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SGG‑AI 全能开发｜5月新课全套课程完整整理
在人工智能技术深度重塑软件工程的今天，AI 应用开发已成为当前技术领域少有的"高增长、高薪资"赛道。2025年AI技术类岗位需求同比增长超40%，其中"大模型应用开发"相关岗位新发量增幅显著，部分大厂相关岗位增幅达7-10倍，掌握RAG、Agent等核心技能的开发者跳槽薪资涨幅普遍在20%-50%。尚硅谷AI全能开发课程（SGG-AI）正是面向这一趋势推出的系统化培养方案，5月新课持续更新中，帮助学员从零基础成长为能写代码、懂架构、通业务、会部署的全能型AI开发人才。
课程体系总览
本套课程总时长约五个半月，采用"阶段递进、项目驱动"的教学模式，共分为九大阶段，覆盖从Python基础到AI Agent开发的完整闭环，对标大厂AI应用开发岗位需求，确保学员所学即所用。
阶段一：Python基础
作为AI时代的通用编程语言，Python是整个课程的技术底座。本阶段面向零基础学员，系统讲解Python语法、面向对象编程、异常处理、网络编程等核心内容，并通过"愤怒的小鸟"逻辑实现和客户信息管理系统等实战项目，帮助学员快速建立编程思维。
阶段二：系统架构与数据服务
本阶段聚焦AI应用运行的后端环境与数据处理能力，涵盖Linux运维、Shell脚本、Docker容器化、MySQL数据库、FastAPI框架、SQLAlchemy ORM等技术栈。学员将亲手搭建基于FastAPI+SQLAlchemy的高性能Web服务，为后续大模型应用开发奠定坚实的工程基础。
阶段三：大模型应用开发
本阶段以低门槛上手大模型应用为核心目标，重点聚焦电商与自媒体两大商业变现场景。技术栈包括Prompt工程、RAG基础、Coze/Dify平台、Python调用大模型API、Ollama/Xinference本地部署等。实战项目包括"商户运营管家"（商品卖点提炼、评论分析、客服对话分析）和"自媒体助手"（一键生成行业调研PPT、复刻爆款视频脚本），让学员在真实业务中掌握大模型应用能力。
阶段四：LangChain & RAG架构
本阶段深入框架底层，构建可扩展、多模态的企业级RAG系统。核心技术包括LangChain（Model I/O、Chains、Memory、Agents）、LangGraph状态图、RAGAS评估体系、Graph RAG以及MinerU多模态解析。实战项目"掌柜智库"支持可插拔RAG工作流与多模态图文解析，同时提供医疗、教育、政务、金融、文旅五大行业垂直智库项目供学员选做，覆盖多领域知识问答与逻辑推理场景。
阶段五：智能体项目实战
本阶段聚焦"能办事"的智能体开发，深入讲解对话机器人二次开发与NL2SQL核心技术，让AI不仅能"聊天"，更能自主决策、调用工具完成实际业务操作，解决电商、医疗等垂直场景中的复杂问题。
阶段六至九：进阶与就业冲刺
后续阶段依次涵盖大模型微调（LoRA等技术）、Vibe Coding项目实战（利用AI辅助编程实现全链路开发）、前沿热点技术融合以及就业冲刺模块。其中Vibe Coding部分尤为亮眼，课程引入"规范先行"的标准化作业体系和"小步快跑"的增量迭代方法论，教导学员将模糊想法转化为结构严谨的需求文档，利用AI强大的语义推理能力快速完成前端、后端与数据库的全栈开发，真正实现单人高效交付复杂项目。
就业方向与岗位对标
完成全部课程后，学员可胜任以下四类核心岗位：AI Agent（智能体）工程师、大模型应用开发工程师、AI工程化/后端开发工程师、Vibe Coding全栈开发工程师。课程强调"将模型能力转化为可运行的产品"，培养的是具备工程化落地能力的复合型AI人才，而非单纯的算法研究员。
总结
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