体参数做深入讨论，让大家能够看懂所谓AI应用元年发展的重点是什么，并且真实打开2025 AI元年，让大家真实看到最近一年各个公司在做什么项目，各个大厂最大的布局是什么。
二、认识Agent平台
然后，我们首先会抽取其中各个公司最可能涉及模块Agent平台做深入介绍，让大家系统性的了解Coze、Dify、FastGPT、n8n的优劣，该如何做选型；
其次我们会基于Coze做简单的类Manus应用实现，让大家对当前Agent平台的价格有更为立体的了解；
最后，我们会用去年创业项目AI表格，为大家深入拆解什么是真正的工作流项目，他的难点是什么。
三、简单AI知识库
然后，我们会介绍AI项目另一个大品类，80%公司一定会遇到的场景：AI知识库，并且我们会用实际案例告诉你什么是真正的AI知识库；
这里学完，什么RAG、数据清晰全部拿下，几乎可以解决80%公司的AI需求。
四、复杂AI应用实战
最后，我们会拿出压箱底的干货，会告诉大家生产级别的复杂AI应用是什么样的，这里几乎会涉及AI应用过程中所有的常见技术，包括：
模型的边界，AI项目的可观测性； 数据工程的难点； 上下文工程的实现； 飞轮系统的实现； 为什么说CoT是2025 AI应用的核心； 模型微调； 知识图谱； ...
经过系统性的学习，相信可以帮助各位真正的打开AI应用这扇大门！但课程内容不止于此！
选修：AIGC
当前文生图/视频需求疯涨，在我们实际咨询过程中已经出现了很多需求，但他整天难度不高，几乎都是工具使用，基于此我们会有AIGC的选修课，他的大概内容如下（会微调）：
选修：智能体开发
Manus开发模式几乎是现在我们必须了解的价格，但他需要一定技术基础，所以我们也免费提供这部分选修课，尽量深入浅出的做建设，带着大家实现一个Manus的产品：
选修：其他
其他常见于AI相关课题如GEO、AI Coding皆会有所涉及，这里就不一一列举了...
心动不如行动
最近我也在帮很多公司推荐AI人才，现在各个公司正遭遇事实上的AI人才用人荒！
我在Boss直聘发布一条招聘信息，收到的简历足有数千份！只不过满足要求的却不足十分之一，其中一半人连最简单的Coze都没玩明白，这种怎么可能找到AI相关工作呢？
所以结果就是：企业方要经验丰富的AI人才但要不到；想找AI工作的人才因经验、认知不足进不去...
其实AI应用也没那么难，都是纸老虎嘛，我们可以从战略上藐视他！！！但实际的努力还是得续上，所以期待你的咨询：
最后是之前学员的一些产出，更多的认可我就不贴出来了：
学员反馈
分享其中一些学员作品，可以说已经达到了生产水平：
一、AI HR 该如何设计
二、实际应用
也有同学根据课程作业，做了实际实现在工作中应用，以下是简单流程图：
其次还有一些不错的认知或者科普输出：