黑马博学谷 AI大模型训练营一期|已完结

课程简介

从 API 调用到业务落地的工程化跨越在大模型技术井喷的当下，许多开发者面临着“会调接口，但做不出产品”的困境。这门课程的核心价值，恰恰在于填补了从技术原型到垂直业务应用之间的鸿沟。它不再局限于单一的 Chatbot 开发，而是将大模型能力拆解并映射到四个极具代表性的商业场景：知识问答、文生图、情感分析以及虚拟试衣。这种设计思路非常工程化，旨在让学员明白…

已有 1 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-10

从 API 调用到业务落地的工程化跨越

在大模型技术井喷的当下，许多开发者面临着“会调接口，但做不出产品”的困境。这门课程的核心价值，恰恰在于填补了从技术原型到垂直业务应用之间的鸿沟。它不再局限于单一的 Chatbot 开发，而是将大模型能力拆解并映射到四个极具代表性的商业场景：知识问答、文生图、情感分析以及虚拟试衣。这种设计思路非常工程化，旨在让学员明白，大模型不是银弹，而是需要根据具体业务场景进行选型、微调或 RAG 组装的组件。通过这八周的训练，你将建立起一套完整的大模型应用开发思维，学会如何评估不同场景下的技术栈组合，从而具备独立交付垂直领域 AI 解决方案的能力。

适合具备后端基础的开发者进阶

本课程并非面向零基础入门者，而是针对已经掌握 Python 编程基础、熟悉基本 Web 开发流程，并对大模型有初步认知的开发者设计。如果你已经了解什么是 Prompt Engineering，或者尝试过直接调用主流大模型的 API，那么这门课将是把你从“玩具 Demo”推向“生产级应用”的关键阶梯。课程要求你具备基本的代码阅读和调试能力，因为后续的实战环节会涉及较多代码层面的集成与优化，而非仅仅是参数配置。对于希望从通用后端开发转向 AI 应用开发的工程师，或者希望在自己的现有业务中嵌入 AI 能力的开发者来说，这是一次高浓度的技能升级机会。

学习路径与资料配合建议

建议的学习顺序应严格遵循由浅入深的逻辑。首先，从“知识问答”模块入手，这是理解 RAG（检索增强生成）架构最标准的入口，务必亲手复现知识库的构建、切片、Embedding 及召回流程，这是后续所有复杂应用的地基。接着，通过“情感分析”模块熟悉结构化输出和 API 调用的最佳实践。随后，在“文生图”和“虚拟试衣”这两个视觉类场景中，重点学习多模态输入输出的处理以及潜在的技术难点，如图像一致性控制和版权合规问题。

在学习过程中，请务必以资料包中的源码为基准进行对照实践，而不是仅仅观看视频。建议在本地搭建相同的开发环境，手动敲代码完成每个核心功能点，并在遇到报错时通过查阅源码来解决。这种“看源码 -> 改源码 -> 跑源码”的闭环训练，能确保你在结营后能够真正独立主导一个基于大模型的垂直业务项目开发，而不仅仅是一个会跑的示例。

课程介绍

黑马博学谷 AI大模型训练营一期，。让你8周掌握大模型垂直业务领域知识问答、文生图、情感分析、虚拟试衣等业务场景的应用与开发能力。

课程目录

├── [512M] 1-1 开班仪式+Python前置课程串讲
├── [997M] 1-2 大模型前置知识
├── [512M] 1-3 大模型前置知识
├── [710M] 1-4 大模型基础知识
├── [751M] 1-5 大模型主要类别架构
├── [422M] 1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门
├── [489M] 1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2
├── [557M] 1-7 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门
├── [688M] 1-8 大模型Prompt-Tuning方法进阶
├── [713M] 1-9 大模型提示词工程应用
├── [1.1G] 1-10 【项目1】金融行业动态风向评估
├── [491M] 1-11 【项目1】金融行业动态风向评估
├── [411M] 1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统
├── [574M] 1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统
├── [1.1G] 1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统
├── [578M] 1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统
├── [719M] 1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05
├── [701M] 1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07)
├── [1.0G] 1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10)
├── [488M] 1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统
├── [681M] 1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】
├── [980M] 1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】
├── [455M] 1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】
├── [672M] 1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
├── [653M] 1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
├── [369M] 1-26 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [352M] 1-27 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [434M] 1-28 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [1.0G] 1-29 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [625M] 1-30 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [438M] 1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台
├── [490M] 1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台
├── [626M] 1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用
├── [464M] 1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用
├── [626M] 1-35 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写
└── 资料/