2025年全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】

编辑点评

深度解析大模型原理，实战项目丰富，覆盖从基础到私有化微调全流程，适合AI全栈工程师进阶。

⭐ 编辑推荐

全面学习AI大模型技术，从基础认知到实战应用，助你成为行业顶尖全栈工程师。

✨ 课程亮点

课程目录

├──0、资料以及文档
| ├──AI大模型Agent智能体开发篇
| | ├──1-llamaIndex框架-1-2025-7-9-初见
| | ├──10-langgraph框架-2025-7-30-初见
| | ├──11-langgraph框架2-2025-8-1-初见
| | ├──12-langgraph框架3-2025-8-3-初见
| | ├──13-langgraph框架4-2025-8-6-初见
| | ├──14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见
| | ├──15-初认MCP-2025-8-10-托比
| | ├──16-MCP进阶-2025-8-13-托比
| | ├──2-llamaIndex-2-2025-7-11-初见
| | ├──3-llamaIndex-3-2025-7-13-初见
| | ├──4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见
| | ├──5-llamaIndex-5-2025-7-18-初见
| | ├──6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见
| | ├──7-Agent智能体1-2025-7-23-初见
| | ├──8-Agent智能体-2-2025-7-25-初见
| | └──9-Agent智能体-3-2025-7-27-初见
| ├──AI大模型RAG应用开发篇
| | ├──1-RAG基础-2025-5-25-柏汌
| | ├──10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌
| | ├──11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌
| | ├──12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌
| | ├──2-LangChain框架2025-5-28-柏汌
| | ├──3-LangChain框架-2-2025-6-4-柏汌
| | ├──4-LangChain框架-3-2025-6-8-柏汌
| | ├──5-LangChain框架-4-2025-6-11-柏汌
| | ├──6-RAG进阶-2025-6-15-柏汌
| | ├──7-Advanced RAG-2025-6-18-柏汌
| | ├──8-Advanced RAG-2-2025-6-22-柏汌
| | └──9-Advanced RAG-3-2025-6-25-柏汌
| ├──AI大模型rag应用开发篇第二期
| | ├──1-RAG基础-2025-10-8-柏汌
| | ├──10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌
| | ├──11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌
| | ├──12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌
| | ├──2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌
| | ├──3-LangChain框架-2025-10-13-柏汌
| | ├──4-LangChain框架-2-2025-10-15-柏汌
| | ├──5-LangChain框架-3-2025-10-17-柏汌
| | ├──6-LangChain框架-4-2025-10-20-柏汌
| | ├──7-RAG进阶-2025-10-22-柏汌_20251022_223331
| | ├──8-Advanced RAG-2025-10-24-柏汌
| | └──9-Advanced RAG-2-2025-10-27-柏汌
| ├──AI大模型基础篇
| | ├──3-Prompt Engineering原理-2025-5-14-初见
| | ├──5-prompt提示词项目实战-2025-5-21-初见
| | ├──1-大语言模型基础认知-2025-5-7-初见.zip 548.50M
| | ├──2-大模型核心原理-2025-05-11-初见.zip 6.70M
| | └──4-提示词prompt的原理和优化-2025-5-18-初见.zip 4.50M
| ├──AI大模型基础篇第二期
| | ├──1-大模型基础认知-2025-9-10-初见
| | ├──4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见
| | ├──5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见
| | ├──6-提示词实战案例-2025-9-22-初见
| | ├──7-FastAPI-2025-9-24-初见
| | └──8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见
| ├──AI大模型私有化微调篇
| | ├──1-⼤模型微调 101-2025-8-15-陈钢
| | ├──10-实战项⽬之个⼈健康助理(上)-2025-9-5陈钢
| | ├──11-实战项⽬之个⼈健康助理(下)-2025-9-7-陈钢
| | ├──12-15两个项目资料
| | ├──16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱
| | ├──2-⼤模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢
| | ├──3-⼤模型微调 量化-2025-8-20-陈钢
| | ├──4-⼤模型微调 量化-2025-8-20-陈钢
| | ├──5-多模态⼤模型(上)基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢
| | ├──6-多模态⼤模型(下)基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢
| | ├──7-⼤模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢
| | ├──8-实战项⽬之视频转码⽇志报警平台(上)-2025-8-31-陈钢
| | └──9-实战项⽬之视频转码⽇志报警平台(下)-2025-9-3-陈钢
| └──资料.zip 20.81M
├──10、预习专栏四【提示工程原理】
| ├──1、提示工程原理解释.mp4 95.71M
| ├──2、提示工程组成要素和示例.mp4 74.20M
| ├──3、提示工程调优进阶.mp4 132.27M
| └──4、提示工程攻击和防范.mp4 54.33M
├──11、预习专栏五【提示工程项目实战】
| └──提示工程项目实战.mp4 160.94M
├──12.21新更新部分
| ├──2、AI大模型RAG应用开发篇(第二期)
| | ├──1-RAG基础-2025-10-8-柏汌.mp4 1.42G
| | ├──10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌.mp4 1.64G
| | ├──11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌.mp4 934.08M
| | ├──12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌.mp4 1.41G
| | ├──2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌.mp4 2.00G
| | 鈹溾攢鈹€3-LangChain妗嗘灦-2025-10-13-鏌忔睂.mp4 1.49G
| | 鈹溾攢鈹€4-LangChain妗嗘灦-2-2025-10-15-鏌忔睂.mp4 1.67G
| | 鈹溾攢鈹€5-LangChain妗嗘灦-3-2025-10-17-鏌忔睂.mp4 1.47G
| | 鈹溾攢鈹€6-LangChain妗嗘灦-4-2025-10-20-鏌忔睂.mp4 1.22G
| | 鈹溾攢鈹€8-Advanced RAG-2025-10-24-鏌忔睂.mp4 1.74G
| | 鈹斺攢鈹€9-Advanced RAG-2-2025-10-27-鏌忔睂.mp4 1.75G
| └──3、AI大模型Agent智能体开发篇(第二期)
| | ├──1-初始llamaindex框架-2025-11-10-初见.mp4 1.20G
| | ├──10-多智能体langgraph-2025-12-1-初见.mp4 1.23G
| | 鈹溾攢鈹€11-langgraph妗嗘灦-2025-12-5-鍒濊.mp4 1.06G
| | 鈹溾攢鈹€12-Langgraph-2-2025-12-8-鍒濊.mp4 1.35G
| | 鈹溾攢鈹€13-Langgrapg-3-2025-12-10-鍒濊.mp4 1.28G
| | 鈹溾攢鈹€2-llamaindex-2-2025-11-12-鍒濊.mp4 1.39G
| | 鈹溾攢鈹€3-llamaindex-3-2025-11-14-鍒濊.mp4 1.35G
| | 鈹溾攢鈹€4-llamaIndex-4-2025-11-17-鍒濊.mp4 1.23G
| | 鈹溾攢鈹€5-llamaIndex-5-2025-11-19-鍒濊.mp4 1.24G
| | 鈹溾攢鈹€6-llamaindex-6-2025-11-21-鍒濊.mp4 1.29G
| | ├──7-llamaindex项目-2025-11-24-初见.mp4 1.28G
| | 鈹溾攢鈹€8-Agent1-2025-11-26-鍒濊.mp4 1.27G
| | 鈹斺攢鈹€9-Agent-2-2025-11-28-鍒濊.mp4 1.48G
├──12、预习专栏六【huggingface专题】
├──13、预习专栏七【私有化部署】
| └──私有化部署.mp4 32.34M
├──1、AI大模型基础篇(第一期)
| └──AI大模型基础篇(第一期)
| | ├──1、开发环境安装.mp4 51.36M
| | ├──2、MySQL安装.mp4 31.95M
| | ├──3、大语言模型基础认知-2025-5-7-初见.mp4 811.01M
| | ├──4、大模型的核心原理-2025-5-11-初见.mp4 662.39M
| | ├──5、Prompt Engineering原理-2025-5-14-初见.mp4 534.06M
| | ├──6、提示词prompt的原理和优化-2025-5-18-初见.mp4 522.36M
| | └──7、prompt提示词项目实战-2025-5-21-初见.mp4 750.52M
├──2、AI大模型RAG应用开发篇(第一期)
| ├──1-RAG基础-2025-5-25-柏汌.mp4 850.01M
| ├──10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌.mp4 842.88M
| ├──11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌.mp4 800.32M
| ├──12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌.mp4 833.49M
| 鈹溾攢鈹€2-LangChain妗嗘灦-2025-5-28-鏌忔睂.mp4 1.05G
| 鈹溾攢鈹€3-LangChain妗嗘灦-2-2025-6-4-鏌忔睂.mp4 955.24M
| 鈹溾攢鈹€4-LangChain妗嗘灦-3-2025-6-8-鏌忔睂.mp4 996.48M
| 鈹溾攢鈹€5-LangChain妗嗘灦-4-2025-6-11-鏌忔睂.mp4 760.36M
| 鈹溾攢鈹€7-Advanced RAG-2025-6-18-鏌忔睂.mp4 1.45G
| 鈹溾攢鈹€8-Advanced RAG-2-2025-6-22-鏌忔睂.mp4 1.36G
| 鈹斺攢鈹€9-Advanced RAG-3-2025-6-25-鏌忔睂.mp4 1.07G
├──3、AI大模型Agent智能体开发篇(第一期)
| 鈹溾攢鈹€0-mcp鍜宖astapi.mp4 276.52M
| 鈹溾攢鈹€1-llamaIndex妗嗘灦-1-2025_7-9-鍒濊.mp4 997.23M
| 鈹溾攢鈹€10-langgraph妗嗘灦-2025-7-30-鍒濊.mp4 1.21G
| 鈹溾攢鈹€11-langgraph妗嗘灦2-2025-8-1-鍒濊.mp4 1.34G
| 鈹溾攢鈹€12-langgraph妗嗘灦3-2025-8-3-鍒濊.mp4 1.32G
| ├──14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见.mp4 1.21G
| 鈹溾攢鈹€15-鍒濊MCP-2025-8-10-鎵樻瘮.mp4 983.44M
| 鈹溾攢鈹€2-llamaIndex-2-2025-7-11-鍒濊.mp4 906.43M
| 鈹溾攢鈹€3-llamaIndex-3-2025-7-13-鍒濊.mp4 887.19M
| 鈹溾攢鈹€4-llamaIndex-4-2025-7-16-鍒濊.mp4 885.03M
| 鈹溾攢鈹€5-llamaIndex-5-2025-7-18-鍒濊.mp4 833.27M
| 鈹溾攢鈹€5_13-langgraph妗嗘灦4-2025-8-6-鍒濊.mp4 1.27G
| 鈹溾攢鈹€6-llamaIndex-5&Agent鍒濊瘑-2025-7-20-鍒濊.mp4 770.98M
├──4、AI大模型私有化微调篇(第一期)
| ├──1-模型微调 101-2025-8-15-陈钢.mp4 1.32G
| ├──10-实战项..之个..健康助理(上)-2025-9-5陈钢.mp4 2.23G
| ├──11-实战项..之个..健康助理(下)-2025-9-7-陈钢.mp4 1.30G
| ├──12-实战项..之企业知识库项..(上)-2025-9-10-程建章.mp4 1.45G
| ├──13-实战项..之企业知识库项..(下)-2025-9-12-程建章.mp4 1.46G
| ├──14-实战项..之销冠智能体项..(上)-2025-9-14-程建章.mp4 1.42G
| ├──15-实战项..之销冠智能体项..(下)-2025-9-17-程建章.mp4 1.16G
| ├──16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱.mp4 1.27G
| ├──2-模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢.mp4 1.26G
| ├──3-模型微调 量化-2025-8-20-陈钢.mp4 919.67M
| ├──4-模型微调 量化2-2025-8-22-陈钢.mp4 1.07G
| ├──5-多模态..模型(上)基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢.mp4 1.14G
| ├──6-多模态..模型(下)基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢.mp4 1.12G
| ├──7-模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢.mp4 1.49G
| ├──8-实战项..之视频转码..志报警平台(上)-2025-8-31-陈钢.mp4 1.30G
| └──9-实战项..之视频转码..志报警平台(下)-2025-9-3-陈钢.mp4 1.33G
├──5、AI大模型基础篇(第二期)
| ├──1-大模型基础认知-2025-9-10-初见2025-09-10.mp4 368.39M
| ├──2-大语言模型底层原理解析-2025-9-12-初见.mp4 1.28G
| ├──3-transformer架构详细解析-2025-9-15-初见.mp4 1009.33M
| ├──4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见.mp4 1.46G
| ├──5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见.mp4 1.33G
| ├──6-提示词实战案例-2025-9-22-初见.mp4 1.32G
| 鈹溾攢鈹€7-FastAPI-2025-9-24-鍒濊.mp4 1.23G
| └──8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见.mp4 1.10G
├──6、面试专栏
| ├──10_Reward Hacking问题如何解决?.mp4 53.28M
| ├──11_残差网络有什么作用.mp4 38.90M
| ├──12_动态批处理如何提升推理吞吐量?.mp4 31.18M
| ├──14_解释大模型训练中的“缩放定律”.mp4 47.45M
| ├──17_怎么区分数据噪声与解码策略导致的幻觉.mp4 44.52M
| ├──18_什么是稀疏微调.mp4 47.01M
| 鈹溾攢鈹€19_浠€涔堟槸LoRA.mp4 31.22M
| 鈹溾攢鈹€1_Transformer1鏁翠綋浠嬬粛.mp4 44.80M
| ├──20_如何通过模型微调，尽量解决提示词注入的问题?.mp4 25.27M
| ├──21_如果有标注的训练数据很少，如何扩增训练数据的数量?.mp4 37.73M
| ├──22_模型蒸馏时教师模型“黑暗知识”(Dark Knowledge)的提取技巧.mp4 59.72M
| ├──23_量化和二值化.mp4 40.51M
| ├──24_损失函数和反向传播.mp4 11.10M
| ├──25_神经网络简介.mp4 29.81M
| ├──26_卷积运算公式.mp4 3.75M
| ├──27_卷积神经网络原理.mp4 25.21M
| ├──28_计算机怎么识别图片.mp4 32.76M
| 鈹溾攢鈹€2_Transformer2璇嶈〃.mp4 22.41M
| ├──30_梯度和前向传播.mp4 17.45M
| ├──31_旋转位置编码.mp4 38.60M
| 鈹溾攢鈹€32_浣嶇疆缂栫爜.mp4 20.20M
| 鈹溾攢鈹€33_浠€涔堟槸MoE.mp4 21.14M
| 鈹溾攢鈹€34_浠€涔堟槸flashattention.mp4 25.93M
| ├──35_常见的位置编码有哪些.mp4 30.89M
| ├──36_残差网络有什么作用.mp4 38.91M
| 鈹溾攢鈹€37_KVcache鏄共浠€涔堢殑.mp4 13.66M
| 鈹溾攢鈹€3_Transformer3鎺╃爜.mp4 31.46M
| ├──42_bert和Transformer的有什么区别.mp4 23.97M
| ├──43_以Transformer为例大模型面试题目学习方法.mp4 30.39M
| ├──44_RAG 在多轮对话中表现不佳的原因.mp4 42.81M
| ├──45_针对性优化RAG延迟的三个环节.mp4 33.94M
| ├──46_长上下文窗口的技术实现难点.mp4 45.21M
| ├──47_在RAG中，如何优化Embedding模型以提升检索质量?.mp4 45.20M
| ├──48_在 RAG 系统中，知识检索和生成式模型分别扮演什么角色，两者如何协同工作?.mp4 108.42kb
| ├──49_与纯生成式模型(如GPT)相比，RAG如何解决幻觉问题?.mp4 42.70M
| ├──50_向量数据库在RAG中的非必需场景举例及替代方案.mp4 32.10M
| ├──51_文本分块(Chunking)有哪些常见策略?.mp4 47.97M
| ├──52_如何设计一个高质量的检索语料库?.mp4 46.26M
| ├──53_如何将RAG与微调(Fine-tuning)结合?.mp4 40.79M
| ├──54_如何处理上下文溢出的问题.mp4 126.07kb
| ├──55_如何避免 RAG 生成无关内容.mp4 37.06M
| ├──56_归一化在rag中的作用.mp4 42.47M
| ├──57_构建 RAG 系统时，如何选择合适的嵌入模型.mp4 33.99M
| ├──58_多轮对话的优化方式.mp4 41.18M
| ├──59_当用户查询与文档库差异较大时(如：口语化表达)，如何提升检索的鲁棒性?.mp4 35.93M
| ├──5_Transformer5前馈网络.mp4 65.00M
| ├──60_rag在检索中的问题.mp4 49.01M
| ├──61_rag稀疏检索和稠密检索.mp4 27.64M
| ├──62_rag是什么 整体流程是怎么样的.mp4 33.47M
| ├──63_rag生成答案和检索不一致可能的原因.mp4 48.14M
| ├──64_RAG检索的方式和技术有哪些?.mp4 51.04M
| ├──65_rag分块策略详解.mp4 48.13M
| ├──66_RAG的延迟主要来自哪几个环节? 如何针对性优化?.mp4 35.01M
| ├──67_通过let’s think step by step提示词触发的思维链模式，与推理模型.mp4 41.28M
| ├──68_什么是模型的幻觉 该怎么解决.mp4 51.89M
| ├──69_什么是过拟合 该怎么解决.mp4 67.74M
| 鈹溾攢鈹€6_Transformer6浣嶇疆缂栫爜.mp4 39.02M
| ├──70_如何设计 Agent 的目标函数，以确保其行为符合预期?.mp4 46.78M
| ├──71_描述Agent应用场景并详细说明.mp4 52.22M
| ├──74_Few-Shot提示构建的关键技巧?.mp4 39.27M
| 鈹溾攢鈹€75_agent鍜寃orkflow.mp4 31.09M
| ├──76_Agent的自我反思机制设计.mp4 39.42M
| 鈹溾攢鈹€7_Transformer7encoder閮ㄥ垎.mp4 62.29M
| 鈹溾攢鈹€8_Transformer8decoder閮ㄥ垎.mp4 63.68M
├──7、预习专栏一【python编程】
| ├──01_课程说明与大概介绍.mp4 14.44M
| ├──02_认识Python变量类型与变量地址.mp4 43.66M
| ├──03_余数与除操作详解.mp4 13.17M
| ├──04_学习中的复利思维.mp4 32.54M
| ├──05_位运算符操作.mp4 61.91M
| ├──06_整数与浮点数的特性.mp4 27.72M
| ├──07_原生字符串与字节字符串.mp4 22.13M
| ├──08_输入与输出详解.mp4 15.05M
| ├──09_容器类型之列表类型.mp4 36.60M
| ├──10_容器类型之元组类型.mp4 9.30M
| ├──11_容器类型之字典类型.mp4 16.89M
| ├──12_容器类型之集合类型.mp4 15.53M
| ├──13_分支结构.mp4 27.99M
| ├──14_for循环与列表生成式.mp4 34.87M
| ├──15_while循环与哨兵值.mp4 17.59M
| ├──16_函数定义与lambda表达式.mp4 58.85M
| ├──17_一个案例讲解完毕面向对象的四大特性.mp4 84.89M
| ├──18_文件操作详解.mp4 75.37M
| ├──19_自定义异常与异常处理.mp4 44.89M
| ├──20_模块化编程之内置模块详解.mp4 59.86M
| ├──21_模块化编程之自定义模块详解.mp4 29.91M
| └──22_模块化编程之第三方模块.mp4 33.11M
├──8、预习专栏二【大模型的基础】
| ├──01-1大模型的基础认知-人工智能演进与大模型兴起 2025.04.16.mp4 127.38M
| ├──01-2大模型的基础认知-大模型与通用人工智能.mp4 47.12M
| ├──01-3大模型的基础认知-GPT模型的发展历程.mp4 38.93M
| ├──01-4大模型的基础认知-国产大模型介绍.mp4 5.53M
| └──01-5大模型的基础认知-大模型的趋势和挑战.mp4 28.67M
├──9、预习专栏三【大模型核心原理】
| ├──1_02_1大模型核心原理-理解大模型成功的背后.mp4 101.80M
| ├──2_02_2大模型核心原理-理解生成式模型与大语言模型.mp4 52.49M
| ├──3_02_3大模型核心原理-大模型应用实例与Prompt使用技巧.mp4 30.20M
| ├──4_02_4大模型核心原理-Transformer架构解析.mp4 196.25M
| ├──5_02_5大模型核心原理-运行基本机制.mp4 107.89M
| ├──6_02_6大模型核心原理-关键技术解析：预训练、SFT、RLHF.mp4 24.93M
| └──7_02_7大模型核心原理-实践中的大模型.mp4 31.56M
└──图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师.png 124.30kb

适合人群

• AI开发者
• 全栈工程师
• AI行业从业者

🎯 学习收获

• 掌握大模型核心技术
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