转型AI前端：抢占高薪先机
程序员简历上，前端的实战项目不值钱了？
最近招聘高峰期，发现很多人还在做增删改查（CRUD）那套业务系统，技术栈也是老一套，千篇一律，很难让面试官眼前一亮。
相反，现在最吃香的是有大模型实战能力的AI前端开发工程师！
“会Vue、React…，3年经验”已是过去时，只会简单调用API、写几个prompt也不太行了，需要前端人真正能用大模型落地前端业务需求、开发企业级AI应用，用RAG、微调等大模型技术落地AI交互场景！
现在失业、降薪的技术人遍地都是，但是63%企业都在AI应用层发力，AI前端工程师年薪高达百万，实习生日薪高达4000！远超行业水平！越稀缺越值钱！
这个阶段还死守原有能力，不主动求变的，被环境淘汰就是必然的！
为了帮大家尽快提升大模型实战能力，收获高薪offer，我邀请了圈内资深大佬、阿里终身MVP，专为技术人设计了「转型AI前端开发：企业级项目实战」课程。
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1、企业级实战项目拆解
课程包含非常实用、靠谱、高含金量的企业级真实案例拆解，覆盖多个业务场景，帮你掌握AI应用开发底层逻辑！
通过大模型原理与核心技术 → 掌握各种AI工具 → 产品开发实操 → 持续与AI前沿信息链接 → 不断学习实战演练等5个步骤，轻松升级大模型开发能力！
金融行业的支小助、知乎直答案例拆解：用一手数据资源、项目资料，拆解大模型产品的技术架构，逐行解析代码，手搓全流程！
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2、AI大模型技能体系搭建
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2节课程讲解大模型必备的RAG、AI Agent、Transformer 架构的核心原理、应用 Fine-tuning 技术……等等，直击大模型技术实战，让你从容面对AI技术革新！
Agent：是衡量大语言模型“从量变到质变”的关键，是针对特定场景的AI解决方案。在不少互联网厂商内部，智能客服都是他们最先尝试的企业级Agent项目。
RAG：主要应用在那些需要不断更新知识的密集场景或特定领域，它最大的优势就是不需要针对特定任务重新训练大语言模型。
Function Call：是指运行一段具有特定功能的代码块的行为，以增强其处理能力，实现更复杂的任务，使大模型能够集成外部工具和资源，提升交互性和实用性。
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与其焦虑……
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毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
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