课程介绍:


课程目录:

├── 01 学习手册

│   ├── 01-05 毕业条件.html

│   ├── 01-03 学习群组与助教答疑.html

│   ├── 01-04 作业提交.html

│   ├── 01-01 欢迎来到AI 全栈开发实战营.html

│   ├── 01-06 课程有效期、延期&退费申请.html

│   ├── 01-02 课程安排.html

├── 02 【直播回放】

│   ├── 02_0527直播回放剪辑_压缩.mp4

│   ├── 02-02 直播答疑(2025.6.4).html

│   ├── 02_AI全栈开发1期直播答疑-7.9.mp4

│   ├── 02-05 直播答疑(2025.7.23).html

│   ├── 02_AI全栈1期第一次答疑.mp4

│   ├── 02_AI全栈1期直播答疑7.23.mp4

│   ├── 02-06 直播答疑(2025.8.21).html

│   ├── 02_AI全栈1期直播答疑8.21.mp4

│   ├── 02-04 直播答疑(2025.7.10).html

│   ├── 02-03 直播答疑(2025.6.16).html

│   ├── 深入解读Google2025开发者大会.pdf

│   ├── 02_AI全栈1期直播答疑6.16.mp4

├── 03 第一章:机器学习与深度学习理论基础

│   ├── 03_1-1-4 非监督学习原理与典型应用.mp4

│   ├── 1-机器学习与深度学习理论基础.pdf

│   ├── 03_1-1-3 监督学习算法与应用场景.mp4

│   ├── 03_1-1-5 半监督学习与混合数据利用.mp4

│   ├── 03_1-1-1 AI通识基础与核心技术—课程介绍.mp4

│   ├── 03_1-1-2 机器学习基础(2025.6.4).mp4

│   ├── 03-12 第一章作业.html

│   ├── 03_1-1-7 神经网络核心优势.mp4

│   ├── 参考答案-机器学习与深度学习理论基础.pdf

│   ├── 03_1-1-6 神经网络与深度学习基础.mp4

│   ├── 03_1-1-10 深度神经网络经典架构解析.mp4

│   ├── 03_1-1-11 深度学习框架生态与实践.mp4

│   ├── 03_1-1-9 前向与反向传播机制.mp4

│   ├── 03_1-1-8 神经元与激活函数.mp4

├── 04 第二章:大模型发展全景与关键技术

│   ├── 04_1-2-5 多头注意力(Multi-Head Attention):并行计算不同子空间的特征-.mp4

│   ├── 04_1-2-6 位置编码(Positional Encoding):引入序列位置信息.mp4

│   ├── 04_1-2-10 稀疏注意力(Sparse Attention):降低计算复杂度--.mp4

│   ├── 2-大模型发展全景与关键技术.pdf

│   ├── 04_1-2-3 注意力模型(Attention Model):捕捉长距离依赖-.mp4

│   ├── 参考答案-大模型发展全景与关键技术.pdf

│   ├── 04_1-2-11 混合专家模型(MoE):动态路由机制--.mp4

│   ├── 04_1-2-4 自注意力机制(Self-Attention):语义理解的钥匙.mp4

│   ├── 04_1-2-2 Transformer架构的诞生与应用-.mp4

│   ├── 04_1-2-8 大模型的定义与特点--.mp4

│   ├── 04_1-2-12 模型压缩与加速:量化、知识蒸馏--.mp4

│   ├── 04_1-2-7 大模型技术突破与前沿趋势--.mp4

│   ├── 04-13 第二章作业.html

│   ├── 04_1-2-9 传统模型与大模型的差异--.mp4

│   ├── 04_1-2-1 大模型发展全景与关键技术—课程介绍.mp4


├── 05 第三章:DeepSeek 现状、应用与技术创新

│   ├── 05_2-3-5 DeepSeek 应用开发快速入门.mp4

│   ├── 05_2-3-6 DeepSeek 提示工程核心原则与技巧.mp4

│   ├── 05_2-3-2 DeepSeek 现状、应用与技术创新.mp4

│   ├── 05_2-3-1 大模型应用与 Agent 开发入门.mp4

│   ├── 05-07 第三章作业(1).html

│   ├── 05_2-3-8 DeepSeek 代码生成和测试实践.mp4

│   ├── 05-11 第三章作业(3).html

│   ├── 05_2-3-3 DeepSeek 国运级爆火的现象与本质.mp4

│   ├── 05_2-3-7 DeepSeek 文案生成和迭代实践.mp4

│   ├── 05_2-3-9 DeepSeek 里程碑模型与关键技术.mp4

│   ├── 05_2-3-4 DeepSeek 等前沿大模型技术发展现状.mp4

│   ├── 05-09 第三章作业(2).html

│   ├── 3-DeepSeek 现状、应用与技术创新.pdf

│   ├── 05_2-3-10 DeepSeek-R1 开启推理大模型新篇章.mp4

├── 06 第四章:使用 DeepSeek 开发你的第一个 RAG

│   ├── 06_2-4-3 向量数据库快速入门与实践.mp4

│   ├── 4-使用 DeepSeek 开发你的第一个 RAG.pdf

│   ├── 06-01 1. 章节介绍.html

│   ├── 06-07 第四章作业(2).html

│   ├── 06_2-4-5 实战:使用 DeepSeek API 开发智能问答系统.mp4

│   ├── 06-03 第四章作业(1).html

│   ├── 06_2-4-1 章节介绍.mp4

│   ├── 06_2-4-4 检索增强生成(RAG)快速入门与实践.mp4

│   ├── 06-06 5. 实战:使用 DeepSeek API 开发智能问答系统.html

│   ├── 06_2-4-2 DeepSeek 应用开发入门.mp4

├── 07 第五章:使用 DeepSeek 开发小红书爆款文案生成助手

│   ├── 07_3-5-2 Agent 理论基础与开发入门.mp4

│   ├── 5-使用DeepSeek开发小红书爆款文案生成助手.pdf

│   ├── 07_3-5-4 实战:使用 DeepSeek 开发小红书爆款文案生成助手.mp4

│   ├── 07_3-5-1 使用 DeepSeek 开发小红书文案生成助手.mp4

│   ├── 07_3-5-3 DeepSeek Agent 开发入门与案例分析.mp4

│   ├── 07-05 第五章作业.html

├── 08 第六章:DeepSeek 私有化部署与最佳实践

│   ├── 08-06 第六章作业.html

│   ├── 6-DeepSeek私有化部署与最佳实践.pdf

│   ├── 08_3-6-2 私有化部署的概念与需求分析.mp4

│   ├── 08_3-6-3 大模型私有化部署技术选型.mp4

│   ├── 08_3-6-4 实战:基于 Ollama 的 DeepSeek 私有化部署.mp4

│   ├── 08_3-6-1 DeepSeek 私有化部署与最佳实践.mp4

│   ├── 08_3-6-5 实战:私有化部署的小红书爆款文案生成助手.mp4

├── 09 第七章:大模型应用开发平台-Dify

│   ├── 09_4-7-3 Dify 开发平台简介-.mp4

│   ├── 09_4-7-4 Dify 平台使用方法-.mp4

│   ├── 09-07 第七章作业.html

│   ├── 09_4-7-2 大模型应用开发平台 Dify 快速入门-.mp4

│   ├── 09_4-7-6 实战:使用 Dify 快速搭建智能客服机器人-.mp4

│   ├── 09_4-7-1 Dify 篇:基于工作流编排的 Agent 设计与开发-.mp4

│   ├── 7-大模型应用开发平台+Dify.pdf

│   ├── 09_4-7-5 实战:使用 Dify 快速搭建 AI 图像生成应用-.mp4

├── 10 第八章:LangBot 大模型原生即时通信机器人平台

│   ├── 8-LangBot+大模型原生即时通信机器人平台.pdf

│   ├── 10_4-8-4 实战: LangBot 微信智能对话机器人.mp4

│   ├── 10_4-8-1 LangBot 大模型原生即时通信机器人平台-.mp4

│   ├── 10_4-8-3 LangBot 快速部署方案-(2026.1.21)V2-校对版.mp4

│   ├── 10-05 第八章作业.html

│   ├── 10_4-8-2 LangBot 开发平台简介.mp4

├── 11 第九章:使用Dify和LangBot研发多平台智能客服Agent

│   ├── 9-使用Dify和LangBot研发多平台智能客服Agent.pdf

│   ├── 11_5-9-1 使用 Dify 和 LangBot 研发多平台智能客服 Agent(配置字幕).mp4

│   ├── 11_5-9-3 实战:企业微信 雪茄通-智能客服(RAG)(配置字幕)mp4.mp4

│   ├── 11-05 第九章作业.html

│   ├── 11_5-9-2 IM 多平台智能客服方案概述(配置字幕).mp4

│   ├── 11_5-9-4 实战:飞书 高考志愿填报-智能客服(配置字幕6.21).mp4

├── 12 第十章:使用 Dify 研发自动代码生成 Agent

│   ├── 12_10-使用 Dify 研发代码自动生成 Agent-2.mp4

│   ├── 12_5-10-3 技术方案与架构设计.mp4

│   ├── 12_5-10-2 -生成-码-Agent-需求与价-值.mp4

│   ├── 10-使用Dify研发代码自动生成Agent.pdf

│   ├── 12-06 第十章作业.html

│   ├── 12_10-使用 Dify 研发代码自动生成 Agent-1.mp4

│   ├── 12_5-10-1 使用-Dify-研-代-自-生成-发-码-动-Agent.mp4

├── 13 第十一章:MCP 篇-模型上下文协议快速入门与实战

│   ├── 11-模型上下文协议(MCP)简介.pdf

│   ├── 13_6-11-3 MCP 概述.mp4

│   ├── 13_6-11-5 使用 Cherry Studio 快速体验 MCP(后半部分无头像版).mp4

│   ├── 13_6-11-1 MCP 篇:模型上下文协议(MCP)快速入门与实战.mp4

│   ├── 13_6-11-6 MCP 开源生态:站在巨人的肩膀上.mp4

│   ├── 13-07 第十一章作业.html

│   ├── 13_6-11-4 MCP 架构、组件与技术实现.mp4

│   ├── 13_6-11-2 模型上下文协议(MCP)简介.mp4

├── 14 第十二章:模型上下文协议(MCP)部署与开发实战

│   ├── 14_6-12-1 模型上下文协议(MCP)部署与开发实战.mp4

│   ├── 14_6-12-5 深入浅出 MCP 底层技术原理.mp4

│   ├── 14_6-12-3 MCP 天气查询应用 实战与调试.mp4

│   ├── 14_6-12-2 MCP Server 开发与部署.mp4

│   ├── 12-模型上下文协议(MCP)部署与开发实战.pdf

│   ├── 14_6-12-4 基于 CLINE 开发与调试行程规划助手.mp4

│   ├── 14-06 第十二章作业.html

├── 15 第十三章:A2A 协议与 MCP 的协同之道

│   ├── 15_7-13-03 深入 A2A 的运作肌理 (“How”)-.mp4

│   ├── 13-从个体赋能到群体智能:A2A+协议与+MCP+的协同之道.pdf

│   ├── 15_7-13-04 伟大的协同:当 MCP 遇见 A2A (“Synergy”)-.mp4

│   ├── 15_7-13-05 实战 A2A 官方 Python 示例 HelloWorld-.mp4

│   ├── 15_7-13-01 从个体赋能到群体智能:A2A 协议与 MCP 的协同之道-.mp4

│   ├── 15_7-13-02 AI 协作的黎明:A2A 协议系统性介绍-(“Why” & “What”)-.mp4

├── 16 第十四章:FastGPT 篇-企业级知识库设计与RAG进阶开发

│   ├── 16_7-14-2 企业知识库与问答系统设计-.mp4

│   ├── 16_7-14-6 企业级应用的挑战与解决方案-.mp4

│   ├── 16_7-14-3 回顾与反思:从原型到产品的生产化鸿沟-_1.mp4

│   ├── 16_7-14-1 FastGPT 篇:企业级知识库设计与 RAG 进阶开发-.mp4

│   ├── 16_7-14-4 企业数据治理与知识库搭建-_1.mp4

│   ├── 16_7-14-5 企业级 RAG 系统设计方案--.mp4

│   ├── 14-企业级知识库与问答系统设计.pdf

├── 17 第十五章:企业级 RAG 开发框架 FastGPT 快速入门

│   ├── 17_8-15-5 基于办公服务模版快速开发 雪茄百科问答.mp4

│   ├── 17_8-15-6 实战:雪茄百科问答与 AI 行政助理开发.mp4

│   ├── 17-08 8. 第十五章作业.html

│   ├── 17_8-15-3 快速上手FastGPT在线版.mp4

│   ├── 17_8-15-1 企业级RAG开发框架FastGPT快速入门.mp4

│   ├── 15-企业级 RAG 开发框架 FastGPT 快速入门.pdf

│   ├── 17_8-15-7 使用docker compose 快速部署 FastGPT(2026.1.21).mp4

│   ├── 17_8-15-2 FastGPT项目概述.mp4

│   ├── 17-07 7. 使用 Docker Compose 快速部署 FastGPT.html

│   ├── 17_8-15-4 实战:知识库构建与自动生成问答对.mp4

├── 18 第十六章:使用 Fast GPT 开发企业级智能问答 Agent

│   ├── 18_8-16-3 实践;AI行政助理Pro开发与测试.mp4

│   ├── 18_8-16-6 FastGPT API发布与接入飞书机器人.mp4

│   ├── 18-07 第十六章作业.html

│   ├── 18_8-16-1 使用Fast GPT开发企业级智能问答Agent.mp4

│   ├── 16-使用FastGPT开发企业级智能问答Agent.pdf

│   ├── 18_8-16-2 FasGPT高级功能实践:AI行政助理Pro.mp4

│   ├── 18_8-16-5 实战:电商专业客服RAG开发与测试.mp4

│   ├── 18_8-16-4 FastGPT高级功能实践:电商专业客服RAG.mp4

├── 19 第十七章:企业应用中的权限分级控制与数据隐私保护

│   ├── 19_9-17-1.mp4

│   ├── 19_9-17-6 数据合规性保障.mp4

│   ├── 19_9-17-5 数据加密与隔离策略.mp4

│   ├── 19_3. 权限分级设计与实施.mp4

│   ├── 19_9-17-4 训练中的数据隐私保护策略.mp4

│   ├── 17-企业应用中的权限分级控制与数据隐私保护.pdf

│   ├── 19-07 第十七章作业.html

│   ├── 19_9-17-2.mp4

├── 20 第十八章:跨行业经验复制与应用

│   ├── 20_9-18-1 跨行业经验复制与应用.mp4

│   ├── 18-跨行业经验复制与应用.pdf

│   ├── 20_9-18-2 跨行业移植的核心方法论.mp4

│   ├── 20_9-18-5 行业案例深潜:教育领域的移植实践.mp4

│   ├── 20_9-18-4 行业案例深潜:医疗领域的移植实践.mp4

│   ├── 20_9-18-3 行业案列深潜:金融领域的移植实践.mp4

├── 21 第十九章:代码生成 Agent- 产品、技术与商业模式

│   ├── 19-代码生成 Agent 产品、技术与商业模式.pdf

├── 22 第二十章:国际巨头引领的大模型技术路线

│   ├── 22_10-20-4 Anthropic & Google & xAI:差异化竞争的探索者.mp4

│   ├── 22_10-20-1 模型篇:知识驱动与推理驱动的大模型竞争格局.mp4

│   ├── 22_10-20-3 Meta LLaMA-开源世界的“普罗米修斯”.mp4

│   ├── 20-国际巨头引领的大模型技术路线.pdf

│   ├── 22_10-20-2 国际巨头引领的大模型技术路线.mp4

│   ├── 22_10-20-5 国际主流大模型能力对比与选型策略.mp4

├── 23 第二十一章:国内先驱主导的开源先进模型

│   ├── 21_10-19-5 Code Agent 商业模式与企业战略.mp4

│   ├── 21_10-19-4 揭露Code Agent 背后的核心技术栈.mp4

│   ├── 21-国内先驱主导的开源先进模型.pdf

│   ├── 23_11-21-2 追求极致性能的技术派——DeepSeek.mp4

│   ├── 21_10-19-2 AI时代的“新”程序员:Code Agent 市场概览.mp4

│   ├── 21_10-19-1 代码生成 Agent:产品、技术与商业模式.mp4

│   ├── 21_10-19-3 业界标杆产品深度剖析(Case Study).mp4

│   ├── 23_11-21-3 覆盖全场景的生态王者——Qwen.mp4

│   ├── 23_11-21-1 国内先驱主导的开源先进模型.mp4

│   ├── 23_11-21-4 突围的后起之秀——Minimax与Kimi.mp4

├── 24 第二十二章:展望未来——大模型应用的趋势与挑战

│   ├── 24_11-22-4 开发者的未来:AI时代的职业机会与终身学习.mp4

│   ├── 22-展望未来:大模型应用的趋势与挑战.pdf

│   ├── 24_11-22-3 外部环境变化对大模型的影响:浪潮中的航向.mp4

│   ├── 24_11-22-2 未来已来:大模型的技术演进与趋势预测.mp4

│   ├── 24_11-22-1 展望未来:大模型应用的趋势与挑战.mp4

├── 25 第二十三章:DeepSeek 模型微调与蒸馏

│   ├── 25_12-23-1 训练篇:DeepSeek模型微调与蒸馏.mp4

│   ├── 25_12-23-6 案例分析:看DeepSeek- R1模型如何被“驯服”.mp4

│   ├── 25_12-23-5 高效微调(PEFT):四两拨千斤的“教学”魔法.mp4

│   ├── 25-07 第二十三章作业.html

│   ├── 25_12-23-2 DeepSeek- R1模型微调与案例分析.mp4

│   ├── 25_12-23-3 战略抉择:当RAG不再足够,我们为何需要微调?.mp4

│   ├── 23-DeepSeek-R1模型微调与案例分析.pdf

│   ├── 25_12-23-4 指令微调:为大模型设计一套“精英课程”.mp4

├── 26 第二十四章:实战 DeepSeek-R1-Qwen 小模型蒸馏

│   ├── 26_12-24-2 蒸馏理论:巨人的智慧如何传承.mp4

│   ├── 26_12-24-6 实战:使用 Unsloth 高效蒸馏 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-2.mp4

│   ├── 24-实战DeepSeek-R1-Qwen小模型蒸馏.pdf

│   ├── 26_12-24-4 工具与流程:如何开始训练.mp4

│   ├── 26_12-24-5 实战:使用 Unsloth 高效蒸馏 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-1.mp4

│   ├── 26-07 第二十四章作业.html

│   ├── 26_12-24-3 工具与流程:高效蒸馏的现代化工作流.mp4

│   ├── 26_12-24-1 实战 DeepSeek-R1-Qwen 小模型蒸馏.mp4

├── 27 毕业总结(必交)

│   ├── 27-01 毕业总结(必交).html





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