gp第五期-AI大模型零基础到商业实战全栈课

紫杉轮王

├─01 第一章【导学篇】：0基础学习导入
6 ~3 y$ [7 F, Z│   01 3月12日-AI大模型学习指南-1.mp4
1 o$ n! m, w& u+ @# ], i4 l! j│   02 0基础前置学习.mp4
8 A# d" N, M# A  F1 H. @% K7 E│
: a% W5 @5 v( q9 t' b├─02 第二章 第一阶段（L1）-0基础快速入门AI大模型应用与实战
│   03 recordclip-20250902140331-787f14.mp4
# y# j% Q: v; w0 P! Z- \│   04 大模型核心概念和基础原理.mp4
' u* N& T5 L( t3 J│   05 提示词工程(Prompt Engineering).mp4
9 Q# r$ k3 J+ ^- e3 a+ e# N( X% U│   06 GPTs与 Function Calling开发Al大模型应用.mp4
' [% }/ q( {  t% T6 K+ w- {5 {│   07 掌握Al编程让普通人也能开发各种技术应用 .mp4
│   07 掌握Al编程让普通人也能开发各种技术应用.mp4
. _& @5 r! U5 c& _│   08 掌握Coze玩转Al大模型应用.mp4
│   09 自动化AI工作流原理与实战.mp4
4 c# n8 i. `9 x2 N6 e3 z: g: k│   10 Dify快速入门到应用实战.mp4
│   11 N8N 快速入门到应用实战.mp4
│
) ~# A4 U( D+ D├─03 第三章 第二阶段（L2）：AI大模型的企业级应用
│   12 RAG检索增强生成技术实战.mp4
' B& c7 E: |/ A: r: S+ o: l0 E│   13 Embeddings和向量数据库.mp4
│   14 Embeddings和向量数据库（二）.mp4
5 t7 o" L. H/ R+ [  u8 s│   15 RAG 企业级落地实战优化.mp4
│   16 掌握LangChain实现Al大模型应用.mp4
5 g; t; c, ]0 w4 w4 _│   17 大模型应用开发框架Llamalndex.mp4
│   18 LangChain实现企业级Agent智能体.mp4
│   19 AI工作流应用开发实战.mp4
- o) H( W( B; c* Z  K│   20 MCP模型上下文协议概述与应用实战.mp4
# m, |6 q' v" G; s│   21 深入浅出 A2A协议以及应用实战.mp4
│
6 i0 ?# ]7 C9 A# J1 J7 S3 U├─04 第四章 第三阶段（L3）-AI大模型的工作原理与优化
+ B! @' A: H+ u6 J│   22 AI大模型产品设计与落地.mp4
│   23 从“NLP 技术”到“Al大模型”.mp4
" c5 D/ X6 e6 z/ L0 [( W8 m& o│   24 探索揭秘神经网络奥秘.mp4
! l4 L; g5 ]3 H│   25 揭秘神经网络及Transformer的工作原理.mp4
) J  x8 V: {& a2 k' S0 @: q; J│   26 揭秘Transformer的工作原理.mp4
│   27 揭秘Transformer的工作原理（二）.mp4
/ \/ s, ]  H. Q( T/ i2 _, y│   28 深入浅出了解多模态模型.mp4
│   29 国产大模型 DeepSeek深度剖析.mp4
│   30 AI大模型微调实战(上).mp4
│   31 AI大模型微调实战(下).mp4
! l3 v1 S1 t0 _, y+ Y; ^│   32 大模型微调项目实践.mp4
│   33 GPU与 CUDA 以及AI大模型企业级部署方案.mp4
│
├─05 第五章 第四阶段（L4）-AI大模型的企业级项目实战
- C6 E3 ?4 g/ {, y8 v│   32 第一章：课程任务介绍.mp4
│   33 第二章chatBI的优势与挑战修改.mp4
' w" L8 i) S0 K1 z" m/ q+ J$ S│   34 企业级AI销售助手应用实战.mp4
│   34 第三章：剖析ChatBI的技术原理.mp4
│   35 第四章：驱动ChatBI的核心能力MCP理论介绍.mp4
! T  n# x6 T/ k7 K/ O│   36 第五章(a)-项目一：项目背景&数据结构介绍修改.mp4
│   37 第五章(b)-项目一：text2sql&text2python MCP的实现.mp4
! ^6 L0 T0 i, Q3 H- r│   38 第五章(c)-项目一：机器学习MCP+多协议MCP客户端的编写.mp4
│   39 第六章：中心化智能体架构的缺陷与去中心化多智能体langGraph架构.mp4
+ _7 p* e, ~3 T│   40 第七章：langGraph的基本用法修改.mp4
+ }5 S0 {& a% }+ Y│   41 第八章(a)：langGraph+MCP实现ChatBI主流程搭建.mp4
│   42 第八章(b)：langGraph+MCP项目测试+工程化部署修改.mp4
│   43 第一章(RAG原理+挑战与知识库的构建)修改版本.mp4
│   44 第二章(常用检索-增强-生成方法介绍+扩展).mp4
│   45 第三章(常用RAG代码实操1-稠密检索器).mp4
% s. M9 O7 G& a3 m$ D│   46 第三章(常用RAG代码实操2-稀疏+集成检索器).mp4
│   47 第四章-实战案例一(4.1 需求分析、软件设计与ES的使用)修改版本.mp4
6 @5 s( b& V0 I│   48 第四章-实战案例一(4.2-1 词缀树的检索)修改版本.mp4
6 I3 i9 Q5 w# Q* p* Y3 ^│   49 第四章-实战案例一(4.2-2 项目整体代码实现).mp4
6 O5 j: h, V8 s, o' n│   50 第五章-实战案例二-(5.1 需求分析、软件设计)修改版本.mp4
│   51 第五章-实战案例二-(5.2 知识库构建、4种检索器构建)修改版本.mp4
│   52 第五章-实战案例二-(5.3 知识库检索整体代码实现1+2整合)修改版本.mp4
│   53 第五章-实战案例二(5.4 检索效果测试与工程化部署)修改版本.mp4
│   54 第六章-向量知识库热更新实战修改版本.mp4
│   55 1.MCP介绍与底层原理修改版本.mp4
  V2 C& k& k- v7 s│   56 2.MCP server的编写与并联串联调用原理.mp4
( V8 _% \, X/ H, h5 L│   57 3.MCP三种协议详解.mp4
│   58 4.1项目一：股价心理按摩师(项目背景+需求分析+技术架构).mp4
- H3 F! L/ W5 k│   59 4.2项目一：股价心理按摩师(服务端-客户端完整代码编写).mp4
│   60 5.多智能体框架+多MCP适用场景.mp4
* c& n# R- F" u, r1 ?│   61 6.多智能体框架AgentSDK的基本用法.mp4
; N0 V; `* \* J7 h8 K/ k8 ^│   62 7.1项目二：金融投资虚拟顾问(业务背景+技术架构).mp4
/ d5 V1 a+ A+ h/ T: E* {7 ~3 o│   63 7.2 项目二：金融投资虚拟顾问(金融文章检索MCP&金融RAG MCP的实现).mp4
│   64 7.3 项目二：金融投资虚拟顾问(转人工MCP&股价预测MCP&多智能体多MCP运行编排).mp4
; s& q6 A1 |% z! R3 l9 M│   65 7.4 项目二：金融投资虚拟顾问(多用户对话状态管理多智能体多MCP系统的实现).mp4
│   66 第一章-引导式对话系统是什么.mp4
" i# P0 `& I! G; [, e5 I. N! a│   67 第二章-引导式对话系统主要面临的挑战.mp4
3 ]& b: Z- L  n│   68 第三章-槽位抽取方案比较与选型.mp4
│   69 第四章-对话流程编排的集中实现方案与优劣对比.mp4
│   70 第四章结束后的代码实操讲解(流式+非流式Functionca.mp4
│   71 第五章-5.1-案例背景讲解.mp4
) ~! w/ U# o4 ~# z│   72 第五章-5.2-前端演示.mp4
" H/ s! o& Q: D, x% {1 S│   73 第六章-6.0-用户数据持久化打码修改版本.mp4
$ l8 c1 F% v+ P0 v2 `2 p8 C# Y│   74 第六章-6.1-工具定义与功能函数实现介绍.mp4
│   75 第六章-6.2-对话系统整体代码实现.mp4
* r" W. `5 |6 Z9 \  Y; J& T5 L' T│   76 第六章-6.3-代码调试与前端页面搭建.mp4
8 k6 g' C; y. f) V2 [│   77 第六章-6.4-工程化部署编写API接口.mp4
│   78 第七章-引导式对话系统面临的挑战及解决方案.mp4
4 Z- ?3 f2 @  R% |$ f2 ~│
├─06 第六章 第五阶段（L5）：从模型训练到模型微调入门到精通
│   80 课程大纲介绍.mp4
│   81 大模型训练主要阶段与应用价值.mp4
│   82 大模型微调难点与挑战.mp4
│   83 主流显卡介绍与选择.mp4
; F6 r% {( V( S# I5 T# f│   84 本地微调环境搭建.mp4
8 \! u! W7 V& i2 m: Q+ G2 ?2 H│   85 云算力租赁介绍.mp4
│   86 llamafactory项目介绍与安装部署.mp4
* U5 ^* E# V) J, ~! @  `( ^8 V│   87 llamafactory-webui面板配置与训练推理流程演示.mp4
│   88 llamafactory-webui难点参数理论讲解.mp4
│   89 1.数据集的来源与llamafactory中的数据集.mp4
3 F5 m7 k9 D7 T  p5 x1 ~│   90 2.数据集的构建.mp4
│   91 3.微调方法理论介绍与日志监控.mp4
│   92 4.项目实战一：lora微调演示.mp4
│   93 5.BAdam&Galora微调原理讲解.mp4
. N$ D4 ?. T: |5 k  J% w2 J7 U│   94 6.大模型加速技术.mp4
│   95 量化核心原理介绍.mp4
│   96 PTQ量化原理.mp4
5 {) U: c6 l4 K, U. ]4 b│   97 QTA量化算法原理介绍.mp4
; Y; g4 y' K. L; v( n│   98 AWQ量化算法原理介绍.mp4
$ l' x! M  z! ~/ W" {0 C! Z6 S│   99 HQQ量化算法原理介绍.mp4
│   100 实战项目二：Galora全量参数微调实战与tensorboard使用.mp4
' C: _+ \7 s/ K  x" m│   101 实战项目三：GPTQ量化实战.mp4
│   102 1.分布式训练基础与网络环境配置.mp4
│   103 2.集体通信原语和网络拓扑.mp4
0 T+ y7 C& J8 x. ?. `8 W& j│   104 3.分布式微调训练框架与技术.mp4
│   105 4. 其他分布式训练优化操作要点.mp4
( x( q+ |) t8 ]% Z; x│   106 5.实战一-deepspeed&DDP单机多卡分布式微调.mp4
│   107 6.实战二-FSDP&DDP单机多卡分布式微调.mp4
1 M) l: G' R5 Q3 y4 z% p/ X0 B* d│   108 7.实战三-多机多卡分布式微调实战.mp4
0 w$ e! @& @* `/ H) \! S7 s) u) E& z1 G│   109 1.什么是知识蒸馏-修改.mp4
│   110 2.基于响应的知识蒸馏-修改.mp4
│   111 3和4一起：基于特征的知识蒸馏.mp4
" Y0 l5 A+ i. d+ ~│   112 5.关系型知识蒸馏-修改.mp4
0 L( |: T) W) c5 Y& D/ s" _. B: [* ]│   113 6.大模型知识蒸馏难点与解决案例分享-修改.mp4
│   114 7.知识蒸馏项目实战-修改.mp4
: R# o  f1 l8 _│   115 1.大模型部署基础.mp4
│   116 2.大模型推理的优化技术.mp4
│   117 3.RestfulAPI与gRPC API的使用.mp4
" U/ P9 }* v8 k% c. X* M3 O│   118 4.Ollama实战部署.mp4
│   119 5.VLLM高效推理框架部署.mp4
│   120 6.SGlang介绍与使用.mp4
│   121 7.大模型生命周期管理.mp4
1 F' z+ ^  }1 s5 w$ J9 B: u# Y│   122 1.综合项目需求分析.mp4
& j8 {; C+ D- G9 z│   123 2.综合项目数据处理与训练数据集构建.mp4
8 v" Q1 X$ [6 @, Z2 j. n8 v│   124 3.模型训练优化与高效推理部署.mp4
8 h! t" k. f9 n6 B6 U$ s│   125 4.大模型未来发展趋势.mp4
│   126 5.AI工程师的职业发展路径.mp4
│
├─07 第七章 【产品篇】AI-Native产品设计
; c! R' {9 c9 ?4 w! y│   130 重写产品经理的定义：从需求执行者到智能系统的导演.mp4
8 e! H( v  v! [+ @# [│   131 判断一件事是否值得智能化：从想法到ROI的计算逻辑.mp4
7 j  r! I6 e+ ~& B8 e. \3 s/ N2 w│   132 让知识流动起来：设计可被调用的知识结构.mp4
2 b- e9 U4 {4 \! I/ U│   133 从感觉到数据：为智能系统定义可度量的价值口径.mp4
│   134 画出智能流程：对话、回退与责任边界的设计术.mp4
, s" g; q, Y; @│   135 搭建数据脊梁：让系统拥有可学习的知识底座.mp4
; q9 |% }& d: ?$ F- L% H│   136 让系统理解你：提示词设计的产品思维.mp4
│   137 原型不是Demo：用可执行逻辑验证可行性.mp4
, Q) i! k0 g4 k3 @5 Y( ?/ T) z│   138 写出可落地的PRD：让每一行描述都能被模型执行.mp4
│   139 用数据回答质疑：如何拆解“贵、准、安全”三种挑战.mp4
9 B; F; J/ K5 G( d# T│
. }$ Z: I8 O/ d2 p6 m├─08 第八章【应用篇】：小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用
, h0 [; M* W: S& P, _# h│   132 1-工作流要完成的任务与节点定义.mp4
│   133 2-插件配置方法与参数.mp4
+ e( c3 a8 J" x" u5 r& l2 U│   134 3-大模型节点配置方法.mp4
│   135 4-结束节点配置.mp4
│   136 5-智能体配置方法.mp4
- \3 }3 ?7 F1 t│   137 1-循环节点方法解读.mp4
, C6 H" D) u$ W2 m│   138 2-循环中参数的定义方法.mp4
2 {& Q. E; w$ y9 f2 M│   139 3-续写新闻稿件方法(循环中间变量使用).mp4
│   140 4-智能体测试与输出节点.mp4
│   141 5-批处理的作用与效果.mp4
* T- r5 {' m3 v  A1 C│   142 1-做视频素材业务逻辑分析.mp4
│   143 2-做剧本节点系统提示词方法.mp4
" h, u+ `: ^/ |; {1 F! o│   144 3-完成剧本节点输出.mp4
' C5 ]0 f" U" `  a│   145 4-画面描述与图像生成节点构建.mp4
│   146 5-图像违规词限制与运镜节点.mp4
│   147 6-视频节点构建与错误分析.mp4
│   148 7-图像生成节点错误调试并保险.mp4
│   149 8-视频生成节点容易违规的解决方法.mp4
│   150 9-选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4
" X( g$ I- b$ S) J1 r% }│   151 10-选修：自定义插件配置方法实例.mp4
│   152 11-选修：工作流中添加视频插件.mp4
│   153 1-时间线定义方法.mp4
) g0 t' W4 @- f& w│   154 2-剪映插件介绍.mp4
│   155 3-时间线和素材绑定方法.mp4
│   156 4-剪映草稿添加素材方法.mp4
! _  r, Q- p9 n. Q9 l0 X│   157 5-得到合成后的视频.mp4
: D- ]3 v9 G) M) K0 y, z6 j' [│   158 1-对话流配置与创建.mp4
│   159 2-选择器的使用方法.mp4
│   160 3-数据库与大模型的匹配方法.mp4
│   161 4-知识库构建与匹配方法.mp4
│   162 5-汇总输出与测试.mp4
7 M. R5 T! G( _│   163 1-效果演示与数据读取.mp4
" _! i* B7 f& h: o5 o+ e│   164 2-数据清洗与处理.mp4
4 S% j/ x1 P1 y  r/ c' E% U│   165 3-结合DeepSeek构建代码节点.mp4
│   166 4-结合DeepSeek进行数据分析.mp4
│   167 5-配置插件把分析结果存在excel里.mp4
" ^- W! f; Y% m) T8 K) ]' Y│   168 6-数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4
│   169 7-不同可视化图表配置方法.mp4
│   170 8-输出与展示配置.mp4
│   171 1-影刀RPA分析.mp4
* U8 D; N6 e6 X+ S│   172 2-影刀安装方法.mp4
0 T' k/ h- p2 ^% s: l) {│   173 3-影刀流程配置方法实例.mp4
│   174 4-执行循环操作.mp4
│   175 5-完成文案采集的全部功能.mp4
5 R* t" i+ h( Q│
├─09 【部署篇】：从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署
8 Q2 D2 j, t( }( ]* B3 }│   160 20250214_Anaconda环境管理工具的安装教程.mp4
+ }6 z- B1 `: f0 M0 K│   161 20250217_Pycharm环境安装与破解及整合Anaconda.mp4
│   162 20250217_使用Pycharm+OpenAI运行第一个大模型案例.mp4
4 s7 i+ g5 y' h2 p  v  g: Z" s9 S│   163 20250218_hanlp本地运行出现的问题及操作步骤分析.mp4
│   164 _ollama+deepseek+anythingllm.mp4
8 X1 B$ U  H/ {2 W0 v8 |│   165 2月21日 Window环境Deepseek+Ollama+Dify搭建个人旅行助手-1.mp4
0 N, Q& ]7 F6 l# n- M0 u/ P( X│   166 2月22日Ubuntu+Deepseek-R1+Ollama+Dify实现旅行助手Agent-1.mp4
│   167 【粗剪】DeepSeek-R1+VLLM本地部署保姆级攻略.mp4
│   168 Ubuntu24环境下部署Video-LLaVA-2视频理解大模型.mp4
│   169 2月27日-Window环境下LangChain_ChatChat+Deepseek-R1搭建本地知识库.mp4
│   170 Ubuntu环境下安装LangChain-ChatChat+Deepseek实现本地知识库管理.mp4
% \* e+ V& r9 \6 K9 A* Z9 w4 D│   171 20241225_AnythingLLM+Ollama基于本地私有化大模型搭建RAG知识库.mp4
│   172 jupyter notebook配置方法-1.mp4
│   173 3月21日 Window+Deepseek+RagFlow本地部署教程.mp4
│
1 v, V+ ^2 S/ R9 O" v; H( u├─10 【基础篇】：Python快速入门
│   174 1-Python环境配置.mp4
. g+ C' k' L2 Y% b9 G│   175 2-Python库安装工具.mp4
1 r+ \  t- p. O: j! v( p8 |│   176 3-Notebook工具使用.mp4
& h& A( J- K0 L$ L% x│   177 4-Python简介.mp4
│   178 5-Python数值运算.mp4
- F$ ?* V; x# ~9 a│   179 6-Python字符串操作.mp4
8 J2 P: \1 S; A  [│   180 7-1-索引结构.mp4
% `! @! i( z8 d3 r- ]: R; q; a│   181 7-2-List基础结构.mp4
7 @% @6 ?5 p% f& e% b. g│   182 8-List核心操作.mp4
( G# x6 D+ \; D* {│   183 9-字典基础定义.mp4
│   184 10-字典的核心操作.mp4
9 a' }; u  K2 }2 u; F: ^/ Q, h( U│   185 11-Set结构.mp4
│   186 11-赋值机制.mp4
* m; |2 [1 Q  e+ L. z. T4 n. E│   187 13-判断结构.mp4
. N- R  m) l. L) A3 p! B+ W│   188 14-循环结构.mp4
│   189 15-函数定义.mp4
; M) ]6 d# Y! M1 b+ a) ~# O│   190 16-模块与包.mp4
│   191 17-异常处理模块.mp4
│   192 18-文件操作.mp4
- ^3 B. r8 B( {# Z3 E0 S│   193 19-类的基本定义.mp4
│   194 20-类的属性操作.mp4
│   195 21-时间操作.mp4
│   196 22-Python练习题-1.mp4
│   197 23-Python练习题-2.mp4
│
├─11 【基

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时光里的旧人

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你迟到的许多年

谢谢分享~

不等天明等时光

衰翁诗思深少时诵诗书所所所所所所所所所所所所所所所所所所所

夜猫儿

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一低头的温柔

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