📚 课程概述
通过本课程，你将从 Python编程基础 进阶到 AI大模型全栈开发，掌握环境配置、核心编程技能、Prompt工程、爬虫实战、模型微调、工具链集成及产品部署全流程。课程结合 代码课件 与 行业大咖经验分享，助你成为AI 2.0时代的 全栈开发工程师！

学习方式|网盘在线

🌟 课程目录（带学习目标与核心内容）

模块一：Python编程基础

学到什么：掌握Python语法、核心数据类型及基础编程思维，为后续开发打下坚实基础。
核心内容：

• Python环境安装（Windows/macOS系统）
• VSCode与PyCharm开发工具入门
• 字符串处理、JSON操作、文件IO实战
• 异常处理与代码调试技巧
  适用场景：快速上手Python，解决日常开发问题

模块二：Python工程与开发工具

学到什么：构建Python工程化能力，熟悉开发环境配置与API集成。
核心内容：

• pip包管理与依赖安装
• 代码文档化与注解使用规范
• .env环境变量管理（敏感信息保护）
• FastAPI框架快速搭建RESTful API
  适用场景：开发Web服务、自动化脚本

模块三：Python爬虫与数据处理

学到什么：掌握网络爬虫技术，实现数据采集与清洗。
核心内容：

• 爬虫基础（请求、解析、存储）
• 反爬策略与动态网页抓取
• 字符编码问题处理（UTF-8、GBK等）
  适用场景：数据采集、信息分析、自动化任务

模块四：AI大模型全栈开发基础

学到什么：从零开始构建AI大模型应用，理解核心开发框架与工具链。
核心内容：

• 大模型API调用（如OpenAI、阿里云）
• Prompt工程原理与实战优化
• Function Calling实现模型与代码交互
• Semantic Kernel与LangChain框架入门
  适用场景：AI应用快速原型开发

模块五：大模型高级应用与工具链

学到什么：掌握RAG、Embeddings、Assistants API等进阶技术，提升模型能力。
核心内容：

• RAG（检索增强生成）系统设计与实现
• 向量数据库与Embeddings技术应用
• Assistants API与多模型协作开发
• LLM工具链整合（从数据到部署）
  适用场景：企业知识库问答、智能助手开发

模块六：AutoGPT与Agent开发实战

学到什么：实现类似AutoGPT的智能体（Agent），让模型具备自主任务执行能力。
核心内容：

• AutoGPT原理与代码拆解
• Agent架构设计与工具调用链
• 动态任务规划与执行逻辑
  适用场景：自动化运维、智能机器人开发

模块七：模型微调与优化

学到什么：掌握模型微调技术，优化模型性能与业务适配性。
核心内容：

• 模型微调（Fine-tuning）实战
• 数据准备与训练策略
• 微调常见问题与解决方案
  适用场景：定制化模型开发、业务场景适配

模块八：AI产品部署与交付

学到什么：将AI模型部署到生产环境，实现产品化落地。
核心内容：

• 模型服务化部署（如Docker、云平台）
• 性能监控与资源优化
• 交付流程与文档编写
  适用场景：企业级AI产品开发、MLOps实践

🎁 补充材料

代码课件

• Python基础代码示例
• Prompt工程模板库
• 爬虫实战项目代码
• LangChain与AutoGPT实现代码
• 模型微调配置文件

大咖分享

学到什么：了解行业前沿技术与实战经验，拓宽AI开发视野。
核心内容：

• 多模态与代码模型应用案例
• Stable Diffusion与妙鸭模型复现
• 百亿参数大模型（如ChatYuan）训练技巧
• 大模型时代的产品设计与挑战
  适用场景：技术趋势分析、项目灵感获取