LLM多模态视觉大模型【VIP】：后端开发者的必备技能

如果你是后端开发者，却想提升自己在视觉处理和大型模型方面的能力，那么这门课程《LLM多模态视觉大模型【VIP】》将是你不容错过的学习资源。它不仅帮助你填补在视觉算法和大型模型应用方面的知识空白，还能提升你的编程技能，使你能够在后端开发项目中更加自如地运用这些技术。

这门课程解决什么问题

  1. 如果你对多模态视觉处理技术感兴趣，但缺乏系统的学习资料；
  2. 你希望在学习后端开发的同时，也能掌握先进的视觉模型技术；
  3. 你希望提升自己在处理复杂数据集和模型训练方面的能力；
  4. 你希望了解如何将这些技术应用到实际的后端开发项目中，提升项目效率。

适合什么基础

  1. 具备基本的编程基础（如Python、Java等）；
  2. 对后端开发有一定了解；
  3. 对机器学习和深度学习有初步了解；
  4. 对视觉处理和AI技术有兴趣。

建议先看哪几块

  1. 首先，建议观看《大模型技术概述》和《视觉大模型技术概述》这两个视频，了解大模型和视觉大模型的基本概念和原理。
  2. 接着，通过《自监督学习的原理与方法》系列视频，深入学习自监督学习的相关知识。
  3. 在掌握了这些基础知识后，你可以进一步学习《多模态学习的概念》和《多模态网络的架构》，了解多模态模型的构建方式。
  4. 然后，通过《下游任务迁移与视觉提示》等视频，了解如何将这些模型应用到实际的项目中。

学完能独立做什么

  1. 你将能够独立实现基于LLM的多模态视觉处理系统；
  2. 能够运用这些模型进行图像识别、目标检测等视觉任务；
  3. 能够根据项目需求进行模型优化和调整；
  4. 能够在后端项目中高效地集成这些视觉处理技术。

资料怎么配合练习

  1. 你可以跟随课程中的代码示例进行练习，加深对理论知识的理解。
  2. 利用课程提供的数据集进行实际训练和测试，检验模型的效果。
  3. 尝试将所学知识应用到自己的项目中，不断提升自己的实践能力。
  1. 记住，学习是一个持续的过程。这门课程只是一个起点，通过不断地实践和应用，你将能够更好地掌握这些技术。
  2. 如果你在学习过程中遇到任何问题，欢迎随时向我提问，我会尽力帮助你。

课程目录

1.大模型技术概述
1. 视觉大模型技术概述.mp4 21.88M
2.自监督学习的原理与方法
2.1自监督学习与前置任务.mp4 17.74M
2.2对比学习与SimCLR.mp4 18.62M
2.3Moco模型.mp4 11.71M
2.4MoCo代码详解.mp4 23.52M
2.5掩码重建与BEiT.mp4 10.54M
3.视觉基础大模型的架构
3.1 ViT与其变种.mp4 15.14M
3.2 MoCo v3自监督骨干网络.mp4 7.81M
3.3 DINO模型.mp4 12.63M
3.4 DINO代码详解.mp4 17.19M
3.5 MAE模型.mp4 9.64M
3.6 MAE代码详解.mp4 26.33M
3.7 SAM模型.mp4 23.55M
4.多模态视觉大模型
4.1 多模态学习的概念.mp4 28.11M
4.2 多模态网络的架构.mp4 23.62M
4.3 CLIP模型.mp4 19.34M
4.4 CLIP代码详解.mp4 28.17M
4.5 GLIP模型.mp4 11.26M
4.6 Flamingo模型.mp4 27.58M
4.7 LLaVA模型.mp4 44.59M
5.下游任务迁移与视觉提示
5.1 线性探测与微调.mp4 8.80M
5.2 线性探测与微调代码详解.mp4 12.66M
5.3 Adapter方法.mp4 13.31M
5.4 Adapter代码详解.mp4 55.46M
5.5 视觉prompt方法.mp4 58.06M
5.6 视觉Prompt代码详解.mp4 36.99M
5.7 小结.mp4 3.56M
6.实战-多模态大模型微调
6.1 PandaGPT框架介绍.mp4 44.93M
6.2 环境与模型配置.mp4 108.10M
6.3 项目代码通览.mp4 109.86M
6.4 数据集加载.mp4 94.70M
6.5 模型定义.mp4 144.59M
6.6 模型实现.mp4 234.10M
6.7 Demo运行.mp4 62.57M
code .zip 27.63M
7.实战-基于视觉提示的下游迁移
7.1 VPT框架通览.mp4 127.32M
7.2 数据集加载.mp4 109.92M
7.3 模型定义.mp4 155.92M
7.4 模型实现1.mp4 94.20M
7.5 模型实现2.mp4 76.86M
7.6 病理图像下游迁移.mp4 43.75M
code .zip 1021.61kb
code
全部代码压缩包.zip 9.74kb
PPT
论文
Gemini-A Family of Highly Capable Multimodal Models.pdf 25.69M
ImageBind-One Embedding Space To Bind Them All.pdf 6.34M
InternVL-Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks.pdf 1.25M
PPT.zip 19.13M
LLM 多模态视觉大模型/
2.1自监督学习与