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標(biāo)題: 某機(jī)構(gòu)最新AI應(yīng)用+JAVA全棧開發(fā)培訓(xùn)課程（持續(xù)更新中） [打印本頁(yè)]
作者: admin    時(shí)間: 2025-8-11 01:31
標(biāo)題: 某機(jī)構(gòu)最新AI應(yīng)用+JAVA全棧開發(fā)培訓(xùn)課程（持續(xù)更新中）

某機(jī)構(gòu)最新AI應(yīng)用+JAVA全棧開發(fā)培訓(xùn)課程（持續(xù)更新中）


階段1、Java 編程基礎(chǔ) + AI 思維啟蒙


階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：
1、用Hutool調(diào)用 DeepSeek/千文等大模型 API 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單代碼生成
2、通過 Prompt 優(yōu)化提升大模型返回結(jié)果準(zhǔn)確性（智能問診）


本階段技能獲得：
1、基礎(chǔ)階段，全面擁抱AI和大模型！提高學(xué)習(xí)效率！
2、深入學(xué)習(xí)類、對(duì)象、繼承、多態(tài)等面向?qū)ο筇匦裕徽莆占峡蚣苤?List、Set、Map 等的使用；
3、學(xué)習(xí) Lambda 表達(dá)式的語(yǔ)法和應(yīng)用場(chǎng)景，如在集合的 Stream 操作中使用；掌握 Hutool 工具包中字符串處理、日期操作等常用工具類的使用。
4、學(xué)習(xí)大模型 API 的調(diào)用方法，如 OpenAI API、阿里云通義千問 API 等；掌握 Prompt 工程的基本技巧，如設(shè)計(jì)有效的 Prompt 以獲取準(zhǔn)確的大模型輸出。


關(guān)鍵技術(shù)清單：
1、Java+AI大模型學(xué)習(xí)路線設(shè)計(jì)和規(guī)劃
2、Java 基礎(chǔ)強(qiáng)化：Java環(huán)境以及基礎(chǔ)語(yǔ)法，面向?qū)ο缶幊�、集合框架、常用API
3、AI顛覆點(diǎn)：引入 GitHub Copilot 輔助代碼生成，對(duì)比傳統(tǒng)編碼效率
4、AI顛覆點(diǎn)：使用 AI 代碼審查工具（如 SonarQube+AI 插件）自動(dòng)檢測(cè)代碼
5、函數(shù)式編程與高級(jí)工具包：i/o基礎(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、泛型、多線程、Lambda、方法引用、Hutool（JSON處理和網(wǎng)絡(luò)通信）
6、AI顛覆點(diǎn)：結(jié)合大模型講解函數(shù)式編程在 AI 場(chǎng)景的應(yīng)用（如流式數(shù)據(jù)處理）
7、AI顛覆點(diǎn)：利用Hutool簡(jiǎn)化 與 AI 大模型的聯(lián)動(dòng)（如用 Hutool 封裝大模型 API 調(diào)用）
8、AI 大模型交互入門：大模型調(diào)用原理、掌握 Prompt 工程的基本技巧，設(shè)計(jì)有效的 Prompt 以獲取準(zhǔn)確的大模型輸出


階段2、數(shù)據(jù)庫(kù)與前端核心
階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：
1、設(shè)計(jì)一套電商商品庫(kù)存管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，使用 AI 工具生成數(shù)據(jù)庫(kù)遷移腳本，利用大模型優(yōu)化庫(kù)存查詢 SQL。
2、用 Stable Diffusion 生成前端 UI 素材，結(jié)合 Midjourney 實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)視覺效果。
3、開發(fā)一個(gè) Vue3 電商商品展示頁(yè)面，使用 AI 生成頁(yè)面素材，實(shí)現(xiàn)智能表單功能。
本階段技能獲得
1、掌握數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)和優(yōu)化技術(shù)，了解 AI 在數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)中的應(yīng)用，能夠編寫高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)句。
2、掌握 Vue3 前端開發(fā)技術(shù)群和 HTTP 協(xié)議，了解 AI 在前端開發(fā)中的應(yīng)用，能夠開發(fā)交互性強(qiáng)的前端頁(yè)面。


關(guān)鍵技術(shù)清單：
AI顛覆點(diǎn)：AI 工具自動(dòng)生成數(shù)據(jù)庫(kù)腳本和數(shù)據(jù)遷移
AI顛覆點(diǎn)：大模型優(yōu)化 SQL 執(zhí)行計(jì)劃，大模型分析性能瓶頸并給出優(yōu)化建和實(shí)踐
反射技術(shù)：反射概念、反射使用場(chǎng)景、反射基本語(yǔ)法使用 （Java基礎(chǔ)：反射遷移到此處）
利用AI大模型交互，快速講解JDBC概念和基本使用以及Hutool工具簡(jiǎn)化JDBC操作
前端工程化基礎(chǔ)概念和路線說(shuō)明
學(xué)習(xí) Vue3 的組件化開發(fā)、響應(yīng)式原理、生命周期鉤子等
掌握前端工程化核心環(huán)境工具Node,NPM,Vite等
掌握 HTTP 協(xié)議的工作原理和請(qǐng)求 / 響應(yīng)格式，利用Axios完成前端異步通信處理
掌握基于 Vue 3，面向設(shè)計(jì)師和開發(fā)者的組件庫(kù)Element Plus
AI顛覆點(diǎn)：AI 生成前端 UI 素材與動(dòng)態(tài)視覺效果利用大模型生成動(dòng)態(tài)的動(dòng)畫效果
AI顛覆點(diǎn)：開發(fā) “AI 智能表單”,集成大模型實(shí)現(xiàn)輸入內(nèi)容自動(dòng)補(bǔ)全、語(yǔ)義校驗(yàn)


階段3、AI基礎(chǔ)與開發(fā)工具鏈
階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：
開發(fā)一個(gè)完整的前端項(xiàng)目（如在線圖書管理系統(tǒng)），全程使用 Cursor 進(jìn)行代碼編寫，結(jié)合大模型完成測(cè)試和調(diào)試工作。


本階段技能獲得：
1、熟悉智能開發(fā)工具和主流大模型的基本情況，建立使用這些工具和模型輔助開發(fā)的意識(shí)。
2、設(shè)計(jì)時(shí)模擬不同架構(gòu)的運(yùn)行情況，預(yù)測(cè)潛在問題并提供改進(jìn)建議；大模型則能提供行業(yè)內(nèi)類似項(xiàng)目的架構(gòu)參考。
3、掌握使用 AI 工具進(jìn)行項(xiàng)目需求分析和架構(gòu)設(shè)計(jì)的方法，能夠借助工具設(shè)計(jì)出合理、高效的項(xiàng)目架構(gòu)。


關(guān)鍵技術(shù)清單：
大模型與智能開發(fā)工具認(rèn)知：詳細(xì)介紹 Trae 和 Cursor 等智能開發(fā)工具的特點(diǎn)、功能及適用場(chǎng)景
AI工具核心功能講解：代碼優(yōu)化和智能補(bǔ)全功能以及代碼生成與調(diào)試協(xié)助功能
AI 工具進(jìn)行項(xiàng)目需求分析和架構(gòu)設(shè)計(jì)的方法，使用AI工具設(shè)計(jì)合理、高效的項(xiàng)目架構(gòu)


階段5、單體架構(gòu)生態(tài)核心
階段項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：
基于 Cursor + 大模型+單體架構(gòu)的智能問答社區(qū)開發(fā)（前后端分離的輕量級(jí)問答平臺(tái)，集成大模型實(shí)現(xiàn)智能問答功能，通過 Cursor 提升開發(fā)效率，覆蓋 JavaWeb 全棧技術(shù)與 AI 工具鏈。）


本階段技能獲得：
1、系統(tǒng)掌握 JavaWeb 基礎(chǔ)核心技術(shù)，包括 JavaWeb 交互模式、核心框架等
2、熟練運(yùn)用主流框架SpringBoot+SSM進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)，具備獨(dú)立搭建和實(shí)踐企業(yè)級(jí)單體 JavaWeb 項(xiàng)目能力，為后續(xù)進(jìn)階學(xué)習(xí)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。


關(guān)鍵技術(shù)清單：
掌握 Servlet 基礎(chǔ)及高級(jí)應(yīng)用，代碼實(shí)現(xiàn)與并發(fā)性能調(diào)優(yōu)。
理解前后端分離模式，用 Jackson 處理 JSON、Postman 聯(lián)調(diào)，AI 優(yōu)化數(shù)據(jù)交互流程。
了解 Filter、Listener 基礎(chǔ)及場(chǎng)景運(yùn)用，推薦配置與實(shí)現(xiàn)方案。
框架演進(jìn)與 Maven：剖析 SSH 到 SSM 再到 Spring Boot 演進(jìn)，掌握 Maven，優(yōu)化依賴管理。
學(xué)習(xí) Spring Boot 搭建、配置及 Spring 核心功能（IoC/DI、AOP 等），AI 輔助項(xiàng)目搭建與功能實(shí)現(xiàn)。
SpringMVC 與 MyBatis 應(yīng)用：基于 Spring Boot 學(xué) SpringMVC、MyBatis 及 MyBatis - Plus，AI 優(yōu)化接口與 SQL 編寫。
Spring Boot 高級(jí)特性：探究注解擴(kuò)展、自定義 Starter 等，分析日志、推薦部署方案。
掌握 Git 基本操作與原理，AI 輔助分析變更、規(guī)避沖突、生成日志，用于項(xiàng)目代碼版本管理。
熟悉 Linux 架構(gòu)、文件系統(tǒng)及核心命令，AI 輔助診斷故障、優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)，用于項(xiàng)目服務(wù)器運(yùn)維。
學(xué)會(huì) Redis 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與操作，掌握相關(guān)集成使用，優(yōu)化緩存策略、提升讀寫性能，用于項(xiàng)目數(shù)據(jù)緩存管理。


階段5、大模型應(yīng)用工程化落地實(shí)戰(zhàn)
本階段技能獲得：
通過本項(xiàng)目學(xué)習(xí)，學(xué)員能夠全面掌握分布式和微服務(wù)相關(guān)技術(shù)在項(xiàng)目中的應(yīng)用，熟練使用 Spring Cloud、Docker、RabbitMQ、Redis、Nginx 等技術(shù)棧完成小智醫(yī)療項(xiàng)目的從開發(fā)到部署全流程。能夠借助 Cursor 工具和 AI 大模型提升開發(fā)效率、優(yōu)化系統(tǒng)性能與安全性，具備獨(dú)立開發(fā)和維護(hù)企業(yè)級(jí)微服務(wù)項(xiàng)目的能力。


關(guān)鍵技術(shù)清單：
學(xué)習(xí) Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba核心組件，搭建項(xiàng)目的微服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡、服務(wù)調(diào)用基礎(chǔ)架構(gòu)。
掌握 Docker 容器技術(shù)原理，使用 Docker 構(gòu)建、打包、部署項(xiàng)目的各個(gè)微服務(wù)，借助 AI 大模型優(yōu)化 Dockerfile 配置，Cursor 生成自動(dòng)化構(gòu)建腳本。
開發(fā)商品微服務(wù)，實(shí)現(xiàn)商品信息管理、查詢等功能。運(yùn)用 AI 大模型進(jìn)行代碼審查與優(yōu)化，Cursor 輔助編寫重復(fù)業(yè)務(wù)邏輯代碼。
構(gòu)建訂單微服務(wù)，處理訂單創(chuàng)建、支付、狀態(tài)更新等業(yè)務(wù)。利用 AI 大模型預(yù)測(cè)訂單系統(tǒng)高并發(fā)瓶頸，Cursor 協(xié)助編寫高效的訂單處理代碼。
深入學(xué)習(xí) Redis 高級(jí)特性，在項(xiàng)目中使用 Redis 實(shí)現(xiàn)分布式鎖，解決并發(fā)場(chǎng)景下的資源競(jìng)爭(zhēng)問題。
講解 RabbitMQ 消息隊(duì)列原理，在項(xiàng)目中應(yīng)用 RabbitMQ 實(shí)現(xiàn)異步任務(wù)處理（如訂單支付后的異步通知）、流量削峰等功能。
開發(fā)用戶微服務(wù)，涵蓋用戶注冊(cè)、登錄、信息管理等功能。借助 AI 大模型進(jìn)行用戶行為分析，為功能優(yōu)化提供建議，Cursor 輔助完成用戶認(rèn)證授權(quán)代碼編寫。
深入學(xué)習(xí)微服務(wù)間通信方式，基于 Feign 優(yōu)化項(xiàng)目微服務(wù)間的調(diào)用性能與穩(wěn)定性。AI 大模型分析通信鏈路性能瓶頸，Cursor 生成高效的 Feign 接口代碼。
掌握 Nginx 配置與使用，在項(xiàng)目中使用 Nginx 實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡與反向代理，提升系統(tǒng)整體性能與安全性。Cursor 生成 Nginx 配置文件模板。
開發(fā)購(gòu)物車微服務(wù)，實(shí)現(xiàn)購(gòu)物車的添加、刪除、結(jié)算等功能。利用 AI 大模型分析購(gòu)物車業(yè)務(wù)邏輯，進(jìn)行優(yōu)化，Cursor 協(xié)助完成購(gòu)物車數(shù)據(jù)處理代碼。
探討分布式事務(wù)問題，在項(xiàng)目中選擇合適的分布式事務(wù)解決方案（如 Seata）并實(shí)現(xiàn)。
使用 Docker 容器、Kubernetes 等技術(shù)完成項(xiàng)目的整體部署，搭建 CI/CD 流水線實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化部署。AI 大模型優(yōu)化部署流程，Cursor 生成部署腳本。
探索與分析具體業(yè)務(wù)的AI應(yīng)用落地最佳方案實(shí)踐
AI大模型的基本原理和技術(shù)架構(gòu)分析
基于DeepSeek大模型與Langchain4J進(jìn)行ai流程編排
基于訂單業(yè)務(wù)構(gòu)建Agent系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)策略
使用檢索增強(qiáng)生成RAG技術(shù)檢索訂單關(guān)鍵特征，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫(kù)做最優(yōu)匹配
Milvus/Pinecone等常見向量數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹和使用
數(shù)據(jù)向量化的工作原理詳解


階段6、大型企業(yè)級(jí)微服務(wù)從開發(fā)到部署
本階段技能獲得：
通過大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)，還原企業(yè)實(shí)際開發(fā)場(chǎng)景，讓學(xué)員以架構(gòu)師導(dǎo)向驅(qū)動(dòng)，從技術(shù)選型到業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)全流程掌握，并能貫穿所學(xué)，實(shí)際從0搭建到項(xiàng)目部署上線。掌握大型微服務(wù)架構(gòu)核心技術(shù)應(yīng)用落地，掌握k8s云原生架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，掌握20+常見問題解決方案實(shí)現(xiàn)，并能延伸各個(gè)領(lǐng)域。


關(guān)鍵技術(shù)清單：
真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境演練和部署
深入學(xué)習(xí)大型分布式搜索和分析引擎ElasticSearch，并應(yīng)用到專輯檢索等核心模塊
詳細(xì)講解分布式文檔數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB，應(yīng)用在項(xiàng)目中的各種高伸縮性場(chǎng)景
數(shù)據(jù)同步工具Canal的架構(gòu)講解和工作原理，并實(shí)現(xiàn)大型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步方案
完成大型微服務(wù)架構(gòu)系統(tǒng)的微信支付、分布式任務(wù)調(diào)度等等問題
利用AOP面向切面編程與Redisson分布式鎖整合實(shí)現(xiàn)高效且可插拔的緩存機(jī)制
利用阿里的開源框架Seata解決了分布式事務(wù)問題
利用工廠和策略設(shè)計(jì)模式解決接口選擇與多重if-else 問題
利用Xxl-Job分布式任務(wù)調(diào)度平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整更新排行榜與更新Vip過期問題
利用阿里開源工具 Canal，解決Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)與Redis 緩存數(shù)據(jù)一致性問題！
使用 Arthas+JDK 工具處理線上問題以及 JVM 調(diào)優(yōu)等


階段7、大型綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：
基于Python+Langchain的Agent智能體開發(fā)
本階段技能獲得：
1、通過本階段項(xiàng)目所學(xué)，掌握Python語(yǔ)言基礎(chǔ)使用，并能結(jié)合大模型應(yīng)用框架Langchain實(shí)現(xiàn)智能體落地。熟悉開發(fā)企業(yè)商用級(jí) AI 應(yīng)用的流程和細(xì)節(jié)
2、并可以結(jié)合后續(xù)工作實(shí)際場(chǎng)景，具備實(shí)現(xiàn)智能化開發(fā)的完整策略方案的能力
3、熟悉AI智能體工作流應(yīng)用。掌握智能體編排應(yīng)用及設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署，掌握常用的大模型訓(xùn)練和推理框架


關(guān)鍵技術(shù)清單：
LLM的微調(diào)技術(shù)和方法
LLM微調(diào)代碼實(shí)踐
Agent+RAG+LangChain整體流程分析
Python技術(shù)基礎(chǔ)速通專題
LangChain框架功能和組件
LangChain核心與底層原理
LangChain環(huán)境與監(jiān)控
LangChain調(diào)用LLM機(jī)制
向量數(shù)據(jù)庫(kù)專題解析
MCP VS FunctionCalling
MCP的工作原理和核心架構(gòu)
LangChain 與 LangSmith 構(gòu)建與微調(diào)支持LLM的智能應(yīng)用雙重攻略
LangServer快速使用
telegram bot 電報(bào)機(jī)器人
對(duì)接市場(chǎng)主流業(yè)務(wù)，智能體實(shí)戰(zhàn)落地全方案


階段8、
中大企高頻面試題
本階段技能獲得：
通過一線大企高頻面試題精講，可以深入鞏固前面所學(xué)，掌握微服務(wù)和ai應(yīng)用核心。深入學(xué)習(xí)架構(gòu)師核心必備專題：三高問題處理方案、JVM/GC機(jī)制和調(diào)優(yōu)、消息中間件、內(nèi)功心法、大廠力扣算法、設(shè)計(jì)模式等等，可以熟練應(yīng)對(duì)企業(yè)面試和后續(xù)工作中關(guān)于全端開發(fā)、AI應(yīng)用開發(fā)的常見技術(shù)問題！


關(guān)鍵技術(shù)清單：
高可用高并發(fā)專題：如多線程、JUC系列等
性能優(yōu)化專題：JVM/GC、MySQL性能優(yōu)化、集群架構(gòu)等
消息中間件專題：kafka、RabbitMQ等
k8s云原生專題：云計(jì)算、Docker、K8S等
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法專題：棧和隊(duì)列、鏈表、排序、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等
企業(yè)真題精講：BAT等一線大企常見面試題解析
微服務(wù)核心專題：SpringBoot、SpringCloud、Redis等源碼解析
java編程思想專題：集合、反射、面向?qū)ο蟮?/font>
AI大模型專題：SpringAI、Langchain、Langchain4J、RAG、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、MCP、dify等


階段9、就業(yè)指導(dǎo)&模擬面試&就業(yè)答疑
本階段技能獲得
通過面試精講-簡(jiǎn)歷優(yōu)化-簡(jiǎn)歷指導(dǎo)-模擬面試-面試錄音剖析-常見企業(yè)面試流程解析等等，具備當(dāng)下中大廠企業(yè)的技術(shù)和面試能力，并通過反復(fù)演練非常熟悉整個(gè)面試流程，可以從容應(yīng)對(duì)面試和就業(yè)，最終具備中高級(jí)開發(fā)工程師的就業(yè)能力。


關(guān)鍵技術(shù)清單：
面向企業(yè)真題面試精講
1v1模擬面試
簡(jiǎn)歷技巧指導(dǎo)&修改




作者: yuan71058    時(shí)間: 2025-8-11 07:01
樓主，大恩不言謝了！
作者: 761412789    時(shí)間: 2025-8-11 09:13
2025年8月11日 09:13:31，這個(gè)挺牛逼啊
作者: speedupVincent    時(shí)間: 2025-8-12 10:04
agrehgiuviwruner
作者: 阿峻uu    時(shí)間: 2025-8-12 11:22
這個(gè)教程可以，拿一手
作者: 哼哼123哈哈456    時(shí)間: 2025-8-13 23:28
1
作者: cs5117155    時(shí)間: 2025-8-14 17:40
剖析-常見企業(yè)面試流程解析等等，具備當(dāng)下中大廠企業(yè)的技術(shù)和面試能
作者: ml0856351    時(shí)間: 2025-8-15 14:38
111
作者: a982606705    時(shí)間: 2025-8-16 04:41
看看
作者: pnsecbingo    時(shí)間: 2025-8-16 23:26
感謝分享！
作者: 尼比魯人    時(shí)間: 2025-8-19 08:59
祝資源共享吧越來(lái)越火！
作者: onlan    時(shí)間: 2025-8-19 10:06
66666666666
作者: 無(wú)限即無(wú)限    時(shí)間: 2025-8-22 21:31
加油加油
作者: 飛翎2019    時(shí)間: 2025-8-22 23:07
作者: RidEr0    時(shí)間: 5 天前
666666666666666666666
作者: 1820112015    時(shí)間: 3 天前
66666666
作者: 1169739722    時(shí)間: 3 天前
好好好
作者: minzhao222    時(shí)間: 前天 16:54

樓主，大恩不言謝了！



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