AI技术全栈系列课程(数据分析+机器学习+深度学习+大模型)

算法数学

课程简介

已有 1 人浏览发布 2026-09-15 更新 2026-09-27

这套《AI技术全栈系列课程》的定位比较清楚：它不是只讲一个框架或一个模型的速成课，而是把数据分析、机器学习、深度学习、大模型四条线串成一条工程链路。对已经会写一点 Python、但面对真实项目不知道从哪下手的开发者来说，这种结构比零散看博客更接近可复用的工作方式。下面从技术栈、模块划分、配套资料和自学节奏几个角度拆一下，方便你判断该拿它对照哪部分实践。

技术栈覆盖的实际边界

课程标题里的四块内容，对应的是数据侧和模型侧两条主线。数据分析部分通常涉及 NumPy、Pandas 的数据清洗与特征处理，这是后面所有建模工作的输入质量保证。机器学习部分会落到 scikit-learn 一类的经典算法与评估流程，重点不在推导公式，而在于训练集划分、交叉验证、指标选择这些容易在工程里踩坑的环节。深度学习部分绕不开 PyTorch 或 TensorFlow 的张量操作、网络搭建与训练循环，理解前向传播和反向传播在代码里到底长什么样。大模型部分则更贴近当前落地场景，包括调用 API、提示词组织、向量检索，以及 RAG 和 AI Agent 的基本构建方式。这几块不是并列关系，而是逐层递进：没有前面的数据和训练基础，直接上大模型很容易停留在调接口的层面。

项目结构上值得对照的地方

判断一份资料能不能拿来实践，看它怎么组织代码比看它列了多少知识点更重要。这类全栈课程通常会按“数据准备—特征工程—模型训练—评估调优—部署调用”的顺序推进，每一段都能单独拎出来跑。你在对照时，可以重点看两件事：一是目录之间是否有可复用的工具函数或配置，比如数据加载和评估指标是否被抽成独立模块；二是从传统模型切到大模型时，前面的数据处理逻辑是否还能复用。RAG 和 Agent 部分尤其能体现这种复用——检索层依赖的往往就是前面做过的文本清洗和向量化。配套的章节笔记适合在跑完代码后回看，把关键参数和易错点记成自己的清单，比单纯记目录有用。

可复用的模块与产出

把课程当参考实现来用，最有价值的是那些能直接搬进自己项目的小模块：数据预处理管道、模型训练与验证的脚手架、评估指标封装、向量检索与提示词拼装。这些模块单独拆出来，改一改就能套到自己的数据集上。如果你正在做的是一个带检索或问答的项目，RAG 部分的切分策略、召回数量、重排逻辑都可以作为起点对比；如果想做流程自动化，Agent 部分的工具调用和任务拆解思路可以作为骨架。关键不是照抄，而是理解每一层的输入输出契约，知道换掉哪一块不会影响整体。

自学路径与练习方式

建议不要从头到尾只看不写。比较稳的节奏是：先快速过一遍数据分析与经典机器学习，确保能独立完成一次完整的训练与评估；再进深度学习，动手改网络结构和超参，观察指标变化；最后集中攻大模型与 RAG、Agent，把前面攒下的数据处理能力接上去。每完成两三个章节，就用自己的数据或公开数据集复现一次流程，哪怕规模很小。这样学到后面，你会积累出一套自己的模板代码，而不是一堆看过的视频。

整体来看，这套资料更适合当作对照实践的参考，而不是单纯的知识灌输。它的价值在于把从数据到大模型的链路摊开给你看，并提供可以改造的代码结构。带着具体问题去翻对应的章节，边跑边改，收获会比按顺序空看大得多。

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《AI技术全栈系列课程(数据分析+机器学习+深度学习+大模型) 价值399元》9a7a6ba45c65c9a2c7bc1ea43ae94390_format,webp.webp (114.03 KB, 下载次数: 104) 下载附件   保存到相册 2025-8-24 17:52 上传【技能收获】学完可掌握：RAG 检索增强生成、AI Agent 智能体构建、Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（161 节）

* 1 Python导学.mp4

* 2 Python介绍.mp4

* 3 Python应用方向.mp4

* 4 Python环境安装.mp4

* 5 Pycharm安装.mp4

* 6 jupyter安装和介绍.mp4

* 7 pip工具的使用.mp4

* 8 变量的理解.mp4

* 9.变量的基本使用.mp4

* 10.输入和输出工具.mp4

* 11.运算符机制.mp4

* 12.数据类型概述.mp4

* 13.数字类型.mp4

* 14.布尔类型.mp4

* 15.字符串类型01.mp4

* 16.字符串操作02.mp4

* 17.列表概述.mp4

* 18.列表索引机制.mp4

* 19.列表切片机制.mp4

* 20.列表元素增删改.mp4

* 21.列表内置函数.mp4

* 22.元组类型.mp4

* 23.字典类型.mp4

* 24.byptes和集合类型.mp4

* 25.流程控制概述.mp4

* 26.顺序执行.mp4

* 27.条件判断-单分支.mp4

* 28.条件判断-双分支.mp4

* 29.条件判断-多分支.mp4

* 30.while循环.mp4

* 31.while循环累加计算.mp4

* 32.猜数字游戏进阶.mp4

* 33.while循环找偶数.mp4

* 34.for循环01.mp4

* 35.for循环02.mp4

* 36.for循环03.mp4

* 37.for循环04.mp4

* 38.for循环05.mp4

* 39.循环嵌套.mp4

* 40.break操作.mp4

* 41.continue操作.mp4

* 42.break和continue注意事项.mp4

* 43.猜数字游戏进阶01.mp4

* 44.猜数字游戏进阶02.mp4

* 45.函数概述.mp4

* 46.函数定义和调用.mp4

* 47.函数返回值01.mp4

* 48.函数返回值02.mp4

* 49.函数返回值03.mp4

* 50.函数参数概述.mp4

* 51.位置参数.mp4

* 52.默认参数.mp4

* 53.args动态参数.mp4

* 54.kwargs动态参数.mp4

* 55.作用域概述.mp4

* 56.全局和局部变量.mp4

* 57.global关键字.mp4

* 58.函数递归概述.mp4

* 59.函数递归应用.mp4

* 60.匿名函数的基本使用.mp4

* 61.匿名函数应用.mp4

* 62 数据分析概述.mp4

* 63 指标体系搭建.mp4

* 64 分析方法概述.mp4

* 65 多维度拆解法.mp4

* 66 RFM分析模型.mp4

* 67 漏斗分析法.mp4

* 68 AAARR分析模型.mp4

* 69 AIPL分析法.mp4

* 70 统计学概述.mp4

* 71 集中趋势描述01.mp4

* 72 集中趋势描述02.mp4

* 73 离散趋势描述.mp4

* 74 推断统计描述.mp4

* 75 相关概念.mp4

* 76 二项分布.mp4

* 77 几何分布.mp4

* 78 正态分布.mp4

* 79 抽样方法.mp4

* 80 抽样分布介绍.mp4

* 81 卡方检验.mp4

* 82 t检验.mp4

* 83 中心极限定理.mp4

* 84 1.numpy实操01.mp4

* 85 2.numpy实操02.mp4

* 86 3.numpy实操03.mp4

* 87 4.numpy实操04.mp4

* 88 5.numpy实操05.mp4

* 89 6.numpy实操06.mp4

* 90 1.pandas基础01.mp4

* 91 2.pandas基础02.mp4

* 92 3.pandas基础03.mp4

* 93 4.pandas基础操作04.mp4

* 94 5.pandas基础操作05.mp4

* 95 6.pandas基础操作06.mp4

* 96 7.异常值清洗.mp4

* 97 8.数据集成.mp4

* 98 9.pandas高级01.mp4

* 99 10.pandas高级02.mp4

* 100 11.pandas高级03.mp4

* 101 12.pandas高级04.mp4

* 102 13.分组+透视.mp4

* 103 14.案例1.mp4

* 104 15.案例2.mp4

* 105 16.时间序列.mp4

* 106 17.pandas样式制定.mp4

* 107 1.matplotlib.mp4

* 108 2.seaborn.mp4

* 109 3.express.mp4

* 110 1.全球连锁企业分析01.mp4

* 111 2.全球连锁企业分析02.mp4

* 112 3.全球连锁企业分析03.mp4

* 113 4.全球连锁企业分析04.mp4

* 114 5..全球连锁企业分析05.mp4

* 115 1.财务分析01.mp4

* 116 2.财务分析02.mp4

* 117 powerbi介绍.mp4

* 118 基本操作01.mp4

* 119 基本操作02.mp4

* 120 可视化项目.mp4

* 121 机器学习介绍.mp4

* 122 ML基础操作.mp4

* 123 3.特征抽取.mp4

* 124 1.无量纲化.mp4

* 125 2.方差过滤.mp4

* 126 3.pca降维.mp4

* 127 4.相关系数.mp4

* 128 5.其他特征选择.mp4

* 129 1.KNN算法介绍.mp4

* 130 2.KNN模型使用流程.mp4

* 131 3.KNN应用.mp4

* 132 1.线性回归01.mp4

* 133 2.线性回归02.mp4

* 134 3.线性回归03.mp4

* 135 4.线性回归04.mp4

* 136 5.线性回归05.mp4

* 137 6.线性回归06.mp4

* 138 7.线性回归07.mp4

* 139 8.线性回归08.mp4

* 140 9.线性回归09.mp4

* 141 卷积算法01.mp4

* 142 2.卷积算法02.mp4

* 143 3.卷积实操.mp4

* 144 模型微调项目实战+独立开发.mp4

* 145 NLP基本介绍.mp4

* 146 2.RNN算法原理.mp4

* 147 3.Deepseek理论介绍.mp4

* 148 4.Deepseek接口调用.mp4

* 149 5.function calling基础实现.mp4

* 150 6.函数完整描述自动生成.mp4

* 151 1.function_calling回顾.mp4

* 152 2.sql解释器Agent.mp4

* 153 1.Swarm开源框架讲解.mp4

* 154 本地模型部署.mp4

* 155 1.模型微调01.mp4

* 156 2.模型微调02.mp4

* 157 1.Langchain介绍+环境安装.mp4

* 158 2.RAG构建流程.mp4

* 159 3.基础版RAG构建01.mp4

* 160 4.基础版RAG构建02.mp4

* 161 5.langchain构建RAG.mp4