某機構最新AI應用+JAVA全棧開發(fā)培訓課程（持續(xù)更新中）

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某機構最新AI應用+JAVA全棧開發(fā)培訓課程（持續(xù)更新中）


階段1、Java 編程基礎 + AI 思維啟蒙


階段項目實戰(zhàn)
項目實戰(zhàn)：
1、用Hutool調用 DeepSeek/千文等大模型 API 實現(xiàn)簡單代碼生成
2、通過 Prompt 優(yōu)化提升大模型返回結果準確性（智能問診）


本階段技能獲得：
1、基礎階段，全面擁抱AI和大模型！提高學習效率！
2、深入學習類、對象、繼承、多態(tài)等面向對象特性；掌握集合框架中 List、Set、Map 等的使用；
3、學習 Lambda 表達式的語法和應用場景，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、學習大模型 API 的調用方法，如 OpenAI API、阿里云通義千問 API 等；掌握 Prompt 工程的基本技巧，如設計有效的 Prompt 以獲取準確的大模型輸出。


關鍵技術清單：
1、Java+AI大模型學習路線設計和規(guī)劃
2、Java 基礎強化：Java環(huán)境以及基礎語法，面向對象編程、集合框架、常用API
3、AI顛覆點：引入 GitHub Copilot 輔助代碼生成，對比傳統(tǒng)編碼效率
4、AI顛覆點：使用 AI 代碼審查工具（如 SonarQube+AI 插件）自動檢測代碼
5、函數(shù)式編程與高級工具包：i/o基礎、網絡基礎、泛型、多線程、Lambda、方法引用、Hutool（JSON處理和網絡通信）
6、AI顛覆點：結合大模型講解函數(shù)式編程在 AI 場景的應用（如流式數(shù)據(jù)處理）
7、AI顛覆點：利用Hutool簡化 與 AI 大模型的聯(lián)動（如用 Hutool 封裝大模型 API 調用）
8、AI 大模型交互入門：大模型調用原理、掌握 Prompt 工程的基本技巧，設計有效的 Prompt 以獲取準確的大模型輸出


階段2、數(shù)據(jù)庫與前端核心
階段項目實戰(zhàn)
項目實戰(zhàn)：
1、設計一套電商商品庫存管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，使用 AI 工具生成數(shù)據(jù)庫遷移腳本，利用大模型優(yōu)化庫存查詢 SQL。
2、用 Stable Diffusion 生成前端 UI 素材，結合 Midjourney 實現(xiàn)動態(tài)視覺效果。
3、開發(fā)一個 Vue3 電商商品展示頁面，使用 AI 生成頁面素材，實現(xiàn)智能表單功能。
本階段技能獲得
1、掌握數(shù)據(jù)庫開發(fā)和優(yōu)化技術，了解 AI 在數(shù)據(jù)庫開發(fā)中的應用，能夠編寫高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫語句。
2、掌握 Vue3 前端開發(fā)技術群和 HTTP 協(xié)議，了解 AI 在前端開發(fā)中的應用，能夠開發(fā)交互性強的前端頁面。


關鍵技術清單：
AI顛覆點：AI 工具自動生成數(shù)據(jù)庫腳本和數(shù)據(jù)遷移
AI顛覆點：大模型優(yōu)化 SQL 執(zhí)行計劃，大模型分析性能瓶頸并給出優(yōu)化建和實踐
反射技術：反射概念、反射使用場景、反射基本語法使用 （Java基礎：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工具簡化JDBC操作
前端工程化基礎概念和路線說明
學習 Vue3 的組件化開發(fā)、響應式原理、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)議的工作原理和請求 / 響應格式，利用Axios完成前端異步通信處理
掌握基于 Vue 3，面向設計師和開發(fā)者的組件庫Element Plus
AI顛覆點：AI 生成前端 UI 素材與動態(tài)視覺效果利用大模型生成動態(tài)的動畫效果
AI顛覆點：開發(fā) “AI 智能表單”,集成大模型實現(xiàn)輸入內容自動補全、語義校驗


階段3、AI基礎與開發(fā)工具鏈
階段項目實戰(zhàn)
項目實戰(zhàn)：
開發(fā)一個完整的前端項目（如在線圖書管理系統(tǒng)），全程使用 Cursor 進行代碼編寫，結合大模型完成測試和調試工作。


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。
2、設計時模擬不同架構的運行情況，預測潛在問題并提供改進建議；大模型則能提供行業(yè)內類似項目的架構參考。
3、掌握使用 AI 工具進行項目需求分析和架構設計的方法，能夠借助工具設計出合理、高效的項目架構。


關鍵技術清單：
大模型與智能開發(fā)工具認知：詳細介紹 Trae 和 Cursor 等智能開發(fā)工具的特點、功能及適用場景
AI工具核心功能講解：代碼優(yōu)化和智能補全功能以及代碼生成與調試協(xié)助功能
AI 工具進行項目需求分析和架構設計的方法，使用AI工具設計合理、高效的項目架構


階段5、單體架構生態(tài)核心
階段項目實戰(zhàn)
項目實戰(zhàn)：
基于 Cursor + 大模型+單體架構的智能問答社區(qū)開發(fā)（前后端分離的輕量級問答平臺，集成大模型實現(xiàn)智能問答功能，通過 Cursor 提升開發(fā)效率，覆蓋 JavaWeb 全棧技術與 AI 工具鏈。）


本階段技能獲得：
1、系統(tǒng)掌握 JavaWeb 基礎核心技術，包括 JavaWeb 交互模式、核心框架等
2、熟練運用主流框架SpringBoot+SSM進行項目開發(fā)，具備獨立搭建和實踐企業(yè)級單體 JavaWeb 項目能力，為后續(xù)進階學習和項目實戰(zhàn)奠定堅實基礎。


關鍵技術清單：
掌握 Servlet 基礎及高級應用，代碼實現(xiàn)與并發(fā)性能調優(yōu)。
理解前后端分離模式，用 Jackson 處理 JSON、Postman 聯(lián)調，AI 優(yōu)化數(shù)據(jù)交互流程。
了解 Filter、Listener 基礎及場景運用，推薦配置與實現(xiàn)方案。
框架演進與 Maven：剖析 SSH 到 SSM 再到 Spring Boot 演進，掌握 Maven，優(yōu)化依賴管理。
學習 Spring Boot 搭建、配置及 Spring 核心功能（IoC/DI、AOP 等），AI 輔助項目搭建與功能實現(xiàn)。
SpringMVC 與 MyBatis 應用：基于 Spring Boot 學 SpringMVC、MyBatis 及 MyBatis - Plus，AI 優(yōu)化接口與 SQL 編寫。
Spring Boot 高級特性：探究注解擴展、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，用于項目代碼版本管理。
熟悉 Linux 架構、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)，用于項目服務器運維。
學會 Redis 數(shù)據(jù)結構與操作，掌握相關集成使用，優(yōu)化緩存策略、提升讀寫性能，用于項目數(shù)據(jù)緩存管理。


階段5、大模型應用工程化落地實戰(zhàn)
本階段技能獲得：
通過本項目學習，學員能夠全面掌握分布式和微服務相關技術在項目中的應用，熟練使用 Spring Cloud、Docker、RabbitMQ、Redis、Nginx 等技術棧完成小智醫(yī)療項目的從開發(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，具備獨立開發(fā)和維護企業(yè)級微服務項目的能力。


關鍵技術清單：
學習 Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba核心組件，搭建項目的微服務注冊與發(fā)現(xiàn)、負載均衡、服務調用基礎架構。
掌握 Docker 容器技術原理，使用 Docker 構建、打包、部署項目的各個微服務，借助 AI 大模型優(yōu)化 Dockerfile 配置，Cursor 生成自動化構建腳本。
開發(fā)商品微服務，實現(xiàn)商品信息管理、查詢等功能。運用 AI 大模型進行代碼審查與優(yōu)化，Cursor 輔助編寫重復業(yè)務邏輯代碼。
構建訂單微服務，處理訂單創(chuàng)建、支付、狀態(tài)更新等業(yè)務。利用 AI 大模型預測訂單系統(tǒng)高并發(fā)瓶頸，Cursor 協(xié)助編寫高效的訂單處理代碼。
深入學習 Redis 高級特性，在項目中使用 Redis 實現(xiàn)分布式鎖，解決并發(fā)場景下的資源競爭問題。
講解 RabbitMQ 消息隊列原理，在項目中應用 RabbitMQ 實現(xiàn)異步任務處理（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，涵蓋用戶注冊、登錄、信息管理等功能。借助 AI 大模型進行用戶行為分析，為功能優(yōu)化提供建議，Cursor 輔助完成用戶認證授權代碼編寫。
深入學習微服務間通信方式，基于 Feign 優(yōu)化項目微服務間的調用性能與穩(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，在項目中使用 Nginx 實現(xiàn)負載均衡與反向代理，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)購物車微服務，實現(xiàn)購物車的添加、刪除、結算等功能。利用 AI 大模型分析購物車業(yè)務邏輯，進行優(yōu)化，Cursor 協(xié)助完成購物車數(shù)據(jù)處理代碼。
探討分布式事務問題，在項目中選擇合適的分布式事務解決方案（如 Seata）并實現(xiàn)。
使用 Docker 容器、Kubernetes 等技術完成項目的整體部署，搭建 CI/CD 流水線實現(xiàn)自動化部署。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)務的AI應用落地最佳方案實踐
AI大模型的基本原理和技術架構分析
基于DeepSeek大模型與Langchain4J進行ai流程編排
基于訂單業(yè)務構建Agent系統(tǒng)實現(xiàn)策略
使用檢索增強生成RAG技術檢索訂單關鍵特征，結合向量數(shù)據(jù)庫做最優(yōu)匹配
Milvus/Pinecone等常見向量數(shù)據(jù)庫的介紹和使用
數(shù)據(jù)向量化的工作原理詳解


階段6、大型企業(yè)級微服務從開發(fā)到部署
本階段技能獲得：
通過大型項目實戰(zhàn)學習，還原企業(yè)實際開發(fā)場景，讓學員以架構師導向驅動，從技術選型到業(yè)務設計全流程掌握，并能貫穿所學，實際從0搭建到項目部署上線。掌握大型微服務架構核心技術應用落地，掌握k8s云原生架構實現(xiàn)，掌握20+常見問題解決方案實現(xiàn)，并能延伸各個領域。


關鍵技術清單：
真實生產環(huán)境演練和部署
深入學習大型分布式搜索和分析引擎ElasticSearch，并應用到專輯檢索等核心模塊
詳細講解分布式文檔數(shù)據(jù)庫MongoDB，應用在項目中的各種高伸縮性場景
數(shù)據(jù)同步工具Canal的架構講解和工作原理，并實現(xiàn)大型系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步方案
完成大型微服務架構系統(tǒng)的微信支付、分布式任務調度等等問題
利用AOP面向切面編程與Redisson分布式鎖整合實現(xiàn)高效且可插拔的緩存機制
利用阿里的開源框架Seata解決了分布式事務問題
利用工廠和策略設計模式解決接口選擇與多重if-else 問題
利用Xxl-Job分布式任務調度平臺，實現(xiàn)動態(tài)調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 調優(yōu)等


階段7、大型綜合項目實戰(zhàn)：
基于Python+Langchain的Agent智能體開發(fā)
本階段技能獲得：
1、通過本階段項目所學，掌握Python語言基礎使用，并能結合大模型應用框架Langchain實現(xiàn)智能體落地。熟悉開發(fā)企業(yè)商用級 AI 應用的流程和細節(jié)
2、并可以結合后續(xù)工作實際場景，具備實現(xiàn)智能化開發(fā)的完整策略方案的能力
3、熟悉AI智能體工作流應用。掌握智能體編排應用及設計、開發(fā)和部署，掌握常用的大模型訓練和推理框架


關鍵技術清單：
LLM的微調技術和方法
LLM微調代碼實踐
Agent+RAG+LangChain整體流程分析
Python技術基礎速通專題
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調用LLM機制
向量數(shù)據(jù)庫專題解析
MCP VS FunctionCalling
MCP的工作原理和核心架構
LangChain 與 LangSmith 構建與微調支持LLM的智能應用雙重攻略
LangServer快速使用
telegram bot 電報機器人
對接市場主流業(yè)務，智能體實戰(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，掌握微服務和ai應用核心。深入學習架構師核心必備專題：三高問題處理方案、JVM/GC機制和調優(yōu)、消息中間件、內功心法、大廠力扣算法、設計模式等等，可以熟練應對企業(yè)面試和后續(xù)工作中關于全端開發(fā)、AI應用開發(fā)的常見技術問題！


關鍵技術清單：
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、集群架構等
消息中間件專題：kafka、RabbitMQ等
k8s云原生專題：云計算、Docker、K8S等
數(shù)據(jù)結構和算法專題：棧和隊列、鏈表、排序、動態(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、面向對象等
AI大模型專題：SpringAI、Langchain、Langchain4J、RAG、向量數(shù)據(jù)庫、MCP、dify等


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


關鍵技術清單：
面向企業(yè)真題面試精講
1v1模擬面試
簡歷技巧指導&修改

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2025年8月11日 09:13:31，這個挺牛逼啊

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