AI大模型实战高手课

共 34 讲。

目录

• AI大模型实战高手课
• 开篇词-开发工程师如何进阶为AI应用型人才？
• 01-洞察本质：从工程学角度看ChatGPT为什么会崛起
• 02-学好提示工程，轻松驾驭大模型
• 03-探索智能体世界：LangChain与RAG检索增强生成
• 04-本地部署：如何本地化部署开源大模型ChatGLM3-6B？
• 05-大模型微调：如何基于ChatGLM3-6B+Lora构建基本法律常识大模型？
• 06-RAG实战：基于ChatGLM3-6B+LangChain+Faiss搭建企业内部知识库
• 07-大模型API封装：自建大模型如何对外服务？
• 08-关于机器学习，你需要了解的基本概念（一）
• 09-关于机器学习，你需要了解的基本概念（二）
• 10-经典算法之RNN：开发人员绕不开的循环神经网络
• 11-关于自然语言处理，你需要了解的基本概念
• 12-深入理解Word2Vec：解开词向量生成的奥秘
• 13-深入理解Seq2Seq：让我们看看语言翻译是怎么来的
• 14-Transformer技术原理：为什么说Transformer是大模型架构的基石？（上）
• 15-Transformer技术原理：为什么说Transformer是大模型架构的基石？（下）
• 16-从零开始，构建一个具有100M参数规模的Transformer模型
• 17-模型解剖：探究模型内部到底是什么？
• 18-大模型预训练：Pre-Training如何让模型变聪明？
• 19-深入理解DeepSpeed，提高大模型训练效率
• 20-人类意图对齐，让模型拥有更高的情商
• 21-模型测评：如何评估大模型的表现？
• 22-模型轻量化：如何让模型运行在低配置设备上？
• 23-模型核心技术指标：如何提高上下文长度？
• 24-架构设计（上）：企业如何设计大模型应用架构？
• 25-架构设计（下）：企业如何搭建 AI 中台？
• 26-为什么说Mamba是Transformer的最强挑战者？
• 27-机器人+大模型会产生什么化学反应？
• 28-Sora的突破：揭秘AI世界模拟器背后的技术演进
• 29-人工智能+无人机：掀起智能飞行领域革命
• 30-AI发展的下一阶段：什么是Q-Star？
• 结束语-相信自己，未来无限可能
• 期末测试-来赴一场满分之约！