如果想要进入AI行业,你需要学习的东西又变了...
去年,自 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,我也形成了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 9 班了...
今年,OpenClaw 开春爆火,延续了 AI 的热度,相应着也延续了 AI 岗位的需求量。
只不过与去年有所不同,可能一方面市场行情不好;另一方面小龙虾把很多老板“教坏了”;然后就是今年的 AI Coding 尤其强势,反正最终的结果就是行业整体裁员严重。
总而言之,不太乐观,但如前所述 AI 岗位这边还有一线生机,所以很多朋友想要入行,我之前也写了一份学习路径图:
AI 学习路径
这套学习路径整体思想是一定没问题的,但其中一些工具学习被迭代了,比如之前我们会用 Coze、Dify 等 Agent 平台(低代码平庸)来承载 Workflow;
但现在,我们为了响应企业需求,开始选择用 AI Coding 和 Agent来承载 Workflow(Skills),于是对整体课程做了 4.0 版本的升级:
适合对象
该课程目标对象以互联网人为主,尤其适合的是想要转型 AI 产品经理/工程师的人,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 的难点是流量与抄袭;
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,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!
生产级 AI 项目的全貌
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/上下文工程,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)、AI Coding 工具选型等; 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!
如果有兴趣可与我联系,最下面有我二维码。
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(2个),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。
六、学不会怎么办
可以留级的...
课程介绍
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...
这些多数不用学...
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、AI Coding 保姆级/生产级教程
针对 AI Coding,同时提供两套课程:
一套针对非程序员的小白课程,包教包会; 一套针对程序员较为专业的案例课程,提高上线;
大家一定要注意:AI Coding 选择不是选择题,是必选题!
四、Agent课程
包括几个课题:
实现 mini-Manus; 实现 mini-OpenClaw; LangChain 的实操介绍;
Agent的重要性,就不必多说了,都是必须会的!
五、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。
六、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!
选修课: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。
选修课:OPC/个人IP
个人IP这块会有系统性的课程,质量极高:
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!
学员情况
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