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📖 课程介绍
我们的目标很简单：帮你从机器学习的基础知识开始，一步步走到大模型微调和实际应用的核心。无论你是想转行AI的开发者、寻求技术突破的产品经理，还是希望跟上技术趋势的行业从业者，都能在这里找到实用的内容。
**课程主要学什么？**
* **打好基础，建立知识框架**：前两周，我们会系统梳理机器学习和深度学习的核心内容。从常见的任务类型、十大经典算法，到深度学习的训练要素，并结合PyTorch的工程实践和一个“电商SKU卡生成”的实战项目，让你既能理解原理，也能动手操作。
* **深入核心，掌握大模型关键**：第三、四周，课程会聚焦当前AI领域的重点——大模型。你会了解从Transformer架构原理到GPT等模型的演进过程，探讨从AI到AGI（通用人工智能）的未来趋势。更重要的是，我们会详细讲解**大模型落地需要用到的关键技术**，比如知识工程、多模态RAG（检索增强生成）、多种微调方法（如LoRA）、提示词工程以及模型压缩优化，目标是让你具备让大模型真正解决业务问题的能力。
* **全程学习支持**：课程提供了开营直播和多次定期的答疑直播回放，确保你在学习过程中遇到的问题能得到解答，可以和讲师、同学一起交流进步。
**这门课适合哪些人？**
* **技术开发者/工程师**：希望系统学习AI及大模型技术，并打算应用到实际项目中的程序员。
* **产品经理与业务负责人**：希望深入理解AI的能力和边界，能够主导或配合AI项目落地，从而推动业务创新。
* **在校学生与科研人员**：想要获得清晰、实用的AI知识框架，为后续研究或职业发展打下基础。
* **任何对AI有浓厚兴趣的学习者**：如果你厌倦了碎片化的信息，希望通过一门课程，体系化地掌握从基础到前沿的AI核心知识，那么欢迎加入。
人工智能正在变得触手可及。我们希望通过七周的时间，帮助你完成从理论到实践的跨越，掌握进入大模型时代的关键技能，成为这波浪潮中的参与者和创造者。
课程目录
- ├──第0周：直播答疑+开营直播回放
- | ├──0-1 开营直播回放.ts.mp4
- 149.76M
- | ├──0-2 直播答疑-20251025.ts.mp4
- 97.08M
- | ├──0-3 直播答疑-20251108.ts.mp4
- 145.30M
- | └──0-4 直播答疑-20251122.ts.mp4
- 233.97M
- ├──第1周：机器学习与深度学习基础（上）
- | ├──1-1 课程概述.ts.mp4
- 66.39M
- | ├──1-2 常见机器学习任务与算法：机器学习任务类型.ts.mp4
- 57.09M
- | ├──1-3 常见机器学习任务与算法：机器学习十大算法.ts.mp4
- 111.67M
- | ├──1-4 常见机器学习任务与算法：机器学习的任务步骤.ts.mp4
- 91.38M
- | ├──1-5 深度学习任务版图.ts.mp4
- 75.26M
- | └──1-6 深度学习算法.ts.mp4
- 71.32M
- ├──第2周：机器学习与深度学习基础（下）
- | ├──2-1 深度学习训练要素.ts.mp4
- 101.57M
- | ├──2-2 强化学习最小闭环.ts.mp4
- 121.43M
- | ├──2-3 PyTorch基础与工程要素.ts.mp4
- 51.20M
- | └──2-4 实战：电商SKU卡生成.ts.mp4
- 91.31M
- ├──第3周：大模型微调与落地（上）
- | ├──3-1 大模型的演进历史（一）.ts.mp4
- 87.85M
- | ├──3-2 大模型的演进历史（二）.ts.mp4
- 87.96M
- | ├──3-3 从AI到AGI到ASI（一）.ts.mp4
- 84.49M
- | ├──3-4 从AI到AGI到ASI（二）.ts.mp4
- 81.62M
- | └──3-5 Transformer核心原理.ts.mp4
- 122.07M
- ├──第4周：大模型微调与落地（下）
- | ├──4-1 Transformer核心原理的演示.ts.mp4
- 231.80M
- | ├──4-2 知识工程与多模态RAG.ts.mp4
- 131.42M
- | ├──4-3 微调方法与参数高效训练（一）.ts.mp4
- 113.99M
- | ├──4-4 微调方法与参数高效训练（二）.ts.mp4
- 100.23M
- | ├──4-5 提示词工程和模型压缩优化.ts.mp4
- 94.95M
- | └──4-6 实战：可溯源的问答助手.ts.mp4
- 77.04M
- ├──第5周：多模态全景认知
- | ├──5-1 多模态的定义与边界.ts.mp4
- 46.90M
- | ├──5-2 多模态数据与表征.ts.mp4
- 74.60M
- | ├──5-3 多模态模型架构.ts.mp4
- 64.79M
- | ├──5-4 多模态任务类型.ts.mp4
- 30.91M
- | ├──5-5 多模态应用场景.ts.mp4
- 54.26M
- | ├──5-6 多模态实战.ts.mp4
- 167.53M
- | └──5-7 音频模态扩展.ts.mp4
- 25.07M
- ├──第6周：虚拟人生成与交互技术
- | ├──6-1 虚拟人生成全景.ts.mp4
- 45.67M
- | ├──6-2 图像生成与条件控制（一）.ts.mp4
- 134.66M
- | ├──6-3 图像生成与条件控制（二）.ts.mp4
- 107.45M
- | ├──6-4 虚拟人的大脑.ts.mp4
- 130.88M
- | ├──6-5 虚拟人的声音情感.ts.mp4
- 150.69M
- | ├──6-6 虚拟人的口型与驱动.ts.mp4
- 149.67M
- | ├──6-7 虚拟人直播.ts.mp4
- 45.19M
- | └──6-8 虚拟人案例实操.ts.mp4
- 109.57M
- ├──第7周：多模态 OCR 与智能翻译链路
- | ├──7-1 OCR的全景认知.ts.mp4
- 69.00M
- | ├──7-2 传统OCR技术机制.ts.mp4
- 118.68M
- | ├──7-3 生成式与Transformer式OCR（一）.ts.mp4
- 96.52M
- | ├──7-4 生成式与Transformer式OCR（二）.ts.mp4
- 89.87M
- | ├──7-5 版面与表格结构解析.ts.mp4
- 119.49M
- | ├──7-6 手写OCR与多语种.ts.mp4
- 103.73M
- | └──7-7 OCR到翻译链路与RAG落地.ts.mp4
- 79.82M
- └──资料
- | └──【资料】多模态大模型训练营.zip
- 191.02M
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