上周,和一位做了 8 年 Java 的朋友吃饭,他情绪很低落。
“被优化了。找了一个月工作,处处碰壁。”
我有点惊讶,他可是前公司的技术骨干,P7 级别,怎么会?
他叹了口气:“不是我技术不行,是时代变了。投了三十几份简历,一半以上都要求有 AI 大模型、LLM、RAG 相关经验。面试官不再问我微服务、高并发怎么弄,而是问我 Agent 怎么设计,知识库怎么构建。”
这不是个例。打开招聘软件看看,30K 以上的高薪岗位,有多少还只是纯粹的后端开发?AI Copilot 已经能帮你写大部分基础代码了,你的核心竞争力还剩多少?

我们正处在一个尴尬的节点:不拥抱 AI,就会被后浪淘汰;想拥抱 AI,又不知从何学起。你是不是也有这样的困惑?
- 想转型 AI,但感觉门槛太高?
- 自学了一堆 Prompt 技巧,却只会“玩具代码”?
- 知道 RAG 和 Agent 是未来,但不知如何落地?
难道普通程序员就没机会了吗?
当然不是!
企业需要的不是研究员,而是能将 AI 技术落地到业务场景的“AI 应用工程师”,这正是我们后端、架构师的优势所在!我们懂业务、懂架构、懂工程,缺的只是一个系统学习 AI 应用开发的领路人。
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1. 讲师够牛!真正的大神带你飞
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- 谷歌开发者专家、LangChain开发者
开源项目 Kubeflow 维护者,TensorFlow 贡献者
国内第一本剖析 Google AI 框架畅销书《深入理解TensorFlow》作者
前 AI 独角兽公司联合创始人兼 CTO,带队融资近 2 亿元
极客时间超 5000 名学员认证的口碑名师
跟着这种既懂理论、又有实战、还创过业的大牛学习,你得到的绝不仅仅是知识,更是宝贵的行业视野和工程经验。
2. 内容够硬!从 Demo 到企业级生产
总共 10 小时的视频干货 + 1 场深度直播,覆盖了从基础到进阶的全链路:
前沿技术全覆盖: 紧跟 2025 技术趋势,深度解析 DeepSeek R1、Gemini 3 等推理模型。
从 Demo 到 ⽣产: 拒绝“玩具代码”,深⼊ LLMOps、⾼并发⽹关与企业级部署。
实战驱动: 涵盖 LangGraph 智能体编排、RAG 知识库构建、微调与对⻬等硬核实战。
全栈视⻆: 打通从提示词⼯程、应⽤开发到系统架构的完整 AI 技能树。
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