金融领域大语言模型实战
从原理到实践,探索 LLM 在金融场景的真实落地

你将获得
- 从理论到落地,从 0 到 1 部署本地化金融大模型
- 掌握 Prompt 工程、大模型微调、知识库构建等核心技能
- 建立对金融 AI 风险、成本、合规与伦理问题的系统认知与判断力
- 拓展思维视野,把握 AI 驱动下金融行业的转型脉络和未来方向
讲师介绍
香港大学硕士,现任 eBay 高级技术专家,在 IT 和金融领域拥有超过 10 年的研发经验。曾先后就职于陆金所等知名互联网金融公司,在技术与互联网金融风控系统业务实践方面积累了深厚的经验。目前,讲师专注于互联网金融领域的技术创新,特别是在风控 MLOps 系统、金融风控模型和大语言模型应用等设计和开发方面有着丰富的实战经验。除此之外,讲师还参与编写了专业书籍《并行计算与程序设计》,在高性能计算与程序设计领域也有深入的研究与实践。
课程介绍
大语言模型正在重构金融行业的游戏规则——从客户服务到资产管理,从风险控制到知识挖掘,AI 的影响无处不在。本课程带你从 0 到 1 探索大语言模型的演进路径,深入理解其在金融领域的核心应用与技术细节。
通过真实场景案例与实战技术讲解,你将掌握包括 FinGPT 部署、Prompt 工程、RAG、LoRA、P-Tuning 在内的一系列关键工具与方法,全面提升在金融 AI 领域的落地能力。课程结尾,我们也不会回避现实中的挑战,成本、合规、伦理等等,力求带你构建能在一线生效的思维框架。
无论你是金融科技从业者、技术开发者,还是对 AI 感兴趣的探索者,这门课程都将为你打开理解与应用大语言模型的新世界。
课程目录
