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天津某能源公司:人工智能专业技术人员培训

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1. 培训背景 

当前人工智能技术正快速推动各行业数字化转型,能源行业作为国民经济核心领域,对AI技术的落地应用需求迫切。天津某能源公司在数字化转型过程中,面临专业技术人员AI应用能力不足、AI项目落地难、数据处理与分析效率低等核心痛点,亟需为技术团队搭建从零基础到实战落地的全流程AI能力培养体系。

为解决上述问题,该企业特邀中培IT学院,入企开展人工智能-专业技术人员专项培训,核心目标是让零基础技术人员掌握AI项目全流程开发能力,实现从“AI小白”到“可独立完成项目建设”的能力跨越,同时结合企业真实业务场景,推动AI技术在企业内部的产业化落地。本次培训于2026年6月1至4日在天津举办,采用面授方式,共45名学员参培。

2. 培训对象

本次培训的参训对象为天津某能源公司的45名专业技术人员,覆盖IT运维、业务开发、数据分析等多个核心岗位。学员基础以AI技术零基础为主,仅具备基础的计算机操作能力,无Python、大模型开发相关经验,培训需兼顾入门门槛与实战深度,确保所有学员都能跟上学习节奏并掌握核心技能。

3. 培训策划

本次培训由北京中培伟业管理咨询有限公司全程策划与实施,针对客户单位的实际需求和学员特点,项目团队进行了深入的训前调研与需求分析。

客户方明确提出四点核心诉求:一是希望培训内容以讲师过往的真实项目为基准,贯穿授课全过程;二是要求在理论讲授之外加入充分的实操环节,并明确实操内容与大致时间安排;三是培训内容需涵盖项目与数据对接的方法,包括对接后如何生成表格、报告、进行数据分析,以及Dify平台与Python的结合应用;四是适当增加数据集创建、大小模型协同、模型微调等内容(不作为重点),使参训人员对人工智能项目的完整流程有所认知。

基于上述需求,讲师团队围绕“理论+实操+项目实战”三位一体的模式进行课程设计,确保培训内容既覆盖人工智能基础知识体系,又聚焦Dify智能体开发平台的企业级应用,同时融入大量的课堂实操与项目演练环节。

4. 培训目标

本次培训设定了明确的培养目标,具体包括:

夯实基础:帮助学员掌握Python编程基础、人工智能基础知识及常见大模型部署方法,为后续深入学习奠定扎实根基。

掌握平台工具:使学员熟练使用Dify智能体开发平台,具备知识库构建、智能体搭建、工作流编排等核心能力。

强化实操能力:通过每天充足的课堂实操训练,让学员在实践中消化理论知识,真正做到“学以致用”。

完成项目交付:学员以小组为单位,完成包含智能体、知识库、数据库交互三大要素的综合项目,实现从理论到落地的完整闭环。

通过考核认证:所有学员需通过理论测试与项目展示双重考核,合格者获颁结业证书。

5. 课程特色

本次培训课程在设计上体现了以下鲜明特色:

(一)以真实项目为主线

培训内容以郭剑峰老师过往主导的企业AI项目为基准贯穿全程,使学员在一个完整的项目背景下理解各个知识模块的关联与应用场景,避免碎片化学习。

(二)高强度实操训练

课程坚持“上午讲理论、下午练实操”的教学节奏,四天培训中共安排8次课堂实操,总实操时长达9小时,确保学员在“做中学、学中做”。

(三)主流平台与工具链整合

培训聚焦Dify智能体开发平台这一企业级AI应用开发的主流工具,同时整合Python、数据库、TRAE代码辅助开发工具等完整技术栈,帮助学员建立从开发到部署的全链路能力。

(四)项目驱动式考核

培训最后一天设置项目演示环节,每组需展示包含智能体、知识库、数据库交互三大核心要素的综合项目,并由评委打分。这种考核方式既检验了学习成果,也为学员提供了宝贵的项目实战经验。

6. 培训大纲

本次培训为期四天(9:00-12:00,14:00-17:00),具体课程安排如下:

时间

时段

培训内容

实操安排

第一天

(Python快速入门)

上午

环境搭建、语法基础(2h)

AI基础知识、常见大模型部署;

软件开发基础知识、Python基础语法介绍;

课堂实操(1h)

分支、循环、自定义函数综合应用

下午

数据及基础环境搭建(1h)

数据库技术介绍。

python环境、人工智能基础环境搭建实操

课堂实操(2h)

基础环境搭建

第二天

(大模型入门)

上午

大模型入门与提示词技巧(2h)

常用模型基本介绍;

常用提示词应用技巧

课堂实操(1h)

提示词

下午

Dify快速入门与流程初探(1h)

Dify开发平台基本概念,应用范围介绍;

知识库、智能体等、MCP基本功能初步了解

基于Dify的高质量RAG知识库构建与优化(1h)

基础数据清洗与预备;

文档智能转化、知识库构建与数据集成

课堂实操(1h)

创建一个知识库

第三天

(Dify构建知识库、智能体)

上午

知识图谱增强与基于MCP的多链路召回(1h)

知识图谱基本概念;

MCP概念与数据库交互标准;

最终应用测试与编排验证。

Dify实现智能体基础搭建与核心配置(1h)

智能体类型选择与基本搭建;

系统提示词与角色设定;

模型选择与参数设置。

课堂实操(1h)

在上午案例基础上添加了MCP

下午

智能体高级能力与发布集成(1h)

数据分析结果的图表自动生成;

SkillsAgent概念与渐进式披露模式。

人工智能场景与数据库的调用方法(1h)

SQL基本概念(表、字段、查询);

数据库连接配置;

在Dify中调用数据库。

课堂实操(1h)

搭建一个数据分析智能体

第四天

(代码辅助开发工具及考评)

上午

TRAE应用(1h)

代码辅助开工具TRAE应用介绍

龙虾应用(1h)

龙虾应用范围及原理,龙虾安装方法,养龙虾技巧

课堂实操(1h)

TRAE代码开发

公网龙虾应用演示

下午

理论小测+项目演示

每组上台展示项目(10分钟讲解+5分钟问答),必须包含三大要素:智能体、知识库、数据库交互。

理论测试:20-30道选择题,覆盖Python概念、提示词、知识库、数据库术语、大模型基础

考核方式

评委打分:项目展示占70%,理论小测占30%。合格者颁发结业证书。


7. 培训讲师

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郭剑峰 老师

Ø 本次培训特邀AI领域资深专家郭剑峰老师全程授课,郭剑峰老师为AI架构师/高级工程师,同时担任DAMA大中华区特聘培训讲师、EBDP大数据认证课程授权讲师、工信部新职业大数据工程技术人员(中级)教材撰写专家,具备深厚的AI技术理论功底与丰富的企业级AI项目实战经验。

核心背景与优势

专业能力全面:郭老师深耕人工智能、数据治理、大数据、软件研发管理等领域多年,精通Python机器学习、大模型应用、AI与大数据协同、软件全生命周期管理等核心技术,同时具备丰富的IT项目管理、大型项目落地经验,能将复杂的技术知识点深入浅出地讲解给零基础学员。

实战经验丰富:郭老师主导过中央企业、大型集团及国家部委的数十个AI相关咨询、规划与落地项目,覆盖能源、金融、制造、通信等多个行业,能结合真实企业案例,为学员提供可直接复用的落地方法与解决方案,而非仅讲解理论知识。

授课风格适配性强:郭老师的授课风格通俗易懂,擅长结合多年实战经验,将抽象的AI技术转化为可落地的实操步骤,课堂上注重与学员的互动,一对一解答学员的实操问题,确保所有学员都能跟上学习节奏,深受学员与企业客户的一致好评。

行业认可度高:郭老师受聘于多家知名培训机构与高校担任专家评审与讲师,培训客户覆盖中国航发、汇丰、花旗、宝钢、国网等数十家大型企业,具备成熟的AI领域培训体系搭建与授课能力。

8. 培训现场

培训于2026年6月1至4日在学院教室顺利举行,为期四天。培训采用面授形式,45名学员全程参与。

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在四天的培训中,郭剑峰老师以真实企业AI项目为线索,将理论讲解与实操训练有机融合。每天上午进行系统性的理论教学,涵盖Python基础、大模型原理、Dify平台操作、智能体构建等核心内容;下午则安排充分的实操训练,学员在老师指导下亲手完成环境搭建、知识库创建、智能体配置、数据库对接等实战任务。

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培训过程中,学员们积极参与、踊跃提问,课堂互动氛围热烈。尤其在第三天的智能体搭建与第四天的项目展示环节,各小组展现出极高的学习热情和动手能力,成功完成了包含智能体、知识库、数据库交互三大要素的综合项目。

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9. 培训总结

本次“人工智能-专业技术人员培训”项目取得了圆满成功,主要成果体现在以下几个方面:

(一)培训目标全面达成:45名学员全部通过考核,获颁结业证书。理论测试最高分达到150分,多名学员取得优异成绩。

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(二)实操能力显著提升:通过四天高强度、系统化的训练,学员从人工智能初学者成长为具备独立完成智能体搭建、知识库构建、数据库交互等核心技能的实操型人才。

(三)项目成果丰富:各小组在结业展示中呈现了高质量的综合项目,充分展示了培训期间的学习成果,项目涵盖智能体、知识库、数据库交互三大核心要素,具备实际落地价值。

(四)客户满意度高:培训内容精准对接客户需求,以真实项目贯穿全程的教学模式获得客户方高度认可。学员普遍反映课程“实用性强、实操充分、收获很大”。

本次培训的成功实施,为公司培养了一批具备人工智能项目实战能力的专业技术人才,为企业的数字化转型和智能化升级奠定了坚实的人才基础。同时,本次培训也为中培伟业在能源行业的人工智能培训积累了宝贵的项目经验,进一步验证了“理论+实操+项目实战”培训模式的有效性与可复制性。

此次培训的圆满收官,既是阶段性成果的集中展示,更是企业智能化人才梯队建设的新起点;中培IT学院将持续以专业能力赋能客户,助力更多行业伙伴在数字化转型浪潮中行稳致远。

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标签: 人工智能 数字化转型 AI技术

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