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大模型全栈工程师正课第14期

大模型全栈工程师正课第14期 深入大模型全栈技术，打造未来AI工程师 编辑点评 课程内容丰富，涵盖大模型原理、应用与实战，适合对AI领域有深入兴趣的学习者。 ⭐ 编辑推荐 本课程深入讲解大模型全栈技术，从原理到实战，助你成为AI领域的高手。 课程涵盖： - 大模型基本原理与deepseek使用 -

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大模型全栈工程师正课第14期

深入大模型全栈技术，打造未来AI工程师

编辑点评

课程内容丰富，涵盖大模型原理、应用与实战，适合对AI领域有深入兴趣的学习者。

⭐ 编辑推荐

本课程深入讲解大模型全栈技术，从原理到实战，助你成为AI领域的高手。

课程涵盖：
- 大模型基本原理与deepseek使用
- Agent智能体系统的设计与应用
- 视觉大模型与视觉智能体
- Fine-tuning技术与大模型优化
- 项目实战：交互式BI报表、企业知识库、AI运营助手等

✨ 课程亮点

✦大模型全栈技术讲解
✦实战项目驱动学习
✦前沿技术深度解析

课程目录

课程目录142 集
  • ├──0-AI大模型第14期正课【视频课文件夹】
  • | ├──11、Agent智能体系统的设计与应用.mp4 361.94M
  • | ├──12、MCP应用与实战.mp4 337.00M
  • | ├──13、视觉大模型与视觉智能体.mp4 387.74M
  • | ├──14、Fine-tuning技术与大模型优化.mp4 422.64M
  • | ├──15、Coze工作原理与应用实例.mp4 355.48M
  • | ├──16、Coze插件开发实战.mp4 400.16M
  • | ├──17、Dify本地化部署和应用.mp4 347.05M
  • | ├──18、分析式AI基础.mp4 413.35M
  • | ├──20、机器学习神器.mp4 353.04M
  • | ├──21、时间序列模型.mp4 358.62M
  • | ├──22、时间序列AI大赛.mp4 384.27M
  • | ├──23、项目实战：交互式BI报表.mp4 444.49M
  • | ├──24、项目实战：企业知识库.mp4 428.06M
  • | ├──25、项目实战：AI运营助手.mp4 455.50M
  • | ├──26、项目实战：AI搜索类应用.mp4 545.67M
  • | ├──5、Embeddings和向量数据库.mp4 322.15M
  • | 鈹溾攢鈹€6銆丷AG(Retrieval Augmented Generation)鎶€鏈笌搴旂敤.mp4 371.50M
  • | ├──7、RAG高级技术与最佳实践.mp4 407.65M
  • | ├──8、Text2SQL：自助式数据报表开发.mp4 398.10M
  • | ├──9、LangChain：多任务应用开发.mp4 400.06M
  • | ├──10、Function Calling与跨模型协作.mp4 377.94M
  • | ├──19、不同领域的AI算法.mp4 354.20M
  • | ├──1、AI大模型基本原理与deepseek使用.mp4 400.13M
  • | ├──2、Prompt工程：设计与优化.mp4 345.95M
  • | ├──3、Cursor编程-从入门到精通.mp4 344.70M
  • | └──4、Cursor 可视化大屏搭建.mp4 294.73M
  • ├──1-AI大模型原理与API使用
  • | ├──CASE-保险反欺诈
  • | | ├──.ipynb_checkpoints
  • | | ├──test.csv 78.23kb
  • | | └──train.csv 183.49kb
  • | ├──3-表格提取-Qwen.ipynb 5.06kb
  • | ├──4-运维事件处置-Qwen.ipynb 6.14kb
  • | ├──5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb 1.70kb
  • | ├──6-deepseek-r1-7b使用.ipynb 6.62kb
  • | ├──6-deepseek-r1-7b使用.py 0.97kb
  • | ├──README.md 2.11kb
  • | ├──1-AI大模型原理与DeepSeek使用.pdf 3.01M
  • | ├──1-情感分析-Qwen.ipynb 1.71kb
  • | ├──2-API使用.pdf 1.59M
  • | ├──2-天气Function-Qwen.ipynb 6.84kb
  • | └──笔记-20250331.txt 2.66kb
  • ├──10-Function Callling与协作
  • | ├──CASE-Function Calling
  • | | ├──qwen3-function使用-2.py 5.60kb
  • | | ├──qwen3-function使用.py 2.86kb
  • | | └──requirements.txt 0.04kb
  • | ├──CASE-ticket-agent
  • | | ├──assistant_revenue_bot.py 22.15kb
  • | | ├──assistant_ticket_bot-1.py 6.74kb
  • | | ├──assistant_ticket_bot-2.py 8.95kb
  • | | ├──assistant_ticket_bot-3.py 9.80kb
  • | | └──requirements.txt 0.13kb
  • | └──Function Calling与协作.pdf 1.74M
  • ├──10-Function Callling与协作(1)
  • | ├──CASE-Function Calling
  • | | ├──assistant_weather_bot-1.py 6.38kb
  • | | ├──qwen3-function使用-2.py 5.60kb
  • | | ├──qwen3-function使用.py 2.86kb
  • | | └──requirements.txt 0.04kb
  • | ├──CASE-ticket-agent
  • | | ├──assistant_revenue_bot.py 22.15kb
  • | | ├──assistant_ticket_bot-1.py 6.74kb
  • | | ├──assistant_ticket_bot-2.py 8.95kb
  • | | ├──assistant_ticket_bot-3.py 9.80kb
  • | | └──requirements.txt 0.13kb
  • | ├──Function Calling与协作.pdf 2.08M
  • | └──笔记20250506.txt 8.79kb
  • ├──11-MCP与A2A应用
  • | ├──CASE-A2A使用
  • | | ├──BasketBallAgent.py 2.01kb
  • | | ├──requirements.txt 0.07kb
  • | | └──WeatherAgent.py 1.79kb
  • | ├──CASE-MCP Demo-1
  • | | ├──.cursorindexingignore 0.11kb
  • | | ├──.gitignore 0.01kb
  • | | ├──assistant_mcp_amap_bot.py 6.30kb
  • | | ├──assistant_mcp_txt_bot.py 6.21kb
  • | | ├──requirements.txt 0.05kb
  • | | ├──txt_counter.py 2.02kb
  • | | └──旅行规划.md 4.60kb
  • | ├──CASE-MCP Demo-2
  • | | ├──assistant_bot.py 6.21kb
  • | | └──requirements.txt 0.04kb
  • | ├──1-MCP与A2A的应用.pdf 5.69M
  • | └──笔记20250508.txt 3.82kb
  • ├──12-Agent智能体系统的设计与应用
  • | ├──CASE-私募基金运作指引问答助手(反应式)
  • | | ├──fund_qa_langgraph.py 13.80kb
  • | | └──fund_qa_qwen_agent.py 7.17kb
  • | ├──CASE-投顾AI助手(混合式)
  • | | ├──hybrid_wealth_advisor_langgraph.py 22.90kb
  • | | ├──hybrid_wealth_advisor_qwen_agent.py 16.79kb
  • | | └──requirements.txt 0.16kb
  • | ├──CASE-智能投研助手(深思熟虑)
  • | | ├──deliberative_research_agent_comparison.md 5.38kb
  • | | ├──deliberative_research_agent_documentation.md 8.82kb
  • | | ├──deliberative_research_langgraph.py 18.42kb
  • | | ├──deliberative_research_qwen_agent-2.py 19.50kb
  • | | └──requirements.txt 0.13kb
  • | ├──1-Agent智能体系统的设计与应用.pdf 2.79M
  • | └──笔记20250513.txt 8.11kb
  • ├──13-视觉大模型与多模态理解
  • | ├──CASE-MinerU使用
  • | | ├──1-MinerU.ipynb 3.06kb
  • | | ├──download_models_hf.py 2.40kb
  • | | ├──Qwen3-tech_report.pdf 6.09M
  • | | └──三国演义.pdf 3.75M
  • | ├──CASE-VLM在车险中的应用
  • | | ├──.ipynb_checkpoints
  • | | ├──4-Dangerous-driving-behavior-detection.jpg 43.33kb
  • | | ├──5-Dangerous-driving-behavior-detection.jpg 29.72kb
  • | | ├──6-Dangerous-driving-behavior-detection-1.jpg 19.83kb
  • | | ├──6-Dangerous-driving-behavior-detection-2.jpg 20.10kb
  • | | ├──6-Dangerous-driving-behavior-detection-3.jpg 19.42kb
  • | | ├──6-Dangerous-driving-behavior-detection-4.jpg 21.20kb
  • | | ├──6-Dangerous-driving-behavior-detection-5.jpg 23.60kb
  • | | ├──prompt_template_cn.xlsx 9.87kb
  • | | ├──prompt_template_cn_result-20250430.xlsx 17.67kb
  • | | ├──prompt_template_cn_result.xlsx 13.54kb
  • | | ├──prompt_template_en.xlsx 9.73kb
  • | | ├──prompt_template_en_result.xlsx 9.79kb
  • | | ├──1-Qwen-VL-保险识别-cn.ipynb 23.78kb
  • | | ├──1-vehicle-odometer-reading.jpg 22.40kb
  • | | ├──10-extraction-of-auto-accident-elements.jpg 120.51kb
  • | | ├──11-vehicle-identity-verification-1.jpg 47.79kb
  • | | ├──11-vehicle-identity-verification-2.jpg 51.02kb
  • | | ├──12-vehicle-identity-verification-1.jpg 60.98kb
  • | | ├──12-vehicle-identity-verification-2.jpg 81.03kb
  • | | ├──2-Qwen-VL-chat1.ipynb 893.20kb
  • | | ├──2-vehicle-odometer-reading.jpg 86.14kb
  • | | ├──3-vehicle-underwriting-1.jpg 38.94kb
  • | | ├──3-vehicle-underwriting-2.jpg 44.99kb
  • | | ├──3-vehicle-underwriting-3.jpg 46.13kb
  • | | ├──3-vehicle-underwriting-4.jpg 41.67kb
  • | | ├──3-vehicle-underwriting-5.jpg 32.84kb
  • | | ├──7-vehicle-damage-evaluation.jpg 68.60kb
  • | | ├──8-vehicle-damage-evaluation.jpg 42.22kb
  • | | └──9-extraction-of-auto-accident-elements.jpg 74.18kb
  • | ├──CASE-VLM在寿险中的应用
  • | | ├──.ipynb_checkpoints
  • | | ├──1-Chinese-document-extraction.jpg 80.99kb
  • | | ├──1-Qwen-VL-保险识别-cn.ipynb 11.01kb
  • | | ├──2-Japanese-document-extraction.jpg 173.05kb
  • | | ├──3-French-document-extraction.jpg 202.74kb
  • | | ├──4-German-document-extraction.jpg 142.75kb
  • | | ├──5-Korean-document-extraction.jpg 117.13kb
  • | | ├──prompt_template_cn.xlsx 9.10kb
  • | | ├──prompt_template_cn_result.xlsx 7.88kb
  • | | └──2-Qwen-VL-本地图片.ipynb 4.08kb
  • | ├──CASE-汽车剐蹭视频理解
  • | | 鈹溾攢鈹€car.mp4 5.77M
  • | | ├──requirements.txt 0.10kb
  • | | ├──video-understand.ipynb 18.61kb
  • | | └──video-understand.py 9.71kb
  • | ├──yolo-cases.zip 80.75M
  • | ├──笔记20250515.txt 2.80kb
  • | └──视觉大模型与多模态理解.pdf 6.66M
  • ├──14-Fine-tuning技术与大模型优化
  • | ├──【数据集】AdvertiseGen
  • | | ├──dev.json 486.71kb
  • | | ├──dev2.json 4.15kb
  • | | ├──train.json 51.27M
  • | | └──train2.json 92.67kb
  • | ├──【数据集】alpaca-cleaned
  • | | ├──alpaca_data_cleaned.json 42.25M
  • | | ├──gitattributes 2.27kb
  • | | └──README.md 11.34kb
  • | ├──【数据集】gsm8k
  • | | ├──main
  • | | ├──socratic
  • | | ├──gitattributes 1.57kb
  • | | ├──gsm8k.zip 4.89M
  • | | └──README.md 7.75kb
  • | ├──【数据集】中文医疗数据
  • | | ├──Andriatria_男科
  • | | ├──IM_内科
  • | | ├──OAGD_妇产科
  • | | ├──Oncology_肿瘤科
  • | | ├──Pediatric_儿科
  • | | └──Surgical_外科
  • | ├──1-Fine-tuning技术与大模型优化.pdf 2.63M
  • | ├──2-金融垂类大模型(智能客服).pdf 455.23kb
  • | ├──Qwen2_5_(7B)_Alpaca-2.ipynb 169.72kb
  • | ├──Qwen2_5_(7B)_R1.ipynb 528.96kb
  • | ├──Qwen2_5_(7B)_模型调用.ipynb 53.01kb
  • | ├──Qwen2_5_(7B)_医疗微调.ipynb 685.16kb
  • | ├──requirements.txt 0.23kb
  • | └──笔记20250520.txt 7.86kb
  • ├──15-Coze工作原理与应用实例
  • | ├──CASE：创建产品知识库
  • | | ├──大模型定价.xlsx 8.75kb
  • | | ├──空调定价.xlsx 8.64kb
  • | | ├──浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf 368.62kb
  • | | └──远程办公场景最佳实践.docx 469.57kb
  • | ├──1-Coze工作原理与应用实例.pdf 5.83M
  • | └──笔记20250522.txt 5.93kb
  • ├──16-Coze进阶实战与插件开发
  • | ├──CASE-客户分层营销助手
  • | | ├──user_behavior_event.xlsx 9.96kb
  • | | ├──user_tag.xlsx 9.19kb
  • | | └──营销策略.xlsx 12.51kb
  • | ├──CASE-市场舆情监测Agent
  • | | ├──AppStorePast-代码1.py 0.48kb
  • | | ├──AppStorePast.py 1.05kb
  • | | ├──securities_past.py 2.58kb
  • | | ├──代码.js 1.22kb
  • | | └──代码1.py 0.34kb
  • | ├──CASE-智能客服Agent
  • | | ├──user_complain.xlsx 8.89kb
  • | | ├──港股交易规则介绍.pdf 954.16kb
  • | | ├──平安财富日添利理财产品.doc 30.00kb
  • | | ├──上海证券交易所交易规则.pdf 378.09kb
  • | | └──中国平安金裕人生理财产品.doc 61.00kb
  • | ├──ABC公司证券产品介绍.txt 6.66kb
  • | ├──Coze进阶实战与插件开发.pdf 6.40M
  • | ├──笔记20250527.txt 4.40kb
  • | 鈹斺攢鈹€璇佸埜鑸嗘儏Agent.mp4 4.44M
  • ├──17-Dify本地化部署和应用
  • | ├──CASE-Coze API使用
  • | | ├──__pycache__
  • | | ├──config.py 0.40kb
  • | | ├──coze_client.py 9.10kb
  • | | └──requirements.txt 0.04kb
  • | ├──CASE-Dify API使用
  • | | ├──__pycache__
  • | | ├──dify_agent_client.py 19.92kb
  • | | ├──dify_workflow_example.py 0.93kb
  • | | └──requirements.txt 0.04kb
  • | ├──CASE-智能文档分析助手
  • | | └──INTERNVIDEO2.5.pdf 1.84M
  • | └──1-Dify部署与应用.pdf 4.18M
  • ├──17-Dify本地化部署和应用(1)
  • | ├──CASE-Coze API使用
  • | | ├──__pycache__
  • | | ├──config.py 0.40kb
  • | | ├──coze_client.py 9.10kb
  • | | └──requirements.txt 0.04kb
  • | ├──CASE-Dify API使用
  • | | ├──__pycache__
  • | | ├──chatpdf-faiss.py 7.95kb
  • | | ├──dify_agent_client.py 19.92kb
  • | | ├──dify_workflow_example.py 0.93kb
  • | | └──requirements.txt 0.04kb
  • | ├──CASE-智能客服ChatFlow
  • | | ├──user_behavior_event.xlsx 9.96kb
  • | | ├──user_tag.xlsx 9.19kb
  • | | ├──港股交易规则介绍.pdf 954.16kb
  • | | ├──平安财富日添利理财产品.doc 30.00kb
  • | | ├──上海证券交易所交易规则.pdf 378.09kb
  • | | └──中国平安金裕人生理财产品.doc 61.00kb
  • | ├──CASE-智能文档分析助手
  • | | └──INTERNVIDEO2.5.pdf 1.84M
  • | ├──1-Dify部署与应用.pdf 4.18M
  • | ├──DeepSeek-R1-0528.pdf 534.43kb
  • | ├──LLM联网搜索0529.yml 19.73kb
  • | ├──笔记20250529.txt 1.80kb
  • | ├──古诗词绘画助手.yml 14.55kb
  • | ├──智能客服ChatFlow.yml 12.59kb
  • | └──智能文档助手0529.yml 17.52kb
  • ├──18-分析式AI基础
  • | ├──Case-二手车价格预测
  • | | ├──used_car_sample_submit.csv 439.47kb
  • | | ├──used_car_testB_20200421.csv 17.06M
  • | | └──used_car_train_20200313.csv 51.77M
  • | ├──【完成参考】Case-二手车价格预测
  • | | ├──catboost_info
  • | | ├──processed_data
  • | | ├──.gitignore 0.01kb
  • | | ├──brand_distribution.png 19.15kb
  • | | ├──catboost_feature_importance.csv 0.98kb
  • | | ├──catboost_feature_importance.png 28.69kb
  • | | ├──catboost_prediction_vs_actual.png 79.54kb
  • | | ├──catboost_submit_result.csv 1.26M
  • | | ├──correlation_heatmap.png 454.95kb
  • | | ├──data_preprocessing.py 8.03kb
  • | | ├──ensemble_analysis.png 74.16kb
  • | | ├──feature_engineering_and_catboost.py 14.02kb
  • | | ├──feature_importance.csv 0.85kb
  • | | ├──feature_importance.png 28.14kb
  • | | ├──fe_catboost_feature_importance.csv 2.25kb
  • | | ├──fe_catboost_feature_importance.png 36.91kb
  • | | ├──fe_catboost_prediction_vs_actual.png 80.19kb
  • | | ├──fe_catboost_submit_result.csv 1.26M
  • | | ├──lightgbm_feature_importance.png 29.07kb
  • | | ├──lightgbm_prediction_vs_actual.png 80.01kb
  • | | ├──lightgbm_submit_result.csv 1.26M
  • | | ├──model_ensemble.py 3.74kb
  • | | ├──prediction_vs_actual.png 78.76kb
  • | | ├──predict_catboost.py 6.14kb
  • | | ├──price_distribution.png 17.99kb
  • | | ├──price_vs_kilometer.png 72.02kb
  • | | ├──price_vs_power.png 47.34kb
  • | | ├──price_vs_v_0.png 112.22kb
  • | | ├──price_vs_v_1.png 140.78kb
  • | | ├──price_vs_v_2.png 83.39kb
  • | | ├──submit_result-xgboost.csv 861.07kb
  • | | ├──submit_result.csv 1.26M

适合人群

  • AI领域爱好者
  • 大模型工程师
  • 数据科学家

🎯 学习收获

  • 掌握大模型基本原理与应用
  • 精通大模型开发与优化
  • 提升AI项目实战能力

🎉 祝您学习愉快！

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