某机构最新AI应用+JAVA全栈开发培训课程（持续更新中）

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某机构最新AI应用+JAVA全栈开发培训课程（持续更新中）


阶段1、Java 编程基础 + AI 思维启蒙


阶段项目实战
项目实战：
1、用Hutool调用 DeepSeek/千文等大模型 API 实现简单代码生成
2、通过 Prompt 优化提升大模型返回结果准确性（智能问诊）


本阶段技能获得：
1、基础阶段，全面拥抱AI和大模型！提高学习效率！
2、深入学习类、对象、继承、多态等面向对象特性；掌握集合框架中 List、Set、Map 等的使用；
3、学习 Lambda 表达式的语法和应用场景，如在集合的 Stream 操作中使用；掌握 Hutool 工具包中字符串处理、日期操作等常用工具类的使用。
4、学习大模型 API 的调用方法，如 OpenAI API、阿里云通义千问 API 等；掌握 Prompt 工程的基本技巧，如设计有效的 Prompt 以获取准确的大模型输出。


关键技术清单：
1、Java+AI大模型学习路线设计和规划
2、Java 基础强化：Java环境以及基础语法，面向对象编程、集合框架、常用API
3、AI颠覆点：引入 GitHub Copilot 辅助代码生成，对比传统编码效率
4、AI颠覆点：使用 AI 代码审查工具（如 SonarQube+AI 插件）自动检测代码
5、函数式编程与高级工具包：i/o基础、网络基础、泛型、多线程、Lambda、方法引用、Hutool（JSON处理和网络通信）
6、AI颠覆点：结合大模型讲解函数式编程在 AI 场景的应用（如流式数据处理）
7、AI颠覆点：利用Hutool简化 与 AI 大模型的联动（如用 Hutool 封装大模型 API 调用）
8、AI 大模型交互入门：大模型调用原理、掌握 Prompt 工程的基本技巧，设计有效的 Prompt 以获取准确的大模型输出


阶段2、数据库与前端核心
阶段项目实战
项目实战：
1、设计一套电商商品库存管理系统数据库，使用 AI 工具生成数据库迁移脚本，利用大模型优化库存查询 SQL。
2、用 Stable Diffusion 生成前端 UI 素材，结合 Midjourney 实现动态视觉效果。
3、开发一个 Vue3 电商商品展示页面，使用 AI 生成页面素材，实现智能表单功能。
本阶段技能获得
1、掌握数据库开发和优化技术，了解 AI 在数据库开发中的应用，能够编写高效稳定的数据库语句。
2、掌握 Vue3 前端开发技术群和 HTTP 协议，了解 AI 在前端开发中的应用，能够开发交互性强的前端页面。


关键技术清单：
AI颠覆点：AI 工具自动生成数据库脚本和数据迁移
AI颠覆点：大模型优化 SQL 执行计划，大模型分析性能瓶颈并给出优化建和实践
反射技术：反射概念、反射使用场景、反射基本语法使用 （Java基础：反射迁移到此处）
利用AI大模型交互，快速讲解JDBC概念和基本使用以及Hutool工具简化JDBC操作
前端工程化基础概念和路线说明
学习 Vue3 的组件化开发、响应式原理、生命周期钩子等
掌握前端工程化核心环境工具Node,NPM,Vite等
掌握 HTTP 协议的工作原理和请求 / 响应格式，利用Axios完成前端异步通信处理
掌握基于 Vue 3，面向设计师和开发者的组件库Element Plus
AI颠覆点：AI 生成前端 UI 素材与动态视觉效果利用大模型生成动态的动画效果
AI颠覆点：开发 “AI 智能表单”,集成大模型实现输入内容自动补全、语义校验


阶段3、AI基础与开发工具链
阶段项目实战
项目实战：
开发一个完整的前端项目（如在线图书管理系统），全程使用 Cursor 进行代码编写，结合大模型完成测试和调试工作。


本阶段技能获得：
1、熟悉智能开发工具和主流大模型的基本情况，建立使用这些工具和模型辅助开发的意识。
2、设计时模拟不同架构的运行情况，预测潜在问题并提供改进建议；大模型则能提供行业内类似项目的架构参考。
3、掌握使用 AI 工具进行项目需求分析和架构设计的方法，能够借助工具设计出合理、高效的项目架构。


关键技术清单：
大模型与智能开发工具认知：详细介绍 Trae 和 Cursor 等智能开发工具的特点、功能及适用场景
AI工具核心功能讲解：代码优化和智能补全功能以及代码生成与调试协助功能
AI 工具进行项目需求分析和架构设计的方法，使用AI工具设计合理、高效的项目架构


阶段5、单体架构生态核心
阶段项目实战
项目实战：
基于 Cursor + 大模型+单体架构的智能问答社区开发（前后端分离的轻量级问答平台，集成大模型实现智能问答功能，通过 Cursor 提升开发效率，覆盖 JavaWeb 全栈技术与 AI 工具链。）


本阶段技能获得：
1、系统掌握 JavaWeb 基础核心技术，包括 JavaWeb 交互模式、核心框架等
2、熟练运用主流框架SpringBoot+SSM进行项目开发，具备独立搭建和实践企业级单体 JavaWeb 项目能力，为后续进阶学习和项目实战奠定坚实基础。


关键技术清单：
掌握 Servlet 基础及高级应用，代码实现与并发性能调优。
理解前后端分离模式，用 Jackson 处理 JSON、Postman 联调，AI 优化数据交互流程。
了解 Filter、Listener 基础及场景运用，推荐配置与实现方案。
框架演进与 Maven：剖析 SSH 到 SSM 再到 Spring Boot 演进，掌握 Maven，优化依赖管理。
学习 Spring Boot 搭建、配置及 Spring 核心功能（IoC/DI、AOP 等），AI 辅助项目搭建与功能实现。
SpringMVC 与 MyBatis 应用：基于 Spring Boot 学 SpringMVC、MyBatis 及 MyBatis - Plus，AI 优化接口与 SQL 编写。
Spring Boot 高级特性：探究注解扩展、自定义 Starter 等，分析日志、推荐部署方案。
掌握 Git 基本操作与原理，AI 辅助分析变更、规避冲突、生成日志，用于项目代码版本管理。
熟悉 Linux 架构、文件系统及核心命令，AI 辅助诊断故障、优化系统参数，用于项目服务器运维。
学会 Redis 数据结构与操作，掌握相关集成使用，优化缓存策略、提升读写性能，用于项目数据缓存管理。


阶段5、大模型应用工程化落地实战
本阶段技能获得：
通过本项目学习，学员能够全面掌握分布式和微服务相关技术在项目中的应用，熟练使用 Spring Cloud、Docker、RabbitMQ、Redis、Nginx 等技术栈完成小智医疗项目的从开发到部署全流程。能够借助 Cursor 工具和 AI 大模型提升开发效率、优化系统性能与安全性，具备独立开发和维护企业级微服务项目的能力。


关键技术清单：
学习 Spring Cloud / Spring Cloud Alibaba核心组件，搭建项目的微服务注册与发现、负载均衡、服务调用基础架构。
掌握 Docker 容器技术原理，使用 Docker 构建、打包、部署项目的各个微服务，借助 AI 大模型优化 Dockerfile 配置，Cursor 生成自动化构建脚本。
开发商品微服务，实现商品信息管理、查询等功能。运用 AI 大模型进行代码审查与优化，Cursor 辅助编写重复业务逻辑代码。
构建订单微服务，处理订单创建、支付、状态更新等业务。利用 AI 大模型预测订单系统高并发瓶颈，Cursor 协助编写高效的订单处理代码。
深入学习 Redis 高级特性，在项目中使用 Redis 实现分布式锁，解决并发场景下的资源竞争问题。
讲解 RabbitMQ 消息队列原理，在项目中应用 RabbitMQ 实现异步任务处理（如订单支付后的异步通知）、流量削峰等功能。
开发用户微服务，涵盖用户注册、登录、信息管理等功能。借助 AI 大模型进行用户行为分析，为功能优化提供建议，Cursor 辅助完成用户认证授权代码编写。
深入学习微服务间通信方式，基于 Feign 优化项目微服务间的调用性能与稳定性。AI 大模型分析通信链路性能瓶颈，Cursor 生成高效的 Feign 接口代码。
掌握 Nginx 配置与使用，在项目中使用 Nginx 实现负载均衡与反向代理，提升系统整体性能与安全性。Cursor 生成 Nginx 配置文件模板。
开发购物车微服务，实现购物车的添加、删除、结算等功能。利用 AI 大模型分析购物车业务逻辑，进行优化，Cursor 协助完成购物车数据处理代码。
探讨分布式事务问题，在项目中选择合适的分布式事务解决方案（如 Seata）并实现。
使用 Docker 容器、Kubernetes 等技术完成项目的整体部署，搭建 CI/CD 流水线实现自动化部署。AI 大模型优化部署流程，Cursor 生成部署脚本。
探索与分析具体业务的AI应用落地最佳方案实践
AI大模型的基本原理和技术架构分析
基于DeepSeek大模型与Langchain4J进行ai流程编排
基于订单业务构建Agent系统实现策略
使用检索增强生成RAG技术检索订单关键特征，结合向量数据库做最优匹配
Milvus/Pinecone等常见向量数据库的介绍和使用
数据向量化的工作原理详解


阶段6、大型企业级微服务从开发到部署
本阶段技能获得：
通过大型项目实战学习，还原企业实际开发场景，让学员以架构师导向驱动，从技术选型到业务设计全流程掌握，并能贯穿所学，实际从0搭建到项目部署上线。掌握大型微服务架构核心技术应用落地，掌握k8s云原生架构实现，掌握20+常见问题解决方案实现，并能延伸各个领域。


关键技术清单：
真实生产环境演练和部署
深入学习大型分布式搜索和分析引擎ElasticSearch，并应用到专辑检索等核心模块
详细讲解分布式文档数据库MongoDB，应用在项目中的各种高伸缩性场景
数据同步工具Canal的架构讲解和工作原理，并实现大型系统的数据同步方案
完成大型微服务架构系统的微信支付、分布式任务调度等等问题
利用AOP面向切面编程与Redisson分布式锁整合实现高效且可插拔的缓存机制
利用阿里的开源框架Seata解决了分布式事务问题
利用工厂和策略设计模式解决接口选择与多重if-else 问题
利用Xxl-Job分布式任务调度平台，实现动态调整更新排行榜与更新Vip过期问题
利用阿里开源工具 Canal，解决Mysql数据库与Redis 缓存数据一致性问题！
使用 Arthas+JDK 工具处理线上问题以及 JVM 调优等


阶段7、大型综合项目实战：
基于Python+Langchain的Agent智能体开发
本阶段技能获得：
1、通过本阶段项目所学，掌握Python语言基础使用，并能结合大模型应用框架Langchain实现智能体落地。熟悉开发企业商用级 AI 应用的流程和细节
2、并可以结合后续工作实际场景，具备实现智能化开发的完整策略方案的能力
3、熟悉AI智能体工作流应用。掌握智能体编排应用及设计、开发和部署，掌握常用的大模型训练和推理框架


关键技术清单：
LLM的微调技术和方法
LLM微调代码实践
Agent+RAG+LangChain整体流程分析
Python技术基础速通专题
LangChain框架功能和组件
LangChain核心与底层原理
LangChain环境与监控
LangChain调用LLM机制
向量数据库专题解析
MCP VS FunctionCalling
MCP的工作原理和核心架构
LangChain 与 LangSmith 构建与微调支持LLM的智能应用双重攻略
LangServer快速使用
telegram bot 电报机器人
对接市场主流业务，智能体实战落地全方案


阶段8、
中大企高频面试题
本阶段技能获得：
通过一线大企高频面试题精讲，可以深入巩固前面所学，掌握微服务和ai应用核心。深入学习架构师核心必备专题：三高问题处理方案、JVM/GC机制和调优、消息中间件、内功心法、大厂力扣算法、设计模式等等，可以熟练应对企业面试和后续工作中关于全端开发、AI应用开发的常见技术问题！


关键技术清单：
高可用高并发专题：如多线程、JUC系列等
性能优化专题：JVM/GC、MySQL性能优化、集群架构等
消息中间件专题：kafka、RabbitMQ等
k8s云原生专题：云计算、Docker、K8S等
数据结构和算法专题：栈和队列、链表、排序、动态规划等
企业真题精讲：BAT等一线大企常见面试题解析
微服务核心专题：SpringBoot、SpringCloud、Redis等源码解析
java编程思想专题：集合、反射、面向对象等
AI大模型专题：SpringAI、Langchain、Langchain4J、RAG、向量数据库、MCP、dify等


阶段9、就业指导&模拟面试&就业答疑
本阶段技能获得
通过面试精讲-简历优化-简历指导-模拟面试-面试录音剖析-常见企业面试流程解析等等，具备当下中大厂企业的技术和面试能力，并通过反复演练非常熟悉整个面试流程，可以从容应对面试和就业，最终具备中高级开发工程师的就业能力。


关键技术清单：
面向企业真题面试精讲
1v1模拟面试
简历技巧指导&修改

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yuan71058

楼主，大恩不言谢了！

761412789

2025年8月11日 09:13:31，这个挺牛逼啊

speedupVincent

agrehgiuviwruner

阿峻uu

这个教程可以，拿一手

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