正版资源sgg-人工智能大模型班【VIP】
课程定位：补齐大模型工程的底层基建 市面上的大模型课程多聚焦于调用 API 或微调配置，却往往忽略了工程落地的真正门槛。本课程的核心价值在于解决“只会调包，不会工程化”的问题。它从 Python 编程规范、Git 版本控制、Linux 操作环境到 MySQL 数据存储，构建了完整的算法工程师工作流。
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课程定位：补齐大模型工程的底层基建
市面上的大模型课程多聚焦于调用 API 或微调配置，却往往忽略了工程落地的真正门槛。本课程的核心价值在于解决“只会调包，不会工程化”的问题。它从 Python 编程规范、Git 版本控制、Linux 操作环境到 MySQL 数据存储，构建了完整的算法工程师工作流。接着深入 Numpy/Pandas 数据处理、机器学习、深度学习及 NLP 核心理论，最终通过智图寻宝、智能商品发布、地址对齐、智选新闻、智荐图谱等实战项目，将零散的技术栈串联为可交付的工程能力。这门课填补了从“理论概念”到“代码落地”之间的巨大空白。
适用人群与学习路径建议
本课程适合具备 Python 基础语法知识，但缺乏 AI 工程实践经验或全栈视野的开发者。建议初学者不要急于进入深度学习部分，而应优先夯实前五个基础模块：重点掌握 Git 的分支管理与远程仓库交互流程，熟悉 Linux 常用指令以应对服务器环境，并强化 Pandas 数据清洗能力，因为后续所有项目都依赖高质量的数据预处理。进入核心阶段后，重点理解 NLP 中的向量表示与模型原理，而非死记公式。对于有基础的读者，可直接通过项目模块反向推导技术点，对照源码复现智荐图谱等复杂系统，验证自身对知识体系的理解程度。
实战项目与资料配合练习
课程包含五个递进式项目，覆盖检索增强生成、知识图谱构建及自然语言处理典型场景。学习者应利用资料包中的源码进行对照实践，而非仅观看视频。建议在完成每个项目的理论讲解后，立即在本地环境复现代码，特别是地址对齐和智选新闻这类涉及多模块协作的项目，需重点关注数据流向与接口设计。通过手动调试冲突解决、日志排查等操作，将 Git 与 Linux 技能内化为肌肉记忆。学完后，读者能够独立承担大模型应用的基础架构搭建、数据链路处理及常规模型部署任务，具备进入真实企业级 AI 开发岗位的工程素养。
课程目录
课程目录38 集
- 01_尚硅谷大模型技术之Python基础
- 01-版本控制工具的概述.mp4 114.89M
- 01-算法工程师的日常工作.mp4 133.81M
- 02_尚硅谷大模型技术之数据结构与算法
- 02-Git的介绍和安装.mp4 62.17M
- 02-大家关心的问题01.mp4 199.55M
- 03_尚硅谷大模型技术之Linux及Shell
- 03-Git的使用的主要内容.mp4 33.28M
- 03-大家关心的问题02.mp4 266.32M
- 04_尚硅谷大模型技术之MySQL
- 04-Git中如何初始化用户签名.mp4 34.32M
- 04-豆包的使用.mp4 73.17M
- 05_尚硅谷大模型技术之Numpy&Pandas
- 05-Git中status、add、commit的使用.mp4 41.42M
- 05-开源数据集使用.mp4 31.14M
- 06_尚硅谷大模型技术之机器学习核心
- 06-对比工作区、暂存区、本地库的文件.mp4 31.51M
- 06-课间提问.mp4 13.49M
- 07_尚硅谷大模型技术之深度学习核心
- 07-查看日志信息的指令.mp4 19.61M
- 07-划重点.mp4 204.80M
- 08_尚硅谷大模型项目之智图寻宝
- 08-版本穿梭的操作.mp4 22.07M
- 08-学习建议.mp4 20.22M
- 09_尚硅谷大模型技术之NLP核心
- 09-删除文件.mp4 24.70M
- 09-课间问题01.mp4 180.20M
- 10_尚硅谷大模型项目之智能商品发布
- 10-分支的创建、切换、合并与冲突的解决.mp4 86.03M
- 11_尚硅谷大模型项目实战之地址对齐
- 11-Git与Gitee交互的整体的流程说明.mp4 46.76M
- 12_尚硅谷大模型项目实战之智选新闻
- 12-具体的操作1：将本地项目推送到远程Gitee上.mp4 40.48M
- 13_尚硅谷大模型项目之智荐图谱
- 13-操作2中出现的问题的说明.mp4 74.16M
- 14_尚硅谷大模型项目实战之AI智教
- 14-具体的操作2：远程仓库clone到本地等操作.mp4 86.16M
- 15_尚硅谷大模型项目实战之智医助手
- 15-PyCharm中Git的基本操作.mp4 40.96M
- 16_尚硅谷大模型技术之LangChain
- 16-PyCharm中分支操作与冲突的解决.mp4 32.28M
- 17_尚硅谷大模型技术之Git
- 17-PyCharm中关联Gitee并push到远程仓库.mp4 47.17M
- 18-Pycharm中pull远程仓库的代码到本地.mp4 9.81M
- 18_尚硅谷大模型技术之大模型微调核心
- 19-Pycharm中clone操作.mp4 33.67M
- 19_尚硅谷大模型技术之企业级LLM部署与RAG&Agent开发实战
- 20_尚硅谷大模型技术之大模型微调理论与实战
- 21_尚硅谷大模型项目之智服在线
- 22_尚硅谷大模型项目实战之AI学情
- 22_尚硅谷大模型项目实战之AI医疗
- 23_尚硅谷大模型项目之RAG
- 24_尚硅谷大模型技术之强化学习
- 25_尚硅谷大模型技术之多模态
- jetbrains.zip 2.37M
- Navicatls_17.rar 149.07M
- 3.代码.zip 9.23M
- dataset.zip 150.97M
- pictures.zip 1.18M
- models.zip 4.28G
- bert-base-chinese.zip 364.54M
- 姜夏老师AI大模型深度学习串讲
- Attention is all you need.pdf 2.11M
- 深度学习阶段.pdf 7.31M
- 企业老师干货分享
- 企业大模型研发流程.pdf 1.43M
- 尚硅谷大模型技术之面试大保健
