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  • 第六期-AI大模型零基础到商业实战全栈课

    课程介绍

    随着大模型的发展,以及越来越多的企业结合大模型进行商业化落地的推进,大模型的应用开发变成了每个人都需要学会和掌握的基本能力,本课程会带大家从0到1全面掌握大模型的技术体系,能够结合企业需求进行商业化

    试看链接  https://pan.baidu.com/s/1E3M_AHXfCDGUE9fQbJ3Pww?pwd=ik9g

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    课程目录

    第一章 【导学篇】0基础学习导入
    1-1节 AI大模型学习指南
    录播:AI大模型学习指南
    1-2节 AI大模型领域专业名词讲解
    录播:AI大模型领域专业名词讲解
    1-3节 开班典礼
    回放:开班典礼
    
    第二章 第一阶段(L1):0基础快速入门AI大模型应用与实战
    2-1节 大模型应用开发基础
    回放:大模型应用开发基础
    2-2节 大模型核心概念和基本原理
    回放:大模型核心概念和基本原理
    2-3节 大模型核心原理及提示词工程
    回放:大模型核心原理及提示词工程
    2-4节 提示词工程与GPTs
    回放:提示词工程与GPTs
    2-5节 GPTs与Function Calling开发AI大模型应用
    回放:GPTs与Function Calling开发AI大模型应用
    2-6节 掌握AI编程让普通人也能开发各种技术应用
    回放:掌握AI编程让普通人也能开发各种技术应用
    2-7节 N8N快速入门到应用实战
    回放:N8N快速入门到应用实战
    2-8节 OpenClaw(VIP公开课)
    回放:OpenClaw(VIP公开课)
    
    第三章 第二阶段 (L2):AI大模型的企业级应用
    3-1节 AI大模型能力以及行业应用分析
    回放:AI大模型能力以及行业应用分析
    3-2节 RAG检索增强生成技术实战
    回放:RAG检索增强生成技术实战
    3-3节 Embeddings和向量数据库
    回放:Embeddings和向量数据库
    3-4节 RAG企业级落地实战优化(一)
    回放:RAG企业级落地实战优化(一)
    3-5节 RAG企业级落地实战优化(二)
    回放:RAG企业级落地实战优化(二)
    3-6节 掌握LangChain实现AI大模型应用
    回放:掌握LangChain实现AI大模型应用
    3-7节 Langchain与Llamaindex的应用
    回放:Langchain与Llamaindex的应用
    3-8节 LangChain实现企业级Agent智能体
    回放:LangChain实现企业级Agent智能体
    3-9节 AI工作流应用开发实战
    回放:AI工作流应用开发实战
    3-10节 MCP模型上下文协议概述与应用实战
    回放:MCP模型上下文协议概述与应用实战
    3-11节 Hermes-agent超级智能体实战(vip公开课)
    回放:Hermes-agent超级智能体实战(vip公开课)
    3-12节 智枢·AI全链路自主决策工作流引擎(vip公开课)
    录播:基础认知→项目设计→RAG落地→工作流入门
    录播:智能体开发→工作流编排→全项目整合→优化落地
    3-13节 深入浅出A2A协议以及应用实战
    回放:深入浅出A2A协议以及应用实战
    3-14节 AI大模型产品设计与落地
    回放:AI大模型产品设计与落地
    
    第四章 第三阶段(L3):AI大模型的工作原理与优化
    4-1节 从“NLP技术”到“AI大模型”
    回放:从“NLP技术”到“AI大模型”
    4-2节 探索揭秘神经网络奥秘(上)
    回放:探索揭秘神经网络奥秘(上)
    4-3节 探索揭秘神经网络奥秘(下)
    回放:探索揭秘神经网络奥秘(下)
    4-4节 模型训练与Transformer模型
    回放:模型训练与Transformer模型
    4-5节 揭秘Transformer的工作原理
    回放:揭秘Transformer的工作原理
    4-6节 深入浅出了解多模态模型
    回放:深入浅出了解多模态模型
    4-7节 国产大模型DeepSeek深度剖析
    回放:国产大模型DeepSeek深度剖析
    4-8节 大模型微调实战
    回放:大模型微调实战
    4-9节 GPU与CUDA以及AI大模型企业级部署方案
    回放:GPU与CUDA以及AI大模型企业级部署方案
    
    第五章 第四阶段(L4):AI大模型的企业级项目实战
    5-1节 企业级AI销售助手应用实战(上)
    回放:企业级AI销售助手应用实战(上)
    5-2节 企业级AI销售助手应用实战(下)
    回放:企业级AI销售助手应用实战(下)
    5-3节 企业级教育智能问答助手
    回放:企业级教育智能问答助手
    5-4节 LangGraph与Agentic多模态RAG系统实战:构建具备自主反馈机制的智能检索增强生成架构
    录播:RAG现状分析
    录播:8种RAG架构及技术演进路线
    录播:NativeRAG最佳实践与代码实操
    录播:GraphRAG理论讲解与代码实操
    录播:多模态RAG理论介绍
    录播:基于OCR的multimodel RAG
    录播:基于VLM的multimodel _rag
    录播:多模态AgenticRAG搭建中国旅游助手
    5-5节 MCP+LangGraph构建专属ChatBI数据分析智能助手
    录播:课程任务介绍
    录播:ChatBl的优势与挑战修改
    录播:剖析ChatBl的技术原理
    录播:驱动ChatBl的核心能力MCP理论介绍
    录播:项目一:项目背景&数据结构介绍修改
    录播:项目一:Text2sql&Text2python MCP的实现
    录播:项目一:机器学习MCP+多协议MCP客户端的编写
    录播:中心化智能体架构的缺陷与去中心化多智能体LangGraph架构
    录播:LangGraph的基本用法修改
    录播:LangGraph+MCP实现ChatBl主流程搭建
    录播:LangGraph+MCP项目测试+工程化部署修改
    5-6节 打造高性能知识增强RAG系统
    录播:RAG原理+挑战与知识库的构建
    录播:常用检索-增强-生成方法介绍+扩展
    录播:常用RAG代码实操1-稠密检索器
    录播:常用RAG代码实操2-稀疏+集成检索器
    录播:实战案例一: 需求分析、软件设计与ES的使用
    录播:实战案例一:词缀树的检索
    录播:实战案例一:项目整体代码实现
    录播:实战案例二:需求分析、软件设计
    录播:实战案例二:知识库构建、4种检索器构建
    录播:实战案例二:知识库检索整体代码实现1+2整合
    录播:实战案例二:检索效果测试与工程化部署
    录播:向量知识库热更新实战
    5-7节 从0-1打造多MCP协同智能体系统实战
    录播:MCP介绍与底层原理
    录播:MCP server的编諤返写与并联串联 调用原理
    录播:MCP三种协议详解
    录播:项目一:股价心理按摩师(项目背景+需求分析+技术架构)
    录播:项目一:股价心理按摩师(服务端-客户端完整代码编写)
    录播:多智能体框架+多MCP适用场景
    录播:多智能体框架AgentSDK的基本用法
    录播:项目二:金融投资虚拟顾问(业务背景+技术架构)
    录播:项目二:金融投资虚拟顾问(金融文章检索MCP&金融RAG MCP的实现)
    录播:项目二:金融投资虚拟顾问(转人工MCP&股价预测MCP&多智能体多MCP运行编排)
    录播:项目二:金融投资虚拟顾问(多用户对话状态管理多智能体多MCP系统的实现)
    5-8节 留学咨询引导式对话系统项目实战
    录播:引导式对话系统是什么
    录播:引导式对话系统主要面临的挑战
    录播:槽位抽取方案比较与选型
    录播:对话流程编排的集中实现方案与优劣对比
    录播:结束后的代码实操讲解(流式+非流式FunctionCalling)
    录播:案例背景讲解
    录播:前端演示
    录播:用户数据持久化
    录播:工具定义与功能函数实现介绍
    录播:对话系统整体代码实现
    录播:代码调试与前端页面搭建
    录播:工程化部署编写API接口
    录播:引导式对话系统面临的挑战及解决方案
    5-9节 大模型从零构建与开发实战
    回放:动手微调0.6B小模型
    回放:预训练模型架构分类
    回放:大模型构建三阶段:Pretrain、SFT与RLHF
    回放:手写Qwen3 0.6B核心组件(BBPE/SwiGLU/RoPE)
    回放:手搓 Qwen3 attention decoder RMSNorm,构建完整模型
    回放:大模型训练标准流程
    回放:有监督微调
    回放:大模型应用
    回放:大模型应用2
    回放:大模型总结
    
    第六章 第五阶段(L5):从模型训练到模型微调入门到精通
    6-1节 大模型微调基础与LLaMA-Factory入门
    录播:课程大纲介绍
    录播:大模型训练主要阶段与应用价值
    录播:大模型微调难点与挑战
    录播:主流显卡介绍与选择
    录播:本地微调环境搭建
    录播:云算力租赁介绍
    录播:lamafactory项目介绍与安装部署
    录播:lamafactory-webui面板配置与训练推理流程演示
    录播:lamafactory-webui难点参数理论讲解
    6-2节 大模型微调实践与优化
    录播:数据集的来源与llamafactory中的数据集
    录播:数据集的构建
    录播:微调方法理论介绍与日志监控
    录播:项目实战一:lora微调演示
    录播:BAdam&Galora微调原理讲解
    录播:大模型加速技术
    录播:量化核心原理介绍
    录播:PTQ量化原理
    录播:QTA量化算法原理介绍
    录播:AWQ量化算法原理介绍
    录播:HQQ量化算法原理介绍
    录播:实战项目二:Galora全量参数微调实战与tensorboard使用
    录播:实战项目三:GPTQ量化实战
    6-3节 大模型分布式微调与高级优化
    录播:分布式训练基础与网络环境配置
    录播:集体通信原语和网络拓扑
    录播:分布式微调训练框架与技术
    录播:其他分布式训练优化操作要点
    录播:实战一:Deepspeed&DDP单机多卡分布式微调
    录播:实战二:FSDP&DDP单机多卡分布式微调
    录播:实战三:多机多卡分布式微调实战
    6-4节 模型蒸馏原理与实战
    录播:什么是知识蒸馏
    录播:基于响应的知识蒸馏
    录播:基于特征的知识蒸馏
    录播:关系型知识蒸馏
    录播:大模型知识蒸馏难点与解决案例分享
    录播:知识蒸馏项目实战
    6-5节 大模型高效部署与应用
    录播:大模型部署基础
    录播:大模型推理的优化技术
    录播:RestfuAPI与gRPC API的使用
    录播:0llama实战部署
    录播:VLLM高效推理框架部署
    录播:SGlang介绍与使用
    录播:大模型生命周期管理
    6-6节 综合实践与未来展望
    录播:综合项目需求分析
    录播:综合项目数据处理与训练数据集构建
    录播:模型训练优化与高效推理部署
    录播:大模型未来发展趋势
    录播:AI工程师的职业发展路径
    
    第七章 【应用篇】:小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用
    7-1节 初识COZE打造自己的第一个工作流:新闻搜索与总结
    录播:工作流要完成的任务与节点定义
    录播:插件配置方法与参数
    录播:大模型节点配置方法
    录播:结束节点配置
    录播:智能体配置方法
    7-2节 新闻稿创作工作流(循环使用方法)
    录播:循环节点方法解读
    录播:循环中参数的定义方法
    录播:续写新闻稿件方法(循环中间变量使用)
    录播:智能体测试与输出节点
    录播:批处理的作用与效果
    7-3节 历史人物视频素材生成
    录播:做视频素材业务逻辑分析
    录播:做剧本节点系统提示词方法
    录播:完成剧本节点输出
    录播:画面描述与图像生成节点构建
    录播:图像违规词限制与运镜节点
    录播:视频节点构建与错误分析
    录播:图像生成节点错误调试并保险
    录播:视频生成节点容易违规的解决方法
    录播:选修(当作拓展知识):配置外部视频软件成为插件
    录播:选修:自定义插件配置方法实例
    录播:选修:工作流中添加视频插件
    7-4节 历史人物自动化剪辑实例
    录播:时间线定义方法
    录播:剪映插件介绍
    录播:时间线和素材绑定方法
    录播:剪映草稿添加素材方法
    录播:得到合成后的视频
    7-5节 智能客服工作流
    录播:对话流配置与创建
    录播:选择器的使用方法
    录播:数据库与大模型的匹配方法
    录播:知识库构建与匹配方法
    录播:汇总输出与测试.
    7-6节 数据分析工作流
    录播:效果演示与数据读取
    录播:数据清洗与处理
    录播:结合DeepSeek构建代码节点
    录播:结合DeepSeek进行数据分析
    录播:配置插件把分析结果存在excel里
    录播:数据可视化配置方法与节点调试分析
    录播:不同可视化图表配置方法
    录播:输出与展示配置
    7-7节 影刀RPA自动化
    录播:影刀RPA分析
    录播:影刀安装方法
    录播:影刀流程配置方法实例
    录播:执行循环操作
    录播:完成文案采集的全部功能
    7-8节 coze动物奥运会
    录播:coze动物奥运会
    7-9节 裸眼3D
    录播:裸眼3D
    7-10节 剪映助手和剪映结合使用
    录播:剪映助手和剪映结合使用
    7-11节 发票内容识别写入飞书
    录播:发票内容识别写入飞书
    7-12节 卡通风格历史故事
    录播:卡通风格历史故事
    7-13节 美女跳舞
    录播:美女跳舞
    
    第八章 【部署篇】:从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署
    8-1节 从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署
    录播:Anacnda环境管理工具的安装视频教程
    录播:Pycharm环境安装与破解及整合Anaconda
    录播:Pycharm+OpenAI运行第一个大模型案例
    录播:Hanlp本地运行出现的问题及操作步骤分析
    录播:Ollama+Deepseek+Anythingllm
    录播:Window环境Deepseek+Ollama+Dify搭建个人旅行助手
    录播:Ubuntu+Deepseek-R1+Ollama+Dify实现旅行助手Agent
    录播:DeepSeek-R1+VLLM本地部署保姆级攻略
    录播:Ubuntu24环境下部署Video-LLaVA-2视频理解大模型
    录播:Window环境下LangChain_ChatChat+Deepseek-R1搭建本地知识库
    录播:Ubuntu环境下安装LangChain-ChatChat+Deepseek实现本地知识库管理
    录播:AnythingLLM+Ollama基于本地私有化大模型搭建RAG知识库
    录播:Jupyter Notebook配置方法
    录播:Window+Deepseek+RagFlow本地部署教程
    录播:Pycharm环境安装及整合Anaconda
    录播:Ollama+Deepseek+Anythingllm
    
    第九章 【基础篇】:Python快速入门
    9-1节 Python、PyCharm安装与配置
    录播:1-Python环境配置
    9-2节 anaconda环境安装和搭建
    录播:anaconda环境安装和搭建
    9-3节 Python简介
    录播:Python简介
    9-4节 Python数据类型
    录播:Python数据类型
    9-5节 Python列表
    录播:Python列表
    9-6节 Python元组
    录播:Python元组
    9-7节 Python集合
    录播:Python集合
    9-8节 Python字典
    录播:Python字典
    9-9节 Python条件判断
    录播:Python条件判断
    9-10节 Python循环
    录播:Python循环
    9-11节 Python函数定义和调用
    录播:Python函数定义和调用
    9-12节 函数的参数
    录播:函数的参数
    9-13节 递归和Lambda函数
    录播:递归和Lambda函数
    9-14节 Python类和对象
    录播:Python类和对象
    9-15节 Python类的继承
    录播:Python类的继承
    
    第一十章 【基础篇】:Python数据科学必备工具包实战
    10-1节 1. 科学计算库-Numpy
    录播:NumPy 零基础入门:数组初探
    录播:NumPy 进阶实操:排序、连接与数组形状调整
    录播:NumPy 实操进阶:数组堆叠拆分与数学运算
    录播:NumPy 实操进阶:数组聚合与矩阵变形
    录播:NumPy 数学公式实现与 MSE 计算
    10-2节 2.Pandas数据分析库
    录播:Pandas Series
    录播:Pandas DataFrame
    录播:Pandas CSV文件处理
    录播:PandasExcel读写操作
    录播:Pandas数据清洗
    录播:Pandas数据排序与聚合
    10-3节 3.可视化库-Matplotlib
    录播:Matplotlib初识
    录播:Matplotlib折线图绘制
    录播:Matplotlib散点图的绘制
    录播:Matplotlib柱状图
    录播:Matplotlib饼图绘制
    录播:Matplotlib直方图绘制
    录播:Matplotlib绘制箱线图
    录播:Matplotlib多子图操作
    录播:Matplotlib图表样式美化与保存
    10-4节 4.可视化库-Seaborn
    录播:Seaborn基础教学(环境准备和基础配置)
    录播:Seaborn基础教学(scatterplot散点图)
    录播:Seaborn基础教学(折线图lineplot)
    录播:Seaborn基础教学(直方图histplot)
    录播:seaborn基础教学(核密度曲线kdeplot)
    录播:seaborn基础教学(箱线图boxplot)
    录播:Seaborn基础教学(小提琴图Violinplot)
    录播:Seaborn基础教学(柱状图barplot)
    录播:Seaborn基础教学(计数图countplot)
    录播:Seaborn基础教学(热力图heatmap)
    录播:Seaborn基础教学(配对图pairplot)
    录播:Seaborn基础教学(与Matplotlib配合使用)
    录播:Seaborn基础教学(综合案例:泰坦尼克号乘客数据分析)
    
    第一十一章 【实战篇】:LangChain 零基础入门到企业级应用实战
    11-1节 LangChain1.0核心新特性快速入门
    录播:langchain1.0快速构建智能体
    录播:langchain1.0使用中间件构建智能体
    11-2节 LangChain整体介绍
    录播:langchain框架介绍
    录播:langchain的基本使用
    录播:langchain的多轮对话的封装
    录播:langchain提示模版
    录播:langchain输出解析器
    录播:langchain Agent调用工具
    录播:langchain向量存储
    录播:langchain RAG的快速实现
    11-3节 LangChain 提示工程与输出解析
    录播:langchain提示模版的创建
    录播:langchain聊天提示模版
    录播:langchain少样本提示模版
    录播:langchain模型的调用
    录播:langchain文本向量模型
    录播:langchain输出解析器
    录播:langchain返回预定义格式数据
    录播:输出解析器实际应用
    11-4节 LangChain 链开发与代码执行
    录播:langchain链的基本使用
    录播:用langchain写Python代码并执行来生成答案
    录播:链的调用方式
    录播:langchain内置链
    11-5节 LangChain 实现 RAG 全流程实战
    录播:langchain实现RAG文档加载
    录播:langchain实现RAG文档切分
    录播:langchain实现RAG向量存储
    录播:langchain实现RAG整体流程
    11-6节 LangChain 工具链核心技术入门
    录播:langchain定义工具
    录播:langchain工具绑定到模型
    11-7节 LangChain Agent 核心功能与多工具调用
    录播:langchain agent基本使用
    录播:langchain agent多工具调用
    录播:langchain agent流式输出
    11-8节 langchain之memory基本使用
    录播:langchain之memory基本使用
    录播:langchain之memory工具调用
    录播:langchain memory客服系统实战.
    录播:langchain之memory持久化存储
    录播:langchain之memory持久化实战
    11-9节 SummarizationMiddleware基本使用
    录播:SummarizationMiddleware基本使用
    录播:langchain手动修剪历史消息
    11-10节 langchain中间件基础
    录播:langchain中间件基础
    录播:langchain日志中间件
    录播:langchain计数&消息修剪中间件
    录播:langchain输出验证&人在闭环中间件
    11-11节 向量检索&BM25介绍
    录播:向量检索&BM25介绍
    录播:RAG进阶混合检索器
    11-12节 项目整体介绍
    录播:项目整体介绍
    11-13节 命令行参数解析
    录播:命令行参数解析
    11-14节 项目整体配置文件
    录播:项目整体配置文件
    11-15节 模型的初始化
    录播:模型的初始化
    11-16节 PDF文件解析案例
    录播:PDF文件解析案例
    11-17节 项目日志模块
    录播:项目日志模块
    11-18节 图书类的定义
    录播:图书类的定义
    11-19节 PDF文本解析处理
    录播:PDF文本解析处理
    11-20节 PDF表格解析处理
    录播:PDF表格解析处理
    11-21节 翻译器功能完成
    录播:翻译器功能完成
    11-22节 翻译功能整体测试
    录播:翻译功能整体测试
    11-23节 文件写入类的定义
    录播:文件写入类的定义
    11-24节 翻译结果写入PDF文件
    录播:翻译结果写入PDF文件
    11-25节 完善写入PDF文件
    录播:完善写入PDF文件
    11-26节 翻译结果写入MD文件
    录播:翻译结果写入MD文件
    
    第一十二章 【实战篇】:RAG 入门核心原理到企业级智能交互应用实战
    12-1节 课程介绍
    录播:课程介绍
    12-2节 RAG的概念和LLM的局限性
    录播:RAG的概念和LLM的局限性
    12-3节 RAG流程
    录播:RAG流程
    12-4节 PDF文档解析工具
    录播:PDF文档解析工具
    12-5节 文本的切割
    录播:文本的切割
    12-6节 向量与Embeddings的定义
    录播:向量与Embeddings的定义
    12-7节 千问embedding调用
    录播:千问embedding调用
    12-8节 向量间的相似度计算
    录播:向量间的相似度计算
    12-9节 根据关键字检索
    录播:根据关键字检索
    12-10节 向量数据库的介绍
    录播:向量数据库的介绍
    12-11节 ChromaDB演示
    录播:ChromaDB演示
    12-12节 基于向量检索的RAG实现
    录播:基于向量检索的RAG实现
    12-13节 基于RAG实现智能问答系统
    录播:基于RAG实现智能问答系统
    12-14节 虚拟环境介绍
    录播:虚拟环境介绍
    12-15节 Jupyter notebook使用介绍
    录播:Jupyter notebook使用介绍
    12-16节 LangChain基本介绍
    录播:LangChain基本介绍
    12-17节 LangChain核心组件介绍
    录播:LangChain核心组件介绍
    12-18节 LangChain的基本使用
    录播:LangChain的基本使用
    12-19节 提示模版&输出解析器
    录播:提示模版&输出解析器
    12-20节 LangChain实现RAG
    录播:LangChain实现RAG
    12-21节 Agent的基本使用
    录播:Agent的基本使用
    12-22节 LangChain Model10介绍
    录播:LangChain Model10介绍
    12-23节 LangChain提示模版之PromptTemplate
    录播:LangChain提示模版之PromptTemplate
    12-24节 LangChain提示模版之ChatPromptTemplate
    录播:LangChain提示模版之ChatPromptTemplate
    12-25节 LangChain提示模版之少量样本示例的提示模板
    录播:LangChain提示模版之少量样本示例的提示模板
    12-26节 LangChain Model之Chat Model
    录播:LangChain Model之Chat Model
    12-27节 LangChain Model之文本嵌入模型
    录播:LangChain Model之文本嵌入模型
    12-28节 LangChain输出解析器
    录播:LangChain输出解析器
    12-29节 LangChain链基本使用
    录播:LangChain链基本使用
    12-30节 用LangChain写Python代码并执行来生成答案
    录播:用LangChain写Python代码并执行来生成答案
    12-31节 LangChain链的调用方式
    录播:LangChain链的调用方式
    12-32节 LangChain文档链&SQL链的使用
    录播:LangChain文档链&SQL链的使用
    12-33节 Agent是什么
    录播:Agent是什么
    12-34节 LangChain中Agent的使用
    录播:LangChain中Agent的使用
    12-35节 Agent添加记忆
    录播:Agent添加记忆
    12-36节 OpenAI Functions Agent
    录播:OpenAI Functions Agent
    12-37节 Agent调用外部API方法
    录播:Agent调用外部API方法
    12-38节 React Agent
    录播:React Agent
    12-39节 LangChain之Memory介绍
    录播:LangChain之Memory介绍
    12-40节 ConversationBufferMemory使用
    录播:ConversationBufferMemory使用
    12-41节 ConversationSummaryMemory使用
    录播:ConversationSummaryMemory使用
    12-42节 VectorStoreRetrieverMemory使用
    录播:VectorStoreRetrieverMemory使用
    
    第一十三章 【实战篇】:Dify 智能应用开发实战
    13-1节 低代码Agent开发框架介绍
    录播:低代码Agent开发框架介绍
    13-2节 Dify介绍
    录播:Dify介绍
    13-3节 开源版 Dify与商业版 Dify
    录播:开源版 Dify与商业版 Dify
    13-4节 Dify阿里云计算巢部署
    录播:Dify阿里云计算巢部署
    13-5节 Dify Docker部署流程
    录播:Dify Docker部署流程
    13-6节 Dify租赁云平台部署
    录播:Dify租赁云平台部署
    13-7节 Dify使用Ollama部署模型
    录播:Dify使用Ollama部署模型
    13-8节 Dify核心功能介绍
    录播:Dify核心功能介绍
    13-9节 Dify系例实践之对话应用构建
    录播:Dify系例实践之对话应用构建
    13-10节 Dify文本生成应用
    录播:Dify文本生成应用
    13-11节 Dify Agent开发初体验
    录播:Dify Agent开发初体验
    13-12节 Dify文生图智能体开发实战
    录播:Dify文生图智能体开发实战
    13-13节 Dify工作流搭建智能助教
    录播:Dify工作流搭建智能助教
    13-14节 Dify ChatFlow搭建文章总结助手
    录播:Dify ChatFlow搭建文章总结助手
    
    第一十四章 【实战篇】:OpenCLaw技术架构深度解析--打造您个人专属的贾维斯
    14-1节 OpenCLaw 开源项目介绍
    录播:OpenClaw开源项目介绍
    14-2节 OpenCLaw 安装与部署
    录播:Openclaw的安装部署
    录播:OpenClaw常用命令
    录播:OpenClaw的文件系统
    14-3节 OpenCLaw 整体架构剖析
    录播:OpenClaw整体架构
    录播:OpenClaw核心功能精讲之AgentSkills
    14-4节 项目实战一:在飞书中构建法务数字分身
    录播:法律数字分身1-技术方案分析
    录播:法律数字分身2-sql-query-help技能实现
    录播:法律数字分身3-case arrange&case-search技能实现
    录播:法律数字分身4-接入飞书应用
    14-5节 项目实战二: 邮件自动化助手
    录播:无限对话上下文记忆
    录播:越用越懂你的秘密
    录播: HeatBeat与Cron项目实战:邮件自动化助手
    14-6节 项目实战三:一句话精美PPT自动化生成
    录播: OpenClaw接入MCP
    录播:项目实战三 :一句话生成精美PPT
    14-7节 多智能体实战
    录播:多Agent系统概述&中心化协调者+subAgent系统
    录播: SubAgent项目实战-高质量调研报告生成&软件研发3人协同小组
    录播: Persist MultiAgent实战&多渠道数字分身
    
    第一十五章 【实战篇】Harness Engineering理论的优秀落地者-Hermes-agent智能体实战
    15-1节 深入学习Harness Engineering
    录播:大模型智能体工程控制论的演进路线
    15-2节 Harness落地的7大核心要素
    录播:上下文架构和架构强约束
    录播:自验证反馈循环、上下文隔离和信息熵治理
    录播:可拆卸性与六大系统构建关系
    录播:低成本运行设计与harness engineering自建建议
    15-3节 Hermes Agent 的基础配置
    录播:Hermes Agent 的基础配置
    15-4节 Hermes的文件系统
    录播:Hermes的文件系统
    15-5节 Hermes的系统架构
    录播:Hermes的系统架构
    15-6节 项目实战-Hermes接入飞书实现销售报告自动生成
    录播:项目实战-Hermes接入飞书实现销售报告自动生成
    15-7节 Hermes的上下文工程
    录播:Hermes的上下文工程
    15-8节 Hermes的记忆系统
    录播:Hermes的记忆系统
    录播:练习-记忆插件的配置与使用
    15-9节 Herems Agent的能力扩展
    录播:Herems Agent的能力扩展-skills
    录播:Hermes的能力扩展-plugins和MCP
    15-10节 Hermes的定时任务
    录播:Hermes的定时任务
    15-11节 Hermes中的多智能体
    录播:Hermes-agent的智能体ACP模式
    录播:Hermes SubAgent项目实战_软件研发+github自动化发布工作流
    录播:Hermes Agent+OpenClaw双Agent

    星课it » 第六期-AI大模型零基础到商业实战全栈课

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