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【知乎AI应用开发工程师大模型11期】[8.35GB]

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发表于 3 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式

知乎 AI 应用开发工程师大模型 11 期:开启 AI 大模型应用新旅程
在 AI 技术迅猛发展的当下,大模型应用开发领域正释放出巨大潜力。知乎 AI 应用开发工程师大模型 11 期课程,凭借其 8.35GB 的丰富学习资源,为渴望投身该领域的学习者搭建起一座通往成功的桥梁。
这一课程体系设计极为全面,从 AI 大模型基础理论入手,循序渐进深入讲解。例如,详细剖析 Transformer 架构原理,让学员理解大模型运作的核心机制,就像掌握了打开宝藏大门的钥匙;而 Fine - tuning 技术的实战教学,则能让学员精准微调 AI 模型,使其适配不同场景需求,实现模型从 “通用” 到 “专属” 的蜕变。课程还对 RAG、FunctionCall 等前沿技术进行深度解读,助力学员理解大模型在不同领域的落地应用,学会运用这些技术解决实际问题。
实战环节是课程的一大亮点。学员将参与众多真实项目,从金融领域的智能风险评估系统搭建,到内容创作领域的智能写作助手开发等,在实践中锤炼技能。比如,在搭建金融风险评估系统时,学员要运用所学知识处理海量金融数据,构建预测模型,精准评估风险等级,这不仅加深了对理论知识的理解,更培养了应对复杂问题的能力。通过项目实践,学员能够积累丰富的项目经验,在简历中增添亮眼成果,增强求职竞争力。
授课团队由行业资深专家组成,他们拥有深厚的技术功底与丰富的实践经验。在课堂上,讲师们将复杂的技术原理拆解成通俗易懂的内容,配合实际案例,让学员轻松理解。同时,他们还会分享行业最新动态与前沿技术,拓宽学员视野,让学员始终站在行业前沿。例如,讲师会结合当下热门的 AI 应用案例,如某电商平台基于大模型的智能推荐系统,讲解其技术实现与优化思路,让学员对行业应用有更直观感受。
课程的学习形式也十分灵活便捷,线上录播课程可让学员随时随地学习,反复观看重点内容,查漏补缺;直播互动环节则为学员提供与讲师实时交流的机会,及时解决学习困惑,确保学习效果。完成课程后,学员还将收获大模型应用实际案例集与 AI 商业落地白皮书等珍贵资料,为后续学习与工作提供有力参考。并且,课程还为学员提供企业内推机会,助力学员将简历精准送达大厂面试官手中,抢占高薪 offer,迈出职业发展的关键一步。
无论是想突破职业瓶颈的 IT 从业者,还是对 AI 领域满怀热情的跨界学习者,知乎 AI 应用开发工程师大模型 11 期课程都将是你开启高薪职业之路、在 AI 大模型应用开发领域崭露头角的绝佳选择。
00.第零课开班综述

01.第一课AI大模型基本原理

02.第二课python编程基础

03.第三课prompt工程设计与优化

04.第四课GPU与CPU计算硬件与大模型

05.第五课API基础与通过API调用大模型

06.第六课Cursor编程从入门到精通

07.第七课Embedding和向量数据库

08.第八课RAG技术

09.第九课RAG高级技术及实践

10.第十课LlamaIndex:知识管理与信息检索应用

11.第十一课LangChain:多任务应用开发

12.第十二课Function Calling与跨模型协作

13.第十三课Agent智能体系统的设计与应用

14.第十四课AutoGPT原理和实现

15.第十五课Fine-tuning技术与大模型优化

16.第十六课Coze工作原理及应用开发

17.第十七课Coze应用、插件与 SDK 开发

18.第十八课dify本地部署及应用开发

19.第十九课 PyTorch基础与应用

20.第二十课 PyTorch 进阶:复杂网络模型搭建、迁移及部署

21.第二十一课 tensorflow及应用

22.第二十二课 项目实战:企业知识库 1

23.第二十三课 项目实战:企业知识库 2

24.第二十四课 项目实战:AI搜索类应用 1

25.第二十五课 项目实战:AI搜索类应用 2

26.第二十六课 项目实战:智能招聘面试模拟系统 1

27.第二十七课 项目实战:智能招聘面试模拟系统 2

AI大模型课件资料



├── 00.第零课开班综述

├── 01.第一课AI大模型基本原理

├── 02.第二课python编程基础

├── 03.第三课prompt工程设计与优化

├── 04.第四课GPU与CPU计算硬件与大模型

├── 05.第五课API基础与通过API调用大模型

├── 06.第六课Cursor编程从入门到精通

├── 07.第七课Embedding和向量数据库

├── 08.第八课RAG技术

├── 09.第九课RAG高级技术及实践

├── 10.第十课LlamaIndex:知识管理与信息检索应用

├── 11.第十一课LangChain:多任务应用开发

├── 12.第十二课Function Calling与跨模型协作

├── 13.第十三课Agent智能体系统的设计与应用

├── 14.第十四课AutoGPT原理和实现

├── 15.第十五课Fine-tuning技术与大模型优化

├── 16.第十六课Coze工作原理及应用开发

├── 17.第十七课Coze应用、插件与 SDK 开发

├── 18.第十八课dify本地部署及应用开发

├── 19.第十九课 PyTorch基础与应用

├── 20.第二十课 PyTorch 进阶:复杂网络模型搭建、迁移及部署

├── 21.第二十一课 tensorflow及应用

├── 22.第二十二课 项目实战:企业知识库 1

├── 23.第二十三课 项目实战:企业知识库 2

├── 24.第二十四课 项目实战:AI搜索类应用 1

├── 25.第二十五课 项目实战:AI搜索类应用 2

├── 26.第二十六课 项目实战:智能招聘面试模拟系统 1

├── 27.第二十七课 项目实战:智能招聘面试模拟系统 2

├── AI大模型课件资料

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