黑马程序员大模型第三期视频课程及配套资料下载-万类AI

✨ 黑马程序员 – 2024年11月版 AI大模型工程师培养计划 (三期) ✨

🚀 通过本课程，您将全面掌握AI大模型的核心技术与实战应用，具体包括：

🧠 大模型理论与前沿知识： 深入理解大语言模型 (LLM) 的工作原理、发展历程、主流架构（如Transformer、GPT系列）及评估指标。
🐍 Python编程核心技能： 熟练运用Python进行AI开发，为后续学习打下坚实基础。
🛠️ 主流AI工具与平台应用： 实践操作通义千问、讯飞星火、百度千帆、阿里百炼等大模型平台，以及AIGC文生图/视频工具。
✍️ Prompt工程与优化： 精通提示词 (Prompt) 设计原则、高级技巧（Few-shot, CoT等）及Prompt-Tuning方法，高效驱动大模型。
🔗 LangChain框架应用： 学习并实战LangChain，构建复杂的LLM应用流程，包括模型调用、数据索引、记忆模块等。
📞 Function Calling与Agent开发： 掌握Function Call技术，实现大模型与外部API的交互，并构建智能Agent应用。
📚 RAG知识库构建： 学习检索增强生成 (RAG) 技术，打造能结合私有知识库的智能问答系统。
🖼️ 多模态大模型实战： 探索并应用Stable Diffusion等文生图模型，理解多模态技术的核心。
💼 行业项目实战经验： 通过金融风向评估、电商虚拟试衣、新媒体评论分析、智能问诊等多个真实项目，全面提升实战能力。
🎯 求职面试辅导： 获得专业的面试指导、简历优化建议和模型部署知识，助力顺利就业。

▶️ 授课方式：网盘在线学习 (视频课程)

📖 课程详细章节目录

阶段一：打下坚实基础 – 大模型入门 🏗️

Day 01-04: 🐍 大模型必备Python语言强化
- Python基础语法、数据结构、函数、面向对象编程等，专为AI开发定制。
Day 05-08: 🧠 大模型核心前置知识精讲
- 深度学习基础、PyTorch框架入门、神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer架构详解等。

阶段二：初探模型威力 – 应用初体验 & Prompt工程 🚀

Day 01-02: 🛠️ 大模型应用工具实战
- 体验传智星云网、通义系列（千问、万象、智文、听悟、法睿）、讯飞星火及IFlyCode编程助手、通义灵码。
- 探索AIGC工具（堆友、哩布哩布）、文生视频（Pika, Luma, 可灵AI）、数字人（元分身、腾讯智影）、AI运营（极虎漫剪）、Kimi、智谱清言等。
Day 03: 🗺️ 大模型开发入门
- 大语言模型背景、语言模型理解、发展历程。
Day 04: 🌟 主流大模型概览与Prompt-Tuning入门
- 语言模型评估指标、主要类别（AR, Seq2Seq）、主流模型架构。
Day 05: 💡 Prompt-Tuning方法进阶
- GPT系列（GPT-1/2/3, ChatGPT）原理剖析、主流开源大模型介绍。
Day 06: ✍️ 大模型提示词工程应用
- 微调方法概览、硬模板与软模板微调技术。
Day 07: 📊【项目】金融行业动态风向评估
- 应用提示词工程（清晰描述、充足思考、迭代优化）进行项目实践。
Day 08-09: 🏢 企业大模型定制平台应用
- Few-shot学习、文本分类、信息抽取、文本匹配实战。
Day 10: 🛍️【项目】电商领域虚拟试衣系统
- SaaS平台概念、API调用实践、大模型定制平台案例。

阶段三：掌握进阶利器 – 模型开发新增技术 🔧

Day 01: 🔗 Function Call原理及实践 (百度千帆)
- 百度千帆大模型平台介绍与使用。
Day 02: 💰【项目】财务助手 (Function Call应用)
- Function Call实战、阿里百炼平台应用、天气获取案例。
Day 03: 🤖 大模型Agent原理及实践
- Function Call多函数调用、数据库查询、GPTs介绍。
Day 04: 🧑‍💻 基于阿里魔搭社区的Agent应用
- Assistant API、Agent应用探索。
Day 05: ✉️ 大模型Agent应用深化
- Agent应用场景分析、邮件生成案例、ModelScope社区应用。
Day 06-08: ⛓️ 大模型开发框架LangChain详解
- LangChain核心组件：Models（模型）、Prompts（提示）、Chains（链）、Agents（代理）、Memory（记忆）、Indexes（索引与向量数据库、检索）。

阶段四：挑战复杂场景 – 高级项目开发实战 🏆

Day 01: 🚚【项目】基于RAG的物流行业信息问答系统
- 项目介绍、环境配置、模型构建、向量库构建、检索、参数高效微调（PET）方法概览。
Day 02: ❤️【项目】大健康行业智能问诊系统 (理论与微调)
- 上下文学习、Prefix Tuning、Adapter Tuning、LoRA微调思想与伪代码。
Day 03: ❤️【项目】大健康行业智能问诊系统 (GPT2实践)
- 项目介绍、数据集处理、Dataset与Dataloader构建。
Day 04: 🛒【项目】新零售行业评价决策系统 (模型搭建)
- 模型结构设计、模型搭建、模型训练流程。
Day 05: 🛒【项目】新零售行业评价决策系统 (预测与上线)
- Function Tool应用、预测流程与实现、模型上线、电商评论场景、PET回顾、项目架构、数据处理。
Day 06: 🛒【项目】新零售行业评价决策系统 (训练与评估)
- Dataloader、标签查找、损失函数、Logits转ID、评价指标、训练过程。
Day 07-09: 📰【项目】新媒体评论智能分类与信息抽取 (ChatGLM+P-Tuning/LoRA)
- P-Tuning部分：模型推理、项目介绍、数据处理与实现。
- LoRA微调部分：项目介绍、技术选型、数据集处理、Dataloader、模型训练与预测。
- AIGC与图像生成算法初步介绍。

阶段五：探索视觉智能 – 多模态大模型应用实战 🎨

Day 01: 🖼️【项目】Stable Diffusion多模态大模型应用实战 (理论)
- 图像生成技术概览、CLIP模型、DALL-E模型。
Day 02: 🖼️【项目】Stable Diffusion多模态大模型应用实战 (实践)
- Imagen模型、Stable Diffusion基本概念、模型结构、处理流程、Hugging Face Diffusers或类似平台使用。

阶段六：助力职业腾飞 – 技术面试分享 (赠送) 🧑‍🎓

Day 01: 🚀 综合项目与项目路演
- 项目梳理、成果展示、表达技巧。
Day 02: 🎯 大模型面试指导
- 常见面试问题、考察点分析、应答策略。
Day 03: 🛠️ 大模型加餐课 (模型部署)
- 模型部署常见方案与工具介绍。

📚 课程配套海量资料

每个阶段均配备详细的配套资料，包括但不限于：

01阶段资料：
- Python入门讲义、Anaconda/PyCharm等软件及安装指南、每日Python代码示例。
- 深度学习简介、PyTorch基础与神经网络讲义、笔记、代码（张量操作、神经网络搭建、激活函数、损失函数、Transformer实现等）、拓展阅读、环境配置指南。
- LLM基础知识、主流架构、开源模型介绍等讲义与代码（BLEU, ROUGE, PPL评估）。
02阶段资料：
- 大模型应用工具实战讲义 (通义、星火等)。
- Prompt-Tuning方法入门与进阶讲义。
- 提示工程指南。
- 金融项目相关讲义、代码（ChatGLM2-6B INT4模型及权重）、数据集。
- SaaS平台与API调用讲义。
03阶段资料：
- 千帆/百炼大模型平台使用讲义、Function Call代码示例（天气、数据库查询）、GPTs与Assistant API讲义。
- Agent开发（邮件生成）代码与讲义。
- LangChain各模块（Models, Prompts, Chains, Indexes, Memory, Agents）代码示例与讲义。
- RAG物流问答项目代码（含ChatGLM2-6B、m3e-base模型文件）、FAISS向量库、讲义。
- GPT2医疗问诊机器人项目代码（含预训练模型、数据集、Web界面）、讲义。
04阶段资料：
- Prompt-Tuning进阶讲义。
- 基于BERT+PET/P-Tuning的文本分类项目（大健康、新零售）代码、讲义、数据集、预训练模型（bert-base-chinese）。
- 基于ChatGLM-6B+P-Tuning/LoRA的新媒体项目代码、讲义、数据集、模型文件。
05阶段资料：
- Stable Diffusion详解与实践讲义、腾讯云AI绘画介绍。
- AIGC Demo代码、训练图片素材、模型权重（glass.safetensors, model-plaidshirtprogrammer.ckpt）。
06阶段资料：
- 求职自我介绍与项目描述模板、简历优化指南、大模型时代职业发展、论文导读。
🎁 AI大模型额外赠送资料：
- 11本AI大模型相关电子书。
- 精选简历模板。