为什么选择 AI FDE 训练营
专注培养 AI 前线部署工程师的客户现场交付能力，从认知到实战全流程训练
客户现场实战
真实客户项目场景，模拟从需求沟通到交付上线全流程，积累现场交付经验
全流程交付能力
从技术方案设计、需求拆解到部署上线，掌握 AI 项目交付的完整方法论
一线讲师指导
来自一线 FDE 工程师亲授，分享真实客户项目交付经验与踩坑教训
混合式学习模式
线上预习 + 线下集训（上海/杭州）+ 课后辅导，灵活高效，兼顾工作与学习
线下培训基地
上海、杭州双城布局，就近选择，沉浸式实战训练
上海培训基地
主力基地- 配备高性能 GPU 工作站，支持模型微调实战
- 多功能讨论区，模拟客户现场交付场景
- 交通便利，地铁直达
杭州培训基地
新基地- 毗邻阿里等科技企业，AI 产业氛围浓厚
- 配备与上海基地同等规格的训练设备
- 周边配套设施完善，食宿便利
报名后会通过微信发送详细地址和交通指引，方便您提前安排行程
FDE 与传统 AI 工程师的区别
传统 AI 工程师
- • 主要在办公室远程开发
- • 专注于模型训练和算法优化
- • 与客户沟通较少，需求由产品经理转达
- • 交付物以代码和模型为主
FDE 前线部署工程师
- • 常驻客户现场，深入业务一线
- • 兼顾技术方案设计与客户需求沟通
- • 直接参与需求拆解、方案汇报、交付上线
- • 交付物包含架构图、文档、培训等完整方案
课程大纲
5 节进阶课程 + 1 节高阶拓展，覆盖 Workflow · Agent · RAG · 大模型微调 · Ontology · 性能观测
角色认知与入企落地
- FDE 角色定位：介于研发与客户之间的"最后一公里"
- AI 落地方法论：按场景分为三层——效率工具层、业务辅助层、核心决策层
- 入企落地全景图：需求拆解 → 方案设计 → 部署上线 → 客户成功
- 现场工作法：如何建立客户信任、高效沟通与业务数据采集
- AI 应用架构设计：高可用、高并发、康威法则
- 实际案例：某 AI 项目落地实施方法论
AI 工程基础 —— 基于 Dify 平台的 Workflow 与 RAG
- Dify 平台：安装部署与配置要点、生产环境部署注意事项
- 提示词工程：Instruction、Role、Few-shot、CoT——让大模型稳定输出的核心方法
- Workflow 编排：基于 Dify 的工作流设计模式与节点编排实战
- RAG vs 大模型选型：为什么选择 RAG——成本、时效、可控性知识更新
- 数据清洗：如何清洗、转换对大模型友好的数据格式
- 实际案例：制度文件转流程图 workflow、客户画像 RAG
模型微调与私有化部署
- 微调 vs RAG 选型：什么场景必须微调，什么场景 RAG 更优
- 数据准备：基于 Dataset 工具制作微调数据集——构建、清洗、标注与质量把控
- LoRA 全流程演练：低成本微调开源大模型从训练到评估完整步骤
- 私有化部署：模型量化、推理加速与 GPU 资源规划
- 模型调优：超参调优、评测基准与迭代优化策略
- 实际案例：电商客服模型微调
Agent 实战与性能观测
- Agent 核心：编排、挂载知识库、工具调用
- Agent 工作原理：Planning、Memory、Tools、Reflection
- 性能观测：LLM 应用可观测体系——Trace、成本、延迟、效果评估
- MCP：为什么需要 MCP 及如何开发 MCP——AI 工具与数据源的标准化连接
- 实际案例：AI 物流调度 Agent
实战演练 —— 两大行业场景交付
- 场景一：电商客服 Agent —— RAG 知识库 + 多轮对话 + 工单闭环
- 场景二：AI 物流调度 —— 编排 + 工具调用 + Agent 自学习
- 现场排障演练：故障注入、日志链路定位、灰度与回滚
- 交付物：应用架构图、系统架构图、时序图、接口说明
Ontology 本体论 —— 让 AI 真正"懂业务"
高阶拓展- 为什么需要本体：从"一堆数据表"到"一个业务世界"，实体、关系、语义的统一语言
- Ontology 建模四要素：对象类型 / 属性 / 链接 / 动作类型，Palantir 建模范式详解
- 本体 × 大模型：把 Ontology 作为 LLM 的语义层，让 Agent 基于业务事实推理与行动
来自一线的实战导师
不是理论派，而是每天都在客户现场写代码、做交付的 FDE 工程师。把真实工作中的交付经验直接分享给你。
张明
主讲人·首席 FDE 工程师
现任企业 FDE 工程师，5 年客户现场 AI 项目交付经验。主导过多个大型企业 AI 项目落地，擅长把复杂业务需求转化为可执行的技术方案。
李华
讲师·AI 技术专家
数据工程出身，转型 AI 开发 3 年。在数据清洗、模型微调、RAG 系统方面有丰富经验，注重系统性思维培养。
王强
讲师·产品化专家
全栈开发者，专注 AI 产品前端交互与用户体验。参与过多个 AI 产品的从 0 到 1 开发，擅长将 AI 能力转化为好用的产品功能。
客户现场交付案例
每个项目都来自真实客户现场交付场景，学完就能应用到工作中
电商客服 Agent 交付
某电商平台客户现场交付项目：基于 RAG 知识库的多轮对话系统，支持工单自动创建和闭环跟踪，提升客服效率 60%
AI 物流调度系统交付
某物流企业客户现场交付项目：智能路径规划与运力调度，支持实时数据接入和动态优化，降低物流成本 15%
企业知识库 RAG 交付
某制造企业客户现场交付项目：基于企业制度文件的 RAG 问答系统，支持多轮对话和工单流转，提升内部效率
销售预测模型交付
某零售企业客户现场交付项目：基于历史销售数据的预测模型，辅助库存管理和采购决策，减少库存积压 20%
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工作日 9:00-18:00 在线
常见问题
关于训练营的常见问题解答
适合 AI 工程师、技术顾问、产品经理、应届毕业生——希望从事或提升 AI 项目交付能力的技术人员。具备基础编程经验即可参加。
FDE（Forward Deployed Engineer）即前线部署工程师，负责在客户现场完成 AI 项目的落地交付，是连接技术与客户业务的关键角色。需要懂技术、懂业务、懂沟通。
采用混合式学习模式：线上预习（基础理论）+ 线下集训（上海/杭州培训基地）+ 课后辅导（项目指导）。灵活高效，兼顾工作与学习。
训练营总周期为 2-3 天线下集训（上海/杭州培训基地），加上前后线上预习和课后辅导。每天需要投入约 6-8 小时学习时间。
目前在上海和杭州设有线下培训基地。具体地址会在报名后通过微信通知，方便学员提前安排行程。
完成全部课程和项目后，你将掌握客户现场 AI 项目交付的全流程能力，获得可展示的项目作品集，以及持续的学习社群资源。
扫码添加微信后，我们将在 1-2 个工作日内与您联系确认。新一期训练营通常在报名截止后 1-2 周开营，具体时间以通知为准。