各企、事业单位：
国务院深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。特种装备作为关键领域核心支撑，其安全稳定运行直接关系生产效能与公共安全，故障诊断的精准性、时效性至关重要。当前装备复杂度与运行环境复杂度持续提升，传统诊断模式已难以应对海量数据处理与复杂故障识别的需求。大模型凭借强大的数据挖掘、自学习与自适应能力，为特种装备故障诊断提供了革命性解决方案，推动维护模式从事后维修向预测性维护跨越。
为积极响应科研及工程技术人员需求，落实人工智能战略部署，加快培育数字技术人才，中国人工智能培训网（http://www.chinaai.org.cn）、北京龙腾亚太教育咨询有限公司、北京龙腾智元信息技术有限公司特举办“基于AI大模型的特种装备健康管理、故障诊断与故障预测研修班”。
本课程从大模型技术的基础知识出发，逐步引导学员了解其在故障预警、精准识别、日志分析、性能优化和故障排错等方面的具体应用。本课程专为从事特种装备健康管理、故障诊断人士设计，旨在深入探讨大模型技术在特种装备管理中的应用与实践。实训内容丰富，结合理论与实践案例，详细解析大模型技术如何解决运维中的高并发、海量数据处理和复杂故障诊断等挑战。通过案例分析，学员将学习到如何在实际工作中部署和利用大模型，提升装备健康管理、故障诊断效率，保障系统稳定性，助力企业精准控制运维成本、降本增效。
一、授课师资
熊老师实战派讲师，中国农业大学计算机硕士，研究员高级工程师，华为云AI专家组成员，西安电子科技大学企业导师，浙江大学人工智能中心研究员，阿里云AI训练师认证教材和题库系统专家，主要研究方向为大语言模型、人工智能、自然语言处理、CV视觉模型、汽车智能驾驶。从早期的智能搜索引擎，到华为盘古大模型云引擎研发，到阿里云百炼智能平台应用开发，再到扣子平台智能体应用开发，一直深耕于自然语言处理处理、AI大模型领域。
二、时间安排
2026年3月19日 — 2026年3月24日 北京（同时转线上直播）
（19日办理报到手续领取材料，20日-24日上课）
三、参会对象
从事人工智能、数字化、信息化、型号研发、装备/设备管理、运维、数据中心研发和管理者，及希望掌握大模型在故障预警、精准识别中的应用技巧，提升特种装备健康管理水平，并在大模型时代中把握先机引领变革，对大模型在特种装备领域应用感兴趣的广大爱好者。
四、培训目标
1.掌握AI智能运维基础，了解特种装备运维特点。
2.了解大模型技术原理，掌握大模型在运维中的应用模式。
3.掌握特种装备健康管理构建。
4.掌握动态知识库构建与实时健康监控设计。
5.掌握故障诊断方法与工具。
6.掌握复杂故障深度根因分析方法。
7.掌握故障预测技术与模型构建方法。
8.掌握RAG智能体应用设计与实现方法。
9.掌握运维提示词工程与优化方法。
五、费用标准
A类、7980元/人（含报名费、培训费、资料费、午餐费、平台费）
B类、另加3000元（B类证书费）
注：费用含培训期间的午餐，交通及住宿费用自理，住宿可统一安排执行团队价格。
1.培训费由组织培训班的施教机构负责收取并提供培训发票，住宿费由酒店收取并开具发票。
2.5人以上9折优惠，8人以上8.8折优惠。
3.B类证书费不享受优惠。
4.参加线上、线下培训学员均可享受视频录播回放权益，及本人再次免费参加线下同主题课程学习权益。
六、颁发证书
A类、参加相关培训并通过考核的学员，由北京龙腾亚太教育咨询有限公司颁发培训结业证书。
B类、参加相关培训并通过考核的学员，由工业和信息化部教育与考试中心颁发《人工智能应用工程师》（高级）职业技能证书，可通过工业和信息化部教育与考试中心官方网站查询，并纳入工信部教育与考试中心人才库，该证书可作为有关单位职称评定、专业技术人员能力评价、考核和任职的重要依据。
注：选报B类证书的学员报到时请提交电子版彩照（大于20KB，红蓝底皆可）、身份证复印件和学历证明复印件各一份。
七、注意事项
1.指定报名邮箱：2044115758@qq.com。
2.报名成功后，会务组在报到前一周发具体报到通知及行车路线。
3.学员需自备电脑一台。
八、联系方式
联系人：张 杰
手 机：13401149170（微信同号）
电 话：010-81311930
报名邮箱：2044115758@qq.com
具体课程安排
第一天
9:00-12:00 14:00-17:00
第1部分 AI智能运维基础
具体内容：
一、AI与智能运维基础
1.AI技术概述
2.智能运维AIOps的基本概念、发展历程及在特种装备领域的应用潜力。
二、特种装备运维特点
1.车、船、飞机等特种装备的运维特殊性
2.车、船、飞机等特种装备的高可靠性要求、复杂系统集成等。
第2部分 AI大模型技术基础
具体内容：
一、大模型技术原理
1.深度学习
2.自然语言处理等基础技术介绍
二、大模型在运维中的应用模式
1.RAG（检索增强生成）
2.智能体（Agent）技术入门
3.A2A（Agent-to-Agent）、MCP（Multi-Agent Coordination Protocol）协议
三、案例分析
1.非特种装备领域的大模型应用案例，提炼可借鉴经验。
第二天
9:00-12:00 14:00-17:00
第3部分 特种装备健康管理构建
具体内容：
一、健康管理概念
1.定义特种装备健康管理
2.阐述其重要性
二、数据采集与预处理
1.特种装备传感器数据采集与清洗方法
2.日志文件数据采集与清洗方法
3.维护记录数据采集与清洗方法
三、构建健康管理知识库
1.设计特种装备健康状态分类体系
2.将运维文档、架构图、历史故障报告等转化为结构化知识库。
第4部分 动态知识库与实时健康监控
具体内容：
一、动态知识库构建
1.利用变更记录、监控指标、运维日志等动态数据更新知识库。
二、实时健康监控系统设计
1.基于动态知识库，设计实时监控系统架构，实现健康状态实时评估。
三、案例分析
1.分析实时监控在提升装备可用性和减少非计划停机时间方面的作用。
第三天
9:00-12:00 14:00-17:00
第5部分 故障诊断方法与工具
具体内容：
一、故障诊断基础
1.介绍故障诊断的基本流程和方法
2.基于规则的诊断、统计算法诊断方法
二、AI辅助故障诊断
1.讲解大模型如何协助进行RCA（根因分析）
2.多轮推理与工具调用的协同机制
三、故障诊断工具实践
1.使用模拟数据
2.实践基于大模型的故障诊断工具
3.定位模拟故障源
第6部分 复杂故障深度根因分析
具体内容：
一、复杂故障场景
1.分析Java故障、系统内核故障等复杂场景下的深度根因分析方法。
二、多源数据关联分析
1.构建关联多源数据的知识图谱
2.辅助复杂故障诊断
三、案例分析
1.选取实际特种装备故障案例
2.进行深度根因分析
3.总结经验教训
第四天
9:00-12:00 14:00-17:00
第7部分 故障预测技术与模型构建
具体内容：
一、故障预测基础
1.介绍故障预测的基本概念、常用方法（如时间序列分析、机器学习模型）。
二、AI故障预测模型
1.讲解如何利用大模型构建故障预测模型
2.特征选择、模型训练与优化
三、模型验证与部署
1.在模拟环境中验证故障预测模型的准确性
2.讨论模型部署策略
第8部分 RAG智能体应用设计与实现
具体内容：
一、RAG智能体概述
1.介绍RAG智能体的基本原理、优势及在运维中的应用
二、设计与实现步骤
1.需求分析、技术栈选型、数据采集与预处理
2.知识库部署
3.RAG智能体的设计与实现过程
三、实践环节
1.分组设计并实现一个针对特定特种装备的RAG智能体应用，进行初步测试。
第五天
9:00-12:00 14:00-17:00
第9部分 运维提示词工程与优化
具体内容：
一、Prompt工程基础
1.介绍Prompt工程的基本概念
2.在运维领域的应用
二、提示词设计与调优技巧
1.如何设计有效的提示词
2.日志分析、故障排查
3.调优技巧
三、实践环节
1.设计并优化一系列提示词
2.分析样本日志文件
3.验证输出准确性
4.讨论改进方向
第10部分 技术实践研讨
具体内容：
一、技术研讨
1.AI在特种装备健康管理、故障诊断与预测中的应用价值。
二、项目实践
1.RAG智能体应用项目。
三、未来趋势与挑战
1.探讨AI在特种装备运维领域的未来发展趋势，面临的挑战与应对策略。