黑马AI大模型应用开发训练营第一期+第二期

后端开发

课程简介

已有 1 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-11

这套资料并非单纯的大模型理论科普，而是聚焦“应用开发”的实战指南。它解决的核心问题是：如何从零构建一个具备完整业务逻辑的 AI 应用，而不仅仅是调用一个 API。内容横跨大模型基础架构、提示词工程（Prompt Engineering）、模型微调（Fine-tuning）以及 RAG（检索增强生成）等关键技术栈。对于希望在后端或服务端集成大模型能力的开发者而言，重点在于理解如何将非确定性的生成式模型输出，封装为稳定、可控的工程模块。资料包中提到的“训练营”属性意味着其包含大量的代码演练和阶段性项目拆解，适合那些已经具备 Python 基础，但面对 Transformer 架构和 LLM 交互逻辑感到棘手的开发者。

学习路径与技术架构

建议的学习路径应当严格遵循由浅入深的逻辑，避免一开始就陷入复杂的数学推导。首先，重点攻克“大模型前置知识”与“主要类别架构”部分，这里明确了 Transformer 的基本原理及主流模型的结构差异，这是理解后续调优的基石。其次，深入“Prompt-Tuning 方法”章节，从入门的少样本提示到进阶的指令对齐，这部分直接决定了应用输出的质量下限。最后，结合 RAG 与微调技术，构建具备领域知识问答能力的系统。整个学习过程强调“代码落地”，每一章节都对应具体的工程实现，而非停留在概念层面。入门门槛不高，但要求读者能独立阅读代码并调试接口。

实践结合与能力转化

学完这套课程，你将具备独立设计并部署垂直领域大模型应用的能力。具体而言，你能够根据业务场景选择合适的基座模型，编写高效的提示词模板，并实现基于向量数据库的检索增强逻辑。资料中的视频讲解与配套代码形成了良好的互补关系：视频侧重于逻辑推导与避坑经验，代码则提供可直接运行的工程参考。建议在实践中，先复现课程中的基础 Demo，再尝试替换为自己的业务数据，测试不同微调策略对效果的影响。这种“对照式”学习法能最大化资料的利用率，帮助你将理论知识转化为可交付的技术资产。完成全部模块后，你应能独立搭建一个包含前端交互、后端服务及向量检索的完整 RAG 系统，并具备根据用户反馈持续优化提示词和微调策略的工程能力，从而在实际项目中解决幻觉率高、领域知识缺失等常见痛点。

课程介绍

6946ae6e-639e-461c-94bf-6d638d2d5e05.png (170.11 KB, 下载次数: 0) 2025-2-11 11:13 上传一期课程目录： 1-1 开班仪式+Python前置课程串讲.mp4 284.13M 1-2 大模型前置知识.mp4 534.85M 1-3 大模型前置知识.mp4 264.63M 1-4 大模型基础知识.mp4 429.47M 1-5 大模型主要类别架构.mp4 410.13M 1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4 276.36M 1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2.mp4 593.42M 1-7 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4 663.93M 1-8 大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4 814.26M 1-9 大模

课程目录

6946ae6e-639e-461c-94bf-6d638d2d5e05.png (170.11 KB, 下载次数: 0) 2025-2-11 11:13 上传 一期课程目录： 1-1 开班仪式+Python前置课程串讲.mp4 284.13M 1-2 大模型前置知识.mp4 534.85M 1-3 大模型前置知识.mp4 264.63M 1-4 大模型基础知识.mp4 429.47M 1-5 大模型主要类别架构.mp4 410.13M 1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4 276.36M 1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2.mp4 593.42M 1-7 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4 663.93M 1-8 大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4 814.26M 1-9 大模型提示词工程应用.mp4 944.25M 1-10 【项目1】金融行业动态风向评估.mp4 1.43G 1-11 【项目1】金融行业动态风向评估.mp4 662.98M 1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4 397.96M 1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统.mp4 528.64M 1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4 1.48G 1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4 468.04M 1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05.mp4 794.24M 1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07).mp4 783.72M 1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10).mp4 909.01M 1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4 395.83M 1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4 836.85M 1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】.mp4 1.33G 1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】.mp4 629.74M 1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4 934.08M 1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4 950.89M 1-26 Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 374.41M 1-27 Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 352.22M 1-28 Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 240.20M 1-29 Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 579.40M 1-30 Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 375.83M 1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台.mp4 206.23M 1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台.mp4 278.41M 1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4 370.10M 1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用.mp4 249.28M 1-35 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写.mp4 356.81M 资料 二期课程目录： 001-大模型必备Python语言.mp4 002-大模型必备Python语言.mp4 003-大模型必备Python语言.mp4 004-大模型必备Python语言.mp4 005-大模型必备Python语言.mp4 006-大模型前置知识.mp4 007-大模型前置知识.mp4 008-大模型前置知识.mp4 009-大模型前置知识.mp4 010-大模型应用工具实战.mp4 011-大模型应用工具实战.mp4 012-大模型应用工具实战.mp4 013-大模型开发入门.mp4 014-大模型开发入门.mp4 015-主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4 016-大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4 017-大模型提示词工程应用1.mp4 018-大模型提示词工程应用2.mp4 019-大模型提示词工程应用3.mp4 020-大模型提示词.mp4 021-【项目1】金融行业动态风向评估.mp4 022-企业级大模型定制平台.mp4 023-企业级大模型定制平台.mp4 024-企业级大模型定制平台.mp4 025-电商虚拟试衣.mp4 026-（新增）大模型开发工具Function Call的原理及实践.mp4 027-（新增）GPTs与Assistant API.mp4 028-（新增）大模型Agent的原理及实践.mp4 029-（新增）大模型Agent的原理及实践.mp4 030-大模型开发工具longchain详解.mp4 031-【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4 032-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4 033-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4 034-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4 035-项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4 036-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4 037-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4 038-【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】.mp4 039-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4 040-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4 041-ChatGLM-6B+LoRA模型搭建+趋动云资源配置.mp4 042-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 043-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 044-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 045-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 046-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 047-综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写+结营典礼]】.mp4 048-大模型加餐课（面试指导）.mp4 049-大模型加餐课（模型部署）.mp4 AI大模型 直播资料