这门课解决的核心问题是:让你从"知道大模型能做什么"跨越到"能自己搭一个基于大模型的应用"。很多人看完ChatGPT的demo觉得很简单,但真正动手做函数调用、Agent、LangChain项目时,会发现理论、平台、工程细节三座大山。这门课把这些串起来。
适合什么基础
有Python基础、了解机器学习基本概念即可,不需要有深度学习框架经验。如果之前没接触过大模型,建议先花1-2小时看"GPT原理"和"模型结构"两节,把"大模型是怎么工作的"这个地基打牢。至于其他模块,按课程顺序推进即可,不必提前预习。
建议先看哪几块
第一优先级是GPT原理、模型结构、微调方法、提示词工程——这是理解大模型能力的底层逻辑,后面所有工程化操作都建立在这上面。第二优先级是函数调用、Agent、LangChain介绍——这是把大模型能力变成可工程化的关键,学完就能搭应用。第三优先级是百度千帆平台、数据处理方法、模型推理——这是实操落地需要踩的坑,建议学完底层理论后再看,带着问题学效率更高。
学完能独立做什么
能独立完成一个基于大模型的函数调用应用,能搭建一个简单的Agent流程,能使用LangChain组合多个模型能力完成信息抽取类任务,能使用百度千帆平台部署自己的模型应用。如果学完还只会聊天,那说明中间缺的不是知识,是工程实践。
资料怎么配合练习
课程资料以视频为主,建议每看完一节就在草稿纸上用自己的话复述核心概念,讲不通的地方就是知识缺口。配套练习重点放在"动手跑代码"上——把课程里提到的函数调用、Agent、LangChain操作在本地环境跑一遍,而不是只看演示视频。学完函数调用模块后,试着用至少两个不同场景的提示词测试效果;学完Agent模块后,试着用LangChain搭一个能调用外部工具的简单流程。只看不做,知识留不住。
课程目录
01-(了解)AI工具学习目标_ev.mp4 7.25M 01-(重点)讯飞智文_ev.mp4 106.86M 01-课程内容说明_ev.mp4 13.27M 01-语言模型的评估指标_ev.mp4 116.72M 01-GPT原理_ev.mp4 29.14M 01-微调方法_ev.mp4 85.68M 01-提示词工程_ev.mp4 88.90M 01-项目说明_ev.mp4 49.31M 01-信息抽取_ev.mp4 57.22M 01-saas平台_ev.mp4 69.01M 01-百度千帆大模型介绍_ev.mp4 91.58M 01-function_call_ev.mp4 70.28M 01-function_call多个函数_ev.mp4 109.47M 01-AssistantAPI_ev.mp4 78.73M 01-agent_ev.mp4 112.55M 01-langchain介绍_ev.mp4 43.62M 01-model_ev.mp4 23.74M 01-index_ev.mp4 47.33M 01-项目介绍_ev.mp4 27.20M 01-上下文学习_ev.mp4 41.34M 01-项目介绍-1730813282_ev.mp4 37.94M 01-模型结构_ev.mp4 56.06M 01-function_tool_ev.mp4 76.25M 01-dataloader_ev.mp4 42.38M 01-模型推理_ev.mp4 30.02M 01-模型训练与推理_ev.mp4 81.94M 01-数据处理_ev.mp4 122.17M 01-图像生成_ev.mp4 95.97M 01-imagen_ev.mp4 22.95M 02-(重点)传智星云网_ev.mp4 78.75M 02-(重点)VSCode集成IFlyCode实现前端页面编写_ev.mp4 82.69M 02-大语言模型的背景_ev.mp4 61.40M 02-大语言模型的主要类别_ev.mp4 48.05M 02-GPT1_ev.mp4 56.84M 02-硬模版微调_ev.mp4 33.43M 02-清晰的描述_ev.mp4 30.55M 02-few-shot说明_ev.mp4 64.11M 02-信息抽取2_ev.mp4 18.72M 02-API调用_ev.mp4 5.38M 02-百度千帆大模型使用_ev.mp4 126.72M 02-阿里百炼_ev.mp4 113.59M 02-function_call数据库查询_ev.mp4 79.01M 02-agent_ev.mp4 42.20M 02-应用场景_ev.mp4 101.93M 02-model组件_ev.mp4 107.74M 02-prompt_ev.mp4 46.54M 02-向量数据库_ev.mp4 33.89M 02-环境配置_ev.mp4 11.72M 02-prefix微调_ev.mp4 36.24M 02-数据集介绍_ev.mp4 21.18M 02-模型搭建_ev.mp4 24.47M 02-预测流程_ev.mp4 17.45M 02-主标签找子标签_ev.mp4 66.90M 02-项目介绍_ev.mp4 36.04M 02-lora微调项目介绍_ev.mp4 29.19M 02-getmax_len_ev.mp4 36.85M 02-clip模型_ev.mp4 57.60M 02-stablediffusion的基本概念_ev.mp4 36.92M 03-(重点)通义千问大模型使用_ev.mp4 169.22M 03-(重点)基于IFlyCode编写后端代码_ev.mp4 57.95M 03-语言模型理解_ev.mp4 16.84M 03-AR和Seq2Seq模型_ev.mp4 65.38M 03-GPT2_ev.mp4 78.86M 03-软模版_ev.mp4 170.90M 03-充足的思考_ev.mp4 47.74M 03-文本分类_ev.mp4 66.44M 03-文本匹配_ev.mp4 31.89M 03-案例_ev.mp4 39.95M 03-天气获取_ev.mp4 106.51M 03-GPTs_ev.mp4 62.60M 03-邮件案例_ev.mp4 121.09M 03-chain_ev.mp4 30.66M 03-检索_ev.mp4 28.42M 03-adapter_ev.mp4 18.15M 03-preprcoess_ev.mp4 143.75M 03-模型训练过程_ev.mp4 135.47M 03-预测实现_ev.mp4 12.04M 03-子标签找主标签_ev.mp4 25.98M 03-数据处理_ev.mp4 24.61M 03-技术选型_ev.mp4 16.34M 03-dataloader_ev.mp4 86.26M 03-dalle_ev.mp4 46.41M 03-模型结构_ev.mp4 15.42M 04-(重点)通义万象_ev.mp4 149.96M 04-(重点)通义灵码的使用_ev.mp4 84.72M 04-语言模型的发展_ev.mp4 137.49M 04-主流的模型架构_ev.mp4 18.42M 04-GPT3_ev.mp4 103.79M 04-迭代优化_ev.mp4 94.99M 04-大模型定制平台_ev.mp4 39.55M 04-modelscope_ev.mp4 10.02M 04-agent_ev.mp4 63.04M 04-构建向量库_ev.mp4 78.79M 04-lora微调思想(重点)_ev.mp4 46.36M 04-dataset_ev.mp4 47.65M 04-预测实现2_ev.mp4 104.23M 04-损失函数_ev.mp4 42.22M 04-数据处理实现_ev.mp4 80.34M 04-数据集介绍_ev.mp4 76.01M 04-模型训练_ev.mp4 21.40M 04-处理流程_ev.mp4 60.91M 05-(重点)通义智文_ev.mp4 70.75M 05-(重点)AIGC堆友实现文生图以及图生图_ev.mp4 101.36M 05-内容总结_ev.mp4 4.87M 05-chatGPT_ev.mp4 96.47M 05-memory_ev.mp4 65.05M 05-检索_ev.mp4 60.54M 05-lora伪代码_ev.mp4 10.92M 05-dataloader_ev.mp4 25.56M 05-模型上线_ev.mp4 21.54M 05-logits转id_ev.mp4 10.38M 05-模型预测_ev.mp4 7.10M 05-hai平台使用_ev.mp4 41.48M 06-(重点)通义听悟_ev.mp4 48.23M 06-(重点)哩布哩布AIGC生图工具使用_ev.mp4 156.37M 06-主流的开源大模型_ev.mp4 71.64M 06-微调方法_ev.mp4 89.35M 06-电商评论_ev.mp4 29.51M 06-评价指标_ev.mp4 21.87M 06-aigc介绍_ev.mp4 70.39M 07-(重点)通义法睿_ev.mp4 59.34M 07-(重点)Pika文生视频及图生视频效果_ev.mp4 48.56M 07-PET微调_ev.mp4 81.31M 07-PET回顾_ev.mp4 17.50M 07-训练过程_ev.mp4 35.69M 07-图像生成算法_ev.mp4 22.24M 08-(重点)讯飞星火_ev.mp4 111.45M 08-(重点)Luma文生视频以及图生视频_ev.mp4 89.15M 08-项目架构_ev.mp4 19.08M 09-(重点)可灵AI工具使用说明_ev.mp4 221.83M 09-数据集介绍_ev.mp4 28.32M 10-(重点)元分身数字人_ev.mp4 194.68M 10-配置信息_ev.mp4 16.99M 11-(重点)腾讯智影_ev.mp4 54.84M 11-数据获取_ev.mp4 46.23M 12-(重点)AI运营极虎漫剪_ev.mp4 189.66M 12-template_ev.mp4 70.56M 13-(重点)Kimi大模型工具_ev.mp4 29.10M 13-datapreprocess_ev.mp4 51.03M 14-(重点)智谱清言_ev.mp4 58.89M 01阶段:大模型入门 1-1 大模型必备Python语言_1_ev.mp4 42.74M 1-1 大模型必备Python语言_2_ev.mp4 74.55M 1-1 大模型必备Python语言_3_ev.mp4 77.53M 1-1 大模型必备Python语言_4_ev.mp4 73.91M 1-1 大模型必备Python语言_5_ev.mp4 57.43M 1-1 大模型必备Python语言_6_ev.mp4 68.17M 1-1 大模型必备Python语言_7_ev.mp4 83.05M 1-1 大模型必备Python语言_8_ev.mp4 84.78M 1-1 大模型必备Python语言_9_ev.mp4 60.10M 1-2 大模型必备Python语言_1_ev.mp4 36.82M 1-2 大模型必备Python语言_2_ev.mp4 82.27M 1-2 大模型必备Python语言_3_ev.mp4 73.53M 1-2 大模型必备Python语言_4_ev.mp4 84.90M 1-2 大模型必备Python语言_5_ev.mp4 84.21M 1-2 大模型必备Python语言_6_ev.mp4 80.88M 1-2 大模型必备Python语言_7_ev.mp4 96.54M 1-2 大模型必备Python语言_8_ev.mp4 96.61M 1-2 大模型必备Python语言_9_ev.mp4 81.16M 1-3 大模型必备Python语言_10_ev.mp4 119.27M 1-3 大模型必备Python语言_11_ev.mp4 69.86M 1-3 大模型必备Python语言_1_ev.mp4 80.59M 1-3 大模型必备Python语言_2_ev.mp4 93.41M 1-3 大模型必备Python语言_3_ev.mp4 97.36M 1-3 大模型必备Python语言_4_ev.mp4 108.07M 1-3 大模型必备Python语言_5_ev.mp4 115.00M 1-3 大模型必备Python语言_6_ev.mp4 110.76M 1-3 大模型必备Python语言_7_ev.mp4 126.60M 1-3 大模型必备Python语言_8_ev.mp4 106.56M 1-3 大模型必备Python语言_9_ev.mp4 91.52M 1-4 大模型必备Python语言_1_ev.mp4 113.87M 1-4 大模型必备Python语言_2_ev.mp4 126.56M 1-4 大模型必备Python语言_3_ev.mp4 103.50M 1-4 大模型必备Python语言_4_ev.mp4 115.40M 1-4 大模型必备Python语言_5_ev.mp4 107.86M 1-4 大模型必备Python语言_6_ev.mp4 149.41M 1-4 大模型必备Python语言_7_ev.mp4 68.03M 1-5 大模型前置知识_10_ev.mp4 110.18M 1-5 大模型前置知识_1_ev.mp4 50.65M 1-5 大模型前置知识_2_ev.mp4 103.55M 1-5 大模型前置知识_3_ev.mp4 93.15M 1-5 大模型前置知识_4_ev.mp4 98.62M 1-5 大模型前置知识_5_ev.mp4 141.77M 1-5 大模型前置知识_6_ev.mp4 78.70M 1-5 大模型前置知识_7_ev.mp4 133.45M 1-5 大模型前置知识_8_ev.mp4 125.37M 1-5 大模型前置知识_9_ev.mp4 106.89M 1-6 大模型前置知识_10_ev.mp4 64.94M 1-6 大模型前置知识_11_ev.mp4 28.57M 1-6 大模型前置知识_1_ev.mp4 55.62M 1-6 大模型前置知识_2_ev.mp4 78.72M 1-6 大模型前置知识_3_ev.mp4 65.54M 1-6 大模型前置知识_4_ev.mp4 96.04M 1-6 大模型前置知识_5_ev.mp4 67.73M 1-6 大模型前置知识_6_ev.mp4 60.15M 1-6 大模型前置知识_7_ev.mp4 94.02M 1-6 大模型前置知识_8_ev.mp4 70.80M 1-6 大模型前置知识_9_ev.mp4 83.16M 1-7 大模型前置知识_1_ev.mp4 75.91M 1-7 大模型前置知识_2_ev.mp4 78.61M 1-7 大模型前置知识_3_ev.mp4 104.40M 1-7 大模型前置知识_4_ev.mp4 102.78M 1-7 大模型前置知识_5_ev.mp4 98.40M 1-7 大模型前置知识_6_ev.mp4 101.26M 1-7 大模型前置知识_7_ev.mp4 117.86M 1-7 大模型前置知识_8_ev.mp4 105.34M 1-7 大模型前置知识_9_ev.mp4 68.89M 1-8 大模型前置知识_10_ev.mp4 94.69M 1-8 大模型前置知识_11_ev.mp4 66.55M 1-8 大模型前置知识_1_ev.mp4 50.39M 1-8 大模型前置知识_2_ev.mp4 72.69M 1-8 大模型前置知识_3_ev.mp4 86.16M 1-8 大模型前置知识_4_ev.mp4 91.33M 1-8 大模型前置知识_5_ev.mp4 86.81M 1-8 大模型前置知识_6_ev.mp4 88.34M 1-8 大模型前置知识_7_ev.mp4 99.09M 1-8 大模型前置知识_8_ev.mp4 72.20M 1-8 大模型前置知识_9_ev.mp4 68.09M 02阶段⼤模型应⽤初体验 03阶段:⼤模型开发新增技术 04阶段:⼤模型⾼级项目开发 03模型构建_ev.mp4 64.27M 05阶段:多模态大模型应用实战 06阶段:技术面试分享(赠送) day05-综合项目与项目路演0_ev.mp4 44.80M day05-综合项目与项目路演1_ev.mp4 71.86M day05-综合项目与项目路演2_ev.mp4 39.08M day05-综合项目与项目路演3_ev.mp4 57.17M 1-42 大模型加餐课(面试指导)_1_ev.mp4 167.01M 1-42 大模型加餐课(面试指导)_2_ev.mp4 132.79M 1-42 大模型加餐课(面试指导)_3_ev.mp4 179.37M 1-42 大模型加餐课(面试指导)_4_ev.mp4 181.79M 1-42 大模型加餐课(面试指导)_ev.mp4 663.42M 大模型加餐课(模型部署)_01_ev.mp4 41.72M 大模型加餐课(模型部署)_02_ev.mp4 103.08M 大模型加餐课(模型部署)_03_ev.mp4 124.64M 大模型加餐课(模型部署)_04_ev.mp4 91.76M 大模型加餐课(模型部署)_05_ev.mp4 88.55M 大模型加餐课(模型部署)_06_ev.mp4 81.12M 大模型加餐课(模型部署)_07_ev.mp4 91.24M 大模型加餐课(模型部署)_08_ev.mp4 93.36M 大模型加餐课(模型部署)_09_ev.mp4 78.96M 大模型加餐课(模型部署)_10_ev.mp4 48.34M 3期AI大模型配套资料 大模型训练营-大模型时代 .pdf 2.95M 大模型训练营—简历优化 .pdf 680.04kb 论文导读.zip 54.89M 11本AI大模型相关电子书.zip 309.49M 简历模板.zip 2.03M 黑马-202411版AI大模型三期(无秘)/ day01-大模型必备Python语言 1-1 大模型必备Python语言_1_ev.mp4






