智算超节点集群和数据中心集群原理和应用案例
传统以横向扩展为主的数据中心集群，由于存在节点间通信延迟高、带宽受限、能效低下等固有瓶颈，已难以满足极致算力应用的连续、高效需求。智算超节点集群通过纵向深度耦合与异构资源池化的创新架构，结合高速互联与先进液冷技术，实现了算力密度与能效的跨越式提升，正成为支撑国家与产业智能升级的新型算力基石。本课程旨在系统解析这一颠覆性技术的核心原理、架构演进与落地实践。
周红伟
银行大数据技术架构设计和大数据场景化解决方案
大数据和大模型算法实战专家—周红伟老师课程背景随着大模型发展和数据要素入表的客观要求，大数据技术和大数据应用也迎来了二次爆发。同时运营商也累计了大量的数据，也希望实现数据要素估值、流通和变现。避免运营商睡在大数据的金矿上。本课程主要内容包括：大数据应用开发流程、大数据主流技术、大数据场景化解决方案（离线批处理、实时检索、实时流处理）。包括大数据应用开发，大数据离线处理技术和场景化解决方
FDE大模型前沿部署业务工程提炼和大模型全栈开发部署
大模型实战专家—周红伟 法国科学院数据算法博士/前里人工智能专家/马上金融风控负责人课程背景FDE前沿部署工程师。FDE站在模型和业务的交界线上，做的事包括：把模型部署到异构硬件上、把推理延迟压到业务可接受的范围、在客户私有环境里搞定国产化适配、在半夜告警时第一时间定位是模型问题还是系统问题、在成本失控前把Token消耗降下来。大模型全栈开发是要把模型能力封装成产品功能，再把产品功能交付给客户，最
“十五五”通信行业转型和运营商人工智能技术应用案例
课程背景“十五五”时期（2026-2030年）是中国通信行业从“连接”走向“智能”的关键分水岭。面对“量收剪刀差”持续扩大、传统投资回报模式失效的核心挑战，发展新质生产力已成为国家与行业的共同战略选择。其中，人工智能不再是可选技术，而是驱动运营商实现价值重塑、突破增长天花板的核心引擎。本课程聚焦于“十五五”规划背景下，运营商如何利用其独特的网络、算力、数据和客户优势，在蓬勃发展的政企人工智能市场中
FDE转型：金融科技企业经营管理难点与挑战
大模型实战专家—周红伟 法国科学院算法博士/前阿里人工智能专家/马上消金风控负责人课程背景当前，商业银行对公业务正经历深刻转型。传统的“存贷汇”服务模式和“等客上门”的作业方式，已难以适应新经济形势下企业客户的需求变化。工行作为国有大行，对公客户群体中金融科技企业的比重持续上升，这类客户经营模式特殊、决策逻辑独立、金融需求多元，与传统制造业、贸易类企业截然不同。然而，一线对公客户经理在服务金融科技
AI编程：软件研发全流程和Cursor编程工具案例实操
课程背景在人工智能技术深刻变革软件工程领域的当下，传统研发模式正面临开发效率瓶颈、技术债务累积和创新能力不足等挑战。开发者既要保证代码质量和项目进度，又需持续学习快速迭代的技术栈。Cursor等AI编程工具的出现，为软件研发带来了智能代码生成、自动化测试和智能重构等全新可能，但如何将其系统化地融入需求分析、编程实现、测试验证的全流程，成为提升研发效能的关键。本课程聚焦软件研发管理的现代方法论与Cu
FDE：AI智能体赋能职场，从AI认知，AI工具实操，RAG知识库构建到Agent开发和Skills构建案例实操
大模型实战专家—周红伟 法国科学院数据算法博士/北京大学重庆大数据研究院-研究员/前里人工智能专家/马上金融风控负责人课程背景大多数职场人对AI的认知还停留在“会聊天的工具”这个层面，但实际变化远比这深刻。2026年以来，大模型的推理能力、多模态处理、自主执行任务的能力都在快速进化，AI已经从“你问它答”进入“你定目标它干活”的阶段。这意味着，不会用AI的人和工作流用上AI的人，效率差距正在从“差
智能体构建-DIFY+COZE+RAG和Agent智能体构建案例实操
课程背景随着人工智能技术的飞速发展，行业智能体已成为企业数字化转型的核心驱动力。它们不仅能基于RAG技术精准理解和利用企业私有知识，更能通过Agent的自主推理能力处理复杂业务流程。然而，如何将DIFY、COZE等先进平台与RAG、Agent技术结合，构建真正解决实际问题的“数字员工”，仍是许多企业和开发者面临的关键挑战。本课程正是在这一背景下推出，旨在通过高密度的案例实操，带领学员快速掌握构建行
银行大数据风控建模与反欺诈应用
周红伟 —— 前马上金融风控负责人，大数据与人工智能技术的深度融合，为风险控制提供了更精准、高效的解决方案。决策树、随机森林、XGBoost等机器学习算法在金融风控领域展现出强大的预测能力，能够有效提升欺诈识别率、优化信用评分模型，并增强风险管理策略的智能化水平。
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