• 掌握 DeepSeek 模型使用、部署与应用方案
• 实战演练，基于 DeepSeek 开发四大 AI 项目
• DeepSeek、RAG、LangGraph 等前沿技术速递
• 举一反三，提升 AI 应用开发工程化能力

随着 DeepSeek 系列模型的发布，国内终于有了一款能够比肩 GPT 的模型，这将极大推动国内应用 AI 化的发展进程。2025 年 AI 应用发展的步伐会变得更快。

无论是否是计算机或 AI 专业出身，每个人都有机会在 AIGC 浪潮中找到自己的位置。为了帮助你与时俱进，快速拥抱 DeepSeek 等前沿技术，我们邀请了邢云阳老师开设这门课程，带你学习如何基于 DeepSeek，综合提升自己的 AI 应用开发工程化能力。

本课程将会涉及当前业界最主流的 AI 应用开发思想、套路、工具以及框架，设计的实战项目也会聚焦 DeepSeek 模型的某个特点。对于 AI 开发老鸟，可以与时俱进，查漏补缺，掌握业界前沿的开发思想和工具；而对于 AI 开发新手，则可以绕过过去几年我摸爬滚打的弯路，借力 DeepSeek，快速入门 AI 应用开发领域。

课程分为六个章节，具体设计思路如下：

前置课程：探讨普通程序员如何使用和学习 DeepSeek，有哪些探索方向，并学习 AI 应用开发不可或缺的 Agent 技术。

第一章：揭秘云厂商针对不同的客户群体，私有化部署 DeepSeek 的几种不同方案。包括单卡的量化版部署、多卡的高可用负载均衡方案、多卡的分布式部署方案以及在消费级硬件，比如纯 CPU 上部署 DeepSeek 的方案等等。最后还将体验如何微调和蒸馏 R1 大模型。

第二章：利用 DeepSeek 的深度思考能力以及超强的写作能力，开发一个求助助手。本项目还会引入模型上下文协议（MCP）来让模型连接本地文件系统、数据库、调用工具等等。

第三章：利用 DeepSeek 出色的数学理解力，用平台化开发的方式，构建一个 AI 版“作业帮”，该项目还将涉及多模态、RAG、工作流等热点技术。

第四章：代码能力是 DeepSeek 的亮点之一，目前已经有多个智能编程软件宣布接入了 DeepSeek。所以这个项目我们不打算重复造轮子，而是以构建 Golang 的 Web 后端项目为例，利用目前非常热门的 LangGraph 框架，让 AI 稳定生成固定项目代码风格的代码。

第五章：探索 AI 与金融领域的结合，我们将以 A 股市场为主题，做一下探索性的开发，包括股票名称代码查询、数据分析统计、简单量化策略等。

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