---

软件架构与隐私计算实战精讲

收益目标：掌握软件架构核心知识：深入理解软件架构的定义、时空观、质量属性与常见架构模式，提升架构设计能力。 了解隐私计算关键技术：学习隐私计算的基本原理、多方加密、可信执行环境、联邦学习等技术，掌握隐私保护方法。 提升实战应用能力：通过AI开放平台架构实践、智能音箱性能优化实践等案例，学习软件架构与隐私计算的实战应用。 洞察技术演进方向：了解软件架构与隐私计算的最新发展趋势，为技术决策与项目规划提供参考。 拓展行业视野：结合清华大学软件学院研究生课程与某证券公司企业内训案例，学习行业领先企业的成功经验，拓宽技术视野。

适应人群：软件开发工程师：希望深入了解软件架构设计原则与模式，提升系统设计能力。 架构师：需要掌握软件架构的演进方向与隐私计算技术，优化现有系统架构。 数据工程师：关注数据价值与隐私保护，学习隐私计算技术在数据处理中的应用。 技术团队负责人：致力于提升团队的技术水平，推动软件架构与隐私计算在企业中的应用。 对软件架构与隐私计算感兴趣的IT专业人员：希望提升自己在相关领域的专业素养，为个人职业发展和企业技术升级做出贡献。

关键词：其他，软件架构，架构设计

---

研发骨干进阶架构师的15项修炼

收益目标：本课认为“当堂夯实的技能，可用于实际工作”。所以，要求学员必备电脑和U盘，借大量实例研习，师生一起分析、设计、思考、验证 架构方法与技巧的实际应用之道。 新课推出一年来，客户给予了非常好的评价。其中包括： 评价一：技能实用、且体系化，U盘材料丰富真实，使“实战”有真实感。 评价二：实战结尾，老师提供《架构设计书doc》有多个版本，便于对比体会。

适应人群：暂无

关键词：其他，架构设计

---

C#面向对象设计和开发最佳实践

收益目标：简洁、高效的代码是保证代码质量的一个前提条件，而充分了解一门编程语言的高级特性，才能保证开发人员写出简洁、高效代码。 作为世界上设计最为优良的编程语言——C#，其中包含了很多高级特性和技巧。本课程就是给一线开发人员深入讲解这些内容，以便让他们在实际代码编写工作当中，使用这些特性和技巧，编写出符合需求和设计的高质量代码。

适应人群：开发嵌入式产品的软件架构师、软件设计师、程序员。 该培训对于开发以下类型嵌入式产品特别有帮助： 1、业务逻辑特别复杂 2、集成功能繁多 3、测试环境/条件难以创造

关键词：其他，架构设计，自动化测试

---

自动化运维&AIOps实践

收益目标：1、掌握AIOps核心场景与工具链：了解各大公司AIOps落地场景、常用工具及其价值，把握行业发展趋势。 2、理解LLM与运维结合实践：学习LLM在DevOps、K8S、监控等工具链中的具体应用与未来方向。 3、构建自动化运维架构能力：通过互联网、电商、社交等企业案例，掌握三层架构、混合云管理等核心架构设计方法。 4、具备AIOps落地实战经验：通过报警收敛、故障预测、多维监控等案例，掌握AIOps在真实业务中的实施路径。 5、提升问题解决与方案设计能力：通过分组实战演练，系统分析现状、制定目标、形成可落地方案，并获得讲师点评。

适应人群：高级程序员、系统架构师、系统管理员、运维工程师、运维架构师、项目经理以及其他具有与运维相关的人员。

关键词：互联网，架构设计，运维，自动化运维，企业级，工具链，电商

---

大数据-融合集成平台（技术选型详解）

收益目标：暂无

适应人群：系统架构师，业务架构师，云原生架构师，大数据架构师，运维架构师，DBA架构师，解决方案架构师。对分布式数据库知识和应用感兴趣的IT工作者。

关键词：互联网，传统金融，其他，架构师，架构设计，大数据，数据架构，数据库，转型，分布式

---

大模型底层原理深度剖析解密

收益目标：暂无

适应人群： 希望掌握大模型底层原理、底层架构、提示词工程的在校学生、软件开发人员、售前工程师、在咨询顾问及业务人员。

关键词：其他，架构设计，变革，企业级

---

领域驱动设计DDD与微服务设计

收益目标：暂无

适应人群：暂无

关键词：传统金融，其他，架构设计，微服务，领域驱动设计

---

企业 AI 智能体赋能实战——打造 10 倍效率的数字员工

收益目标：1. 全面理解 AI 智能体的发展趋势及其在企业提效、降本、增收中的应用价值 2. 熟悉 GPTS、Coze、Dify 等主流智能体平台的使用方法与部署逻辑 3. 掌握结构化提示词设计技巧，提升 AI 指令响应的准确性与智能化水平 4. 能够独立搭建办公类 AI 智能体，提升在内容生成、信息整理、流程执行等方面的工作效率 5. 掌握智能知识库构建与调用机制，实现 AI 在客服、培训、知识问答等场景中的专业表现 6. 掌握 AI 智能体与微信、飞书、小程序、API 等多端集成方式，打通企业内部与外部沟通场景 7. 熟悉图文、表格、图表、视频等多模态智能体的搭建与工作流自动化执行方法 8. 建立 AI 驱动的办公与管理思维，养成将 AI 智能体深度融入业务日常的能力

适应人群：暂无

关键词：互联网，架构设计，企业级

---

分布式架构

收益目标：通过大量的一手的真实案例讨论，听众可以深刻的理解大规模分布式技术架构的设计方法和原则。理解RPC框架，MQ框架，NOSQL，分布式监控系统，分布式配置系统，分布式调度系统，分布式Cache，分布式文件系统等关键技术的基本原理和应用技巧，应用过程中的常见问题和注意事项，从而具备大规模可伸缩分布式系统的大局观和架构能力。

适应人群：各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题，需要梳理解答的团队和个人，效果最佳。

关键词：电商，架构设计

---

微软解决方案框架设计方法在RUP过程模型中的应用

收益目标：学习该课程后，学生能够： 为业务解决方案设计收集和分析信息 理解不同的软件设计方法论的异同点 理解软件设计模式 设计软件架构 设计方案并且进行实施 对设计流程进行管理 创建安全的设计

适应人群：暂无

关键词：其他，软件架构，架构设计，软件设计

---

软件需求设计UML建模全程实例剖析

收益目标：通过大量练习和项目实践，使软件组织真正理解如何结合用例、类图、序列图、状态图、组件图等UML要素来完成业务建模、需求、分析和设计的流程，能在项目开发中灵活应用。

适应人群：有一年以上项目经验的需求或设计（编码）人员，头衔包括但不限于程序员、产品经理、架构师、项目经理、业务分析师。

关键词：其他，UML，软件需求，架构设计，面向对象，产品经理，领域驱动设计，模型驱动开发

---

AI 智能体进阶实战——打造高精 度与持续学习的数字员工

收益目标：完成本课程学习后，学员将能够系统掌握智能体从构建到优化再到进化的全链路能 力，实现从“使用 AI”到“打造 AI 智能生态”的跨越。 1）掌握智能体的架构逻辑与核心原理 • 理解从大模型到智能体的技术演化趋势与应用边界。 • 掌握智能体的功能布局、调用机制与记忆架构，为实战打下基础。 2）具备高精度提示词与模型适配能力 • 学会构建结构化提示词体系，掌握推理模型与通用模型的区别与应用。 • 理解 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi、ChatGLM 等模型的优劣势与选型思路。 3）实现智能体在企业流程中的实战落地 • 掌握智能体在任务自动化、信息分析、客户洞察等核心业务中的应用场景。 • 学会通过工作流与 API 整合，实现企业级智能体的端到端部署。 4）构建智能体驱动的数据闭环与知识体系 • 理解从数据采集、处理、标注、反馈到再利用的完整链路。 • 掌握高质量数据筛选、合成与增强策略，为智能体提供持续优化的知识基础。 5）体系化提升智能体的准确率与稳定性 • 掌握模型微调、提示词工程、ReAct 框架与 RAG 知识增强的优化方法。 • 能够针对不同业务场景，设计高精度的“模型 × 提示词 × 工作流”方案。 6）掌握智能体的自反思与自进化机制 • 学会让智能体具备自我评估、自我修正与自我再生长的能力。 • 理解在线反馈与离线优化的循环机制，实现智能体持续学习与演进。 7）理解多智能体协同与群体学习体系 • 掌握多智能体的协同架构、任务分工与知识共享策略。 • 学会设计群体学习与版本管理机制，让智能体系统实现动态优化与协同进化。

适应人群：暂无

关键词：互联网，架构设计