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A5:第七期-AI大模型零基础到商业实战全栈课

AI大模型小龙虾-OpenClaw-0基础从入门到实战(完结)

课程目录

一、大模型应用开发就业实战班

  1. 开学典礼

  2. 从提示工程到RAG:构建大模型的知识与交互基础

  3. Agent:从可控性到自主反思

  4. 多模态前沿:从Agent构建到视频AIGC

  5. AI大模型基本原理及API使用

  6. AI编程-从入门到精通

  7. OpenClaw-搭建你的私人助理

  8. Embeddings和向量数据库

  9. RAG技术与应用

  10. RAG多模态数据处理

  11. RAG调优

  12. 企业知识库(企业RAG大赛冠军项目)

  13. 部分场景中可以取代RAG的技术

  14. LLM Wiki

  15. RAG相关简历+面试问题辅导

  16. 大厂优秀工程师使用AI Coding 的最新方法与经验

  17. 大型软件项目的AI开发与AI重构

  18. AI Coding 中的团队重新分工与新协作模式

  19. 在华为昇腾显卡上部署DeepSeek V4 模型 并连通本地Claude Code

  20. Function Calling与MCP

  21. Agent的自主规划与工具开发

  22. Agent的能力优化与效果评估

  23. OpenManus开发实战

  24. Harness Engineering

  25. 搭建Hermes Agent 中的长期记忆和自进化能力

  26. 实现Hermes中的多Agent协作、主Agent调度

  27. Agent相关简历+面试问题辅导

二、原理课

  1. 预训练+微调的训练范式 开源生态和OpenAI的差异详解

  2. 探索神经网络的奥秘

  3. 揭秘Transformer的真面目-1

  4. 揭秘Transformer的真面目-2

  5. 多模态领域的Transformer —— 创意生成的基座原理

  6. 揭开文字、人脸、精密零件、无人驾驶的智能识别面纱

  7. 探索DALL·E、Stable Diffusion如何编织创意图像的魔法

  8. 类Sora模型:解锁动态视觉艺术的密码

  9. 人体姿态识别模型 – Meta Sapiens

  10. MoE 架构在 Scaling Law 之后继续提升大模型能力

  11. Deepseek 性价比之王背后的极致压缩技术 MLA

  12. 超级引擎:英伟达GPU与CUDA相关的必备知识点

  13. 推理模型是如何训练出来的 – Deepseek R1与V3

  14. 如何训练自动操作电脑和手机的Agent – 智谱AutoGLM

三、Demo课

  1. 第1节 文件自动处理AutoGPT

  2. 第2节 AI助手:支小助

  3. 第3节 教育行业核心demo实战1-拍照控知识点视频

  4. 第4节 教育行业核心demo实战2-自动化出题与智能组卷

  5. 第5节 教育行业核心demo实战3-知识点掌握程度检验

  6. 第6节 财务部门核心demo实战1-AI识别财务表格的数字

  7. 第7节 财务部门核心demo实战2-AI财务表格准确率的提升

  8. 第8节 人力资源部门核心demo实战1-数字人培训视频

  9. 第9节 人力资源部门核心demo实战2-AI培训对练

  10. 第10节 电商行业核心demo实战1-电商评论区互动助手

  11. 第11节 泛娱乐内容行业核心demo实战1-AI生成视频工作流

四、算法课

  1. 人工智能基础

  2. 深度学习 – CNN I

  3. 深度学习 – CNN II

  4. 深度学习 – RNN / LSTM

  5. 深度学习 – Transformer 【代码】

  6. 你的第一个自然语言处理流程

  7. 文本表示和语言模型

  8. 自然语言处理核心深度网络

  9. Word2vec 及企业应用实战

  10. 注意力机制及注意力机制在企业落地中的应用

  11. 大规模预训练模型

  12. 大规模预训练模型在工程应用中的改进

  13. 项目一总结:智能客服项目源码解析

  14. 大模型必知必会

  15. 向量工程和CVP开发流

  16. 增强大模型能力

  17. 知识图谱技术概览

  18. 使用DeepKE-LLM大模型进行知识图谱构建

  19. 大模型训练的Pipeline

  20. Retrieval Augmented Generation(RAG)

  21. 长度外推的解决办法:SOTA ROPE

  22. 多跳问题的解决办法:ReAct

  23. 训练框架DeepSpeed强化

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