理解监督学习、无监督学习及神经网络的基本概念，掌握 AI 产品的底层技术逻辑。
深入学习 Transformer 架构、Token 机制及涌现效应，理解当前主流大模型的技术边界。
掌握提示词设计技巧，学习通过 AI Agent 和工作流构建满足业务需求的功能原型。
学习数据标注、特征工程及模型微调 (Fine-tuning) 的流程，理解数据质量对产品表现的影响。
建立 AI 产品量化体系，学习如何将混淆矩阵、F1 分数等技术指标转化为业务 ROI。
探讨生成式 AI 的数据隐私、版权合规及算法偏见问题，确保产品符合行业监管标准。
用 AI 创建个性化课程，获得互动式课程和进度追踪。