正版资源每个人的人工智能课，AI2.0人工智能，零基础入门
《每个人的人工智能课，AI2.0人工智能，零基础入门》image.webp (78.26 KB, 下载次数: 39) 下载附件 保存到相册 2023-9-27 01:39 上传【技能收获】学完可掌握：人工智能、基础、入门。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
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这门课讲什么，适合谁
标题里写的是「零基础入门」，但真正决定这门课价值的，不是它把概念讲得多浅，而是它怎么把 AI 2.0 这套东西拆成可以动手复现的模块。它面向的是这样一类人：会一点编程，或者至少能看懂 Python 和 HTTP 请求，想把大模型从「网页上聊两句」变成自己项目里能调用的一个组件。如果你完全没写过代码，前几节还能跟上，到了接口调用和向量检索部分会比较吃力。
课程的主线围绕大模型应用展开，不是讲模型怎么训练，而是讲模型怎么被用起来。所以你会看到提示词组织、上下文拼接、外部知识接入、接口封装这些偏工程的内容，而不是反向传播和注意力机制的推导。
技术栈与结构
从主题判断，这条线大致是：先建立对生成式模型能力边界的认知，再进入 API 调用层，然后是提示工程与结构化输出，最后落到 RAG（检索增强生成）这类典型应用形态。配套的技术栈大概率包括 Python 作为主语言，OpenAI 风格的接口协议，向量数据库或本地向量索引，以及一个轻量的服务层把整条链路串起来。
这种结构的可复用性在于，它把「模型调用」和「业务逻辑」分开了。你学完之后能拿走的不是某个具体 Demo，而是一套分层方式：输入处理、检索、拼 prompt、调模型、后处理。换一个模型供应商，或者换一个知识库，改动集中在某一层，不会牵一发动全身。对做后端的人来说，这一点比记住几个 API 参数重要得多。
可复用的模块
- 提示词模板化：把散落在代码里的字符串抽成可维护的模板，配合变量注入，便于做多场景复用。
- 检索层封装：文档切分、向量化、相似度召回这一套流程，封装好之后可以接到任意知识源上。
- 上下文管理：控制 token 预算，决定哪些历史对话和检索结果进入最终请求，这是实际项目里最容易出问题的地方。
- 结构化输出解析：让模型返回 JSON 而不是自由文本，再配合校验，才能稳定地被下游程序消费。
- 服务化包装：把整条链路做成一个 HTTP 接口，这是从「跑通脚本」到「能被别人调用」的关键一步。
这些模块单独拎出来都不复杂，难的是组合起来之后的稳定性和成本控制。课程如果能覆盖到 token 计费、超时重试、结果缓存这些细节，就比纯概念课实用得多。
怎么用这份资料
不要把它当视频剧集刷。比较有效的做法是：看一节，就自己动手把那节的代码敲一遍，哪怕是照抄，也要跑通看到输出。遇到接口报错、返回格式不对，先自己排查，这些坑才是真正学到东西的地方。
章节笔记适合课后复盘，但更建议你自己另建一份，记录你实际遇到的报错和解决方式。每完成两三个小节，试着把当前进度整合成一个小脚本，而不是停留在零散片段。到最后，独立复现一个完整链路——比如接一个自己的文档目录做问答——把它整理成能给别人演示的东西。这个过程比看完所有视频更能说明问题。
关于源码与自学路径
配套源码的价值在于对照。同一段逻辑，看别人怎么组织目录、怎么抽函数、怎么处理异常，比只看讲解更直观。建议先把源码跑起来，确认环境无误，再回头逐模块读，最后尝试在不看源码的情况下重写核心部分。
自学顺序上，先保证能调通一次模型请求，再补提示词技巧，然后进入检索增强，最后考虑服务化和部署。不要一上来就啃 RAG 架构，底层请求都没跑通的情况下，上层概念只会变成空谈。这门课适合拿来当对照实践的底稿，而不是被动观看的素材。
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《每个人的人工智能课，AI2.0人工智能，零基础入门》image.webp (78.26 KB, 下载次数: 39) 下载附件 保存到相册 2023-9-27 01:39 上传【技能收获】学完可掌握：人工智能、基础、入门。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（58 节）
* 第01节01-手机登录人工智能工具的方法（1）.mp4
* 第01节01-手机登录人工智能工具的方法.mp4
* 第02节电脑登录人工智能工具的方法（1）.mp4
* 第02节电脑登录人工智能工具的方法.mp4
* 第03节人工智能工具使用界面介绍（1).mp4
* 第03节人工智能工具使用界面介绍.mp4
* 第04节什么是算力和Token(1).mp4
* 第04节什么是算力和Token.mp4
* 第05节如何开始一段与GPT的对话（1）.mp4
* 第05节如何开始一段与GPT的对话.mp4
* 第06节GPT的10种用法（上）（1）.mp4
* 第06节GPT的10种用法（上）.mp4
* 第07节GPT的10种用法（下）（1）.mp4
* 第07节GPT的10种用法（下）.mp4
* 第08节刷爆全网的GPT到底是什么？（1）.mp4
* 第08节刷爆全网的GPT到底是什么？.mp4
* 第09节New Bing带来的浏览器新格局（1）.mp4
* 第09节New Bing带来的浏览器新格局.mp4
* 第10节GPT如何帮助我们辅导孩子（上）（1）.mp4
* 第10节GPT如何帮助我们辅导孩子（上）.mp4
* 第11节GPT如何帮助我们辅导孩子（中）（1）.mp4
* 第11节GPT如何帮助我们辅导孩子（中）.mp4
* 第12节GPT如何帮助我们辅导孩子（下）（1）.mp4
* 第12节GPT如何帮助我们辅导孩子（下）.mp4
* 第13节打工人如何用好Al（上）-写简历和自荐信（1）.mp4
* 第13节打工人如何用好Al（上）-写简历和自荐信.mp4
* 第14节打工人如何用好Al（下）-如何模拟面试（1）.mp4
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* 第15节老板如何降本增效（1）.mp4
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* 第16节Al时代的个人数据安全（1）.mp4
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* 第17节加餐-对谈【极睿科技】武彬（上）（1）.mp4
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* 第20节Notion Al(中）(1).mp4
* 第20节Notion Al（中）.mp4
* 第21节Notion Al（下）.mp4
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* 第23节Al快速制作PPT（下)-mindshow.mp4
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* 第25节数字人进阶-D-ID.mp4
* 第26节加餐对谈【特看科技】乐乘.mp4
* 第27节Al图片放大工具-Upscanyl.mp4
* 第28节Al图片矢量化工具-Vectorizer.mp4
* 第29节Al去除图片背景-Pixian.mp4
* 第30节Al生成logo图案.mp4
* 第31节Al生成图像-在线版Stable Diffusion-做同款.mp4
* 第32节在线版SD-AI生成图片的基础公式.mp4
* 第33节在线版SD-模型的选择.mp4
* 第34节在线版SD-线稿上色.mp4
* 第35节综合案例-绘本故事（上）.mp4
* 第36节综合案例-绘本故事（下）.mp4
* 第37节加餐如何进行时间管理（上）.mp4
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