AI大模型应用开发实战训练营-第20期

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课程目录

大模型应用开发就业实战班 课程目录

第 1 节 开学典礼
第 2 节 从提示工程到RAG：构建大模型的知识与交互基础
第 3 节 Agent：从可控性到自主反思
第 4 节 多模态前沿：从Agent构建到视频AIGC
第 5 节 AI名词及低代码使用讲解
第 6 节 LangChain：多任务应用开发
第 7 节 AI框架设计与选型
第 8 节 HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调
第 9 节 神经网络基础与Tensorflow实战
第 10 节 Pytorch与视觉检测
第 11 节 就业服务：开发框架相关简历 + 面试问题辅导
第 12 节 LLM微调原理
第 13 节 高质量微调数据工程与评估
第 14 节 LLM模型蒸馏与微调实操
第 15 节 视觉与多模态模型
第 16 节 项目实战：AI质检
第 17 节 就业服务：模型训练与微调相关简历 + 面试问题辅导
第 18 节 企业级AI部署：从硬件选型到框架选择
第 19 节 AI服务核心：高并发原理与性能监控调优
第 20 节 SGLang深度优化：Radix缓存与复杂任务的极致吞吐
第 21 节 Coze工作原理与应用实例
第 22 节 Dify本地化部署和应用
第 23 节 Agent调试、运维与系统集成
第 24 节 智能编码革命：AI辅助编程
第 25 节 AI赋能的智能测试与质量保障
第 26 节 从Text-to-SQL到数据智能
第 27 节 项目实战：ChatBI开发实战
第 28 节 部署及提效相关简历 + 面试问题辅导
第 29 节 Embeddings和向量数据库
第 30 节 RAG技术与应用
第 31 节 RAG多模态数据处理
第 32 节 RAG调优
第 33 节 项目实战：企业知识库（企业RAG大赛冠军项目）
第 34 节 部分场景中可以取代RAG的技术
第 35 节 LLM Wiki
第 36 节 RAG相关简历 + 面试问题辅导
第 37 节 大厂优秀工程师使用AI Coding的最新方法与经验
第 38 节 大型软件项目的AI开发与AI重构
第 39 节 AI Coding中的团队重新分工与新协作模式
第 40 节 在华为昇腾显卡上部署DeepSeek V4模型并连通本地Claude Code
第 41 节 Function Calling与MCP
第 42 节 Agent的自主规划与工具开发
第 43 节 Agent的能力优化与效果评估
第 44 节 OpenManus开发实战
第 45 节 Harness Engineering
第 46 节 搭建Hermes Agent中的长期记忆和自进化能力
第 47 节 实现Hermes中的多Agent协作、主Agent调度
第 48 节 Agent相关简历 + 面试问题辅导
第 49 节 文件自动处理AutoGPT
第 50 节 预训练 + 微调的训练范式 开源生态和OpenAI的差异详解
第 51 节 探索神经网络的奥秘
第 52 节 揭秘Transformer的真面目 – 1
第 53 节 揭秘Transformer的真面目 – 2
第 54 节 多模态领域的Transformer——创意生成的基座原理
第 55 节 揭开文字、人脸、精密零件、无人驾驶的智能识别面纱
第 56 节 探索DALL·E、Stable Diffusion如何编织创意图像的魔法
第 57 节 类Sora模型：解锁动态视觉艺术的密码
第 58 节 人体姿态识别模型 – Meta Sapiens
第 59 节 DeepSeek性价比之王背后的极致压缩技术MLA
第 60 节 MoE架构在Scaling Law之后继续提升大模型能力
第 61 节 超级引擎：英伟达GPU与CUDA相关的必备知识点
第 62 节 推理模型是如何训练出来的 – DeepSeek R1与V3
第 63 节 如何训练自动操作电脑和手机的Agent – 智谱AutoGLM
第 64 节 支小助
第 65 节 教育行业核心demo实战1 – 拍照搜知识点视频
第 66 节 教育行业核心demo实战2 – 自动化出题与智能组卷
第 67 节 教育行业核心demo实战3 – 知识点掌握程度检验
第 68 节 财务部门核心demo实战1 – AI识别财务表格的数字
第 69 节 财务部门核心demo实战2 – AI财务表格准确率的提升
第 70 节 人力资源部门核心demo实战1 – 数字人培训视频
第 71 节 人力资源部门核心demo实战2 – AI培训对练
第 72 节 电商行业核心demo实战1 – 电商评论区互动助手
第 73 节 泛娱乐内容行业核心demo实战1 – AI生成视频工作流
第 74 节 人工智能基础
第 75 节 深度学习 – CNN I
第 76 节 深度学习 – CNN II
第 77 节 深度学习 – RNN / LSTM
第 78 节 深度学习 – Transformer【代码】
第 79 节 你的第一个自然语言处理流程
第 80 节 文本表示和语言模型
第 81 节 自然语言处理核心深度网络
第 82 节 Word2vec及企业应用实战
第 83 节 注意力机制及注意力机制在企业落地中的应用
第 84 节 大规模预训练模型
第 85 节 大规模预训练模型在工程应用中的改进
第 86 节 项目一总结：智能客服项目源码解析
第 87 节 大模型必知必会
第 88 节 向量工程和CVP开发流
第 89 节 增强大模型能力
第 90 节 知识图谱技术概览
第 91 节 使用DeepKE-LLM大模型进行知识图谱构建
第 92 节 大模型训练的Pipeline
第 93 节 Retrieval Augmented Generation（RAG）
第 94 节 长度外推的解决办法：SOTA RoPE
第 95 节 多跳问题的解决办法：ReAct
第 96 节 训练框架DeepSpeed强化