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黑马-202411版AI大模型三期（无秘）【VIP】
课程定位与工程价值 本课程聚焦于大模型应用的工程化落地，核心解决后端开发者从“简单调用 API”到“构建健壮 AI 业务系统”的能力断层问题。传统教程往往停留在基础的 Prompt 工程层面，而本课程深入到了 Function Calling 机制、Agent 设计模式以及 LangChain 架构
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课程定位与工程价值
本课程聚焦于大模型应用的工程化落地，核心解决后端开发者从“简单调用 API”到“构建健壮 AI 业务系统”的能力断层问题。传统教程往往停留在基础的 Prompt 工程层面，而本课程深入到了 Function Calling 机制、Agent 设计模式以及 LangChain 架构集成。这正是当前企业级 AI 应用开发中最关键的后端能力。对于希望从事 AI 后端开发的工程师而言，理解模型如何作为工具被调度、如何结合业务逻辑进行推理，比单纯调接口更具长期工程价值。
前置基础与学习路径
适合具备 Python 基础、熟悉 HTTP 请求及 RESTful 接口设计的后端开发者。无需深奥的数学推导背景，但需理解基础的机器学习概念，如训练与推理的区别。建议学习顺序：先通过《GPT原理》和《模型结构》建立底层认知，再重点攻克《Function Call》与《Agent》模块，这是实现复杂业务逻辑的核心；随后结合《LangChain介绍》掌握封装框架，最后通过项目实战串联全流程。不要跳过数据处理章节，那是保证输出质量的基础。同时，务必关注 VSCode 与集成开发环境的配置，这是提升开发效率的关键环节。
实践方法与产出目标
本课程资料强调“对照代码写”，而非仅观看视频即可掌握。资料包包含了从环境搭建、SaaS 平台配置到具体代码实现的完整链路。学习时，务必下载配套工程，在本地 VSCode 中复现多函数调用逻辑，并尝试修改上下文观察 Agent 行为变化。重点关注讯飞智文等平台的集成案例，将理论转化为可运行的 Demo。学完后，你能独立开发具备工具调用能力的智能助手后端服务，包括信息抽取、图像生成接入及复杂 Agent 编排，真正具备承接实际业务需求的能力。
课程目录
课程目录214 集
- 01-（了解）AI工具学习目标_ev.mp4 7.25M
- 01-（重点）讯飞智文_ev.mp4 106.86M
- 01-课程内容说明_ev.mp4 13.27M
- 01-语言模型的评估指标_ev.mp4 116.72M
- 01-GPT原理_ev.mp4 29.14M
- 01-微调方法_ev.mp4 85.68M
- 01-提示词工程_ev.mp4 88.90M
- 01-项目说明_ev.mp4 49.31M
- 01-信息抽取_ev.mp4 57.22M
- 01-saas平台_ev.mp4 69.01M
- 01-百度千帆大模型介绍_ev.mp4 91.58M
- 01-function_call多个函数_ev.mp4 109.47M
- 01-langchain介绍_ev.mp4 43.62M
- 01-项目介绍_ev.mp4 27.20M
- 01-上下文学习_ev.mp4 41.34M
- 01-项目介绍-1730813282_ev.mp4 37.94M
- 01-模型结构_ev.mp4 56.06M
- 01-模型推理_ev.mp4 30.02M
- 01-模型训练与推理_ev.mp4 81.94M
- 01-数据处理_ev.mp4 122.17M
- 01-图像生成_ev.mp4 95.97M
- 02-（重点）传智星云网_ev.mp4 78.75M
- 02-（重点）VSCode集成IFlyCode实现前端页面编写_ev.mp4 82.69M
- 02-大语言模型的背景_ev.mp4 61.40M
- 02-大语言模型的主要类别_ev.mp4 48.05M
- 02-硬模版微调_ev.mp4 33.43M
- 02-清晰的描述_ev.mp4 30.55M
- 02-few-shot说明_ev.mp4 64.11M
- 02-信息抽取2_ev.mp4 18.72M
- 02-API调用_ev.mp4 5.38M
- 02-百度千帆大模型使用_ev.mp4 126.72M
- 02-阿里百炼_ev.mp4 113.59M
- 02-function_call数据库查询_ev.mp4 79.01M
- 02-应用场景_ev.mp4 101.93M
- 02-model组件_ev.mp4 107.74M
- 02-向量数据库_ev.mp4 33.89M
- 02-环境配置_ev.mp4 11.72M
- 02-prefix微调_ev.mp4 36.24M
- 02-数据集介绍_ev.mp4 21.18M
- 02-模型搭建_ev.mp4 24.47M
- 02-预测流程_ev.mp4 17.45M
- 02-主标签找子标签_ev.mp4 66.90M
- 02-项目介绍_ev.mp4 36.04M
- 02-lora微调项目介绍_ev.mp4 29.19M
- 02-clip模型_ev.mp4 57.60M
- 02-stablediffusion的基本概念_ev.mp4 36.92M
- 03-（重点）通义千问大模型使用_ev.mp4 169.22M
- 03-（重点）基于IFlyCode编写后端代码_ev.mp4 57.95M
- 03-语言模型理解_ev.mp4 16.84M
- 03-AR和Seq2Seq模型_ev.mp4 65.38M
- 03-软模版_ev.mp4 170.90M
- 03-充足的思考_ev.mp4 47.74M
- 03-文本分类_ev.mp4 66.44M
- 03-文本匹配_ev.mp4 31.89M
- 03-案例_ev.mp4 39.95M
- 03-天气获取_ev.mp4 106.51M
- 03-邮件案例_ev.mp4 121.09M
- 03-检索_ev.mp4 28.42M
- 03-模型训练过程_ev.mp4 135.47M
- 03-预测实现_ev.mp4 12.04M
- 03-子标签找主标签_ev.mp4 25.98M
- 03-数据处理_ev.mp4 24.61M
- 03-技术选型_ev.mp4 16.34M
- 03-模型结构_ev.mp4 15.42M
- 04-（重点）通义万象_ev.mp4 149.96M
- 04-（重点）通义灵码的使用_ev.mp4 84.72M
- 04-语言模型的发展_ev.mp4 137.49M
- 04-主流的模型架构_ev.mp4 18.42M
- 04-迭代优化_ev.mp4 94.99M
- 04-大模型定制平台_ev.mp4 39.55M
- 04-构建向量库_ev.mp4 78.79M
- 04-lora微调思想（重点）_ev.mp4 46.36M
- 04-预测实现2_ev.mp4 104.23M
- 04-损失函数_ev.mp4 42.22M
- 04-数据处理实现_ev.mp4 80.34M
- 04-数据集介绍_ev.mp4 76.01M
- 04-模型训练_ev.mp4 21.40M
- 04-处理流程_ev.mp4 60.91M
- 05-（重点）通义智文_ev.mp4 70.75M
- 05-（重点）AIGC堆友实现文生图以及图生图_ev.mp4 101.36M
- 05-内容总结_ev.mp4 4.87M
- 05-检索_ev.mp4 60.54M
- 05-lora伪代码_ev.mp4 10.92M
- 05-模型上线_ev.mp4 21.54M
- 05-logits转id_ev.mp4 10.38M
- 05-模型预测_ev.mp4 7.10M
- 05-hai平台使用_ev.mp4 41.48M
- 06-（重点）通义听悟_ev.mp4 48.23M
- 06-（重点）哩布哩布AIGC生图工具使用_ev.mp4 156.37M
- 06-主流的开源大模型_ev.mp4 71.64M
- 06-微调方法_ev.mp4 89.35M
- 06-电商评论_ev.mp4 29.51M
- 06-评价指标_ev.mp4 21.87M
- 06-aigc介绍_ev.mp4 70.39M
- 07-（重点）通义法睿_ev.mp4 59.34M
- 07-（重点）Pika文生视频及图生视频效果_ev.mp4 48.56M
- 07-PET微调_ev.mp4 81.31M
- 07-PET回顾_ev.mp4 17.50M
- 07-训练过程_ev.mp4 35.69M
- 07-图像生成算法_ev.mp4 22.24M
- 08-（重点）讯飞星火_ev.mp4 111.45M
- 08-（重点）Luma文生视频以及图生视频_ev.mp4 89.15M
- 08-项目架构_ev.mp4 19.08M
- 09-（重点）可灵AI工具使用说明_ev.mp4 221.83M
- 09-数据集介绍_ev.mp4 28.32M
- 10-（重点）元分身数字人_ev.mp4 194.68M
- 10-配置信息_ev.mp4 16.99M
- 11-（重点）腾讯智影_ev.mp4 54.84M
- 11-数据获取_ev.mp4 46.23M
- 12-（重点）AI运营极虎漫剪_ev.mp4 189.66M
- 13-（重点）Kimi大模型工具_ev.mp4 29.10M
- 14-（重点）智谱清言_ev.mp4 58.89M
- 01阶段：大模型入门
- 1-1 大模型必备Python语言_1_ev.mp4 42.74M
- 1-1 大模型必备Python语言_2_ev.mp4 74.55M
- 1-1 大模型必备Python语言_3_ev.mp4 77.53M
- 1-1 大模型必备Python语言_4_ev.mp4 73.91M
- 1-1 大模型必备Python语言_5_ev.mp4 57.43M
- 1-1 大模型必备Python语言_6_ev.mp4 68.17M
- 1-1 大模型必备Python语言_7_ev.mp4 83.05M
- 1-1 大模型必备Python语言_8_ev.mp4 84.78M
- 1-1 大模型必备Python语言_9_ev.mp4 60.10M
- 1-2 大模型必备Python语言_1_ev.mp4 36.82M
- 1-2 大模型必备Python语言_2_ev.mp4 82.27M
- 1-2 大模型必备Python语言_3_ev.mp4 73.53M
- 1-2 大模型必备Python语言_4_ev.mp4 84.90M
- 1-2 大模型必备Python语言_5_ev.mp4 84.21M
- 1-2 大模型必备Python语言_6_ev.mp4 80.88M
- 1-2 大模型必备Python语言_7_ev.mp4 96.54M
- 1-2 大模型必备Python语言_8_ev.mp4 96.61M
- 1-2 大模型必备Python语言_9_ev.mp4 81.16M
- 1-3 大模型必备Python语言_10_ev.mp4 119.27M
- 1-3 大模型必备Python语言_11_ev.mp4 69.86M
- 1-3 大模型必备Python语言_1_ev.mp4 80.59M
- 1-3 大模型必备Python语言_2_ev.mp4 93.41M
- 1-3 大模型必备Python语言_3_ev.mp4 97.36M
- 1-3 大模型必备Python语言_4_ev.mp4 108.07M
- 1-3 大模型必备Python语言_5_ev.mp4 115.00M
- 1-3 大模型必备Python语言_6_ev.mp4 110.76M
- 1-3 大模型必备Python语言_7_ev.mp4 126.60M
- 1-3 大模型必备Python语言_8_ev.mp4 106.56M
- 1-3 大模型必备Python语言_9_ev.mp4 91.52M
- 1-4 大模型必备Python语言_1_ev.mp4 113.87M
- 1-4 大模型必备Python语言_2_ev.mp4 126.56M
- 1-4 大模型必备Python语言_3_ev.mp4 103.50M
- 1-4 大模型必备Python语言_4_ev.mp4 115.40M
- 1-4 大模型必备Python语言_5_ev.mp4 107.86M
- 1-4 大模型必备Python语言_6_ev.mp4 149.41M
- 1-4 大模型必备Python语言_7_ev.mp4 68.03M
- 1-5 大模型前置知识_10_ev.mp4 110.18M
- 1-5 大模型前置知识_1_ev.mp4 50.65M
- 1-5 大模型前置知识_2_ev.mp4 103.55M
- 1-5 大模型前置知识_3_ev.mp4 93.15M
- 1-5 大模型前置知识_4_ev.mp4 98.62M
- 1-5 大模型前置知识_5_ev.mp4 141.77M
- 1-5 大模型前置知识_6_ev.mp4 78.70M
- 1-5 大模型前置知识_7_ev.mp4 133.45M
- 1-5 大模型前置知识_8_ev.mp4 125.37M
- 1-5 大模型前置知识_9_ev.mp4 106.89M
- 1-6 大模型前置知识_10_ev.mp4 64.94M
- 1-6 大模型前置知识_11_ev.mp4 28.57M
- 1-6 大模型前置知识_1_ev.mp4 55.62M
- 1-6 大模型前置知识_2_ev.mp4 78.72M
- 1-6 大模型前置知识_3_ev.mp4 65.54M
- 1-6 大模型前置知识_4_ev.mp4 96.04M
- 1-6 大模型前置知识_5_ev.mp4 67.73M
- 1-6 大模型前置知识_6_ev.mp4 60.15M
- 1-6 大模型前置知识_7_ev.mp4 94.02M
- 1-6 大模型前置知识_8_ev.mp4 70.80M
- 1-6 大模型前置知识_9_ev.mp4 83.16M
- 1-7 大模型前置知识_1_ev.mp4 75.91M
- 1-7 大模型前置知识_2_ev.mp4 78.61M
- 1-7 大模型前置知识_3_ev.mp4 104.40M
- 1-7 大模型前置知识_4_ev.mp4 102.78M
- 1-7 大模型前置知识_5_ev.mp4 98.40M
- 1-7 大模型前置知识_6_ev.mp4 101.26M
- 1-7 大模型前置知识_7_ev.mp4 117.86M
- 1-7 大模型前置知识_8_ev.mp4 105.34M
- 1-7 大模型前置知识_9_ev.mp4 68.89M
- 1-8 大模型前置知识_10_ev.mp4 94.69M
- 1-8 大模型前置知识_11_ev.mp4 66.55M
- 1-8 大模型前置知识_1_ev.mp4 50.39M
- 1-8 大模型前置知识_2_ev.mp4 72.69M
- 1-8 大模型前置知识_3_ev.mp4 86.16M
- 1-8 大模型前置知识_4_ev.mp4 91.33M
- 1-8 大模型前置知识_5_ev.mp4 86.81M
- 1-8 大模型前置知识_6_ev.mp4 88.34M
- 1-8 大模型前置知识_7_ev.mp4 99.09M
- 1-8 大模型前置知识_8_ev.mp4 72.20M
- 1-8 大模型前置知识_9_ev.mp4 68.09M
- 02阶段⼤模型应⽤初体验
- 03阶段：⼤模型开发新增技术
- 04阶段：⼤模型⾼级项目开发
- 05阶段：多模态大模型应用实战
- 06阶段：技术面试分享（赠送）
- day05-综合项目与项目路演0_ev.mp4 44.80M
- day05-综合项目与项目路演1_ev.mp4 71.86M
- day05-综合项目与项目路演2_ev.mp4 39.08M
- day05-综合项目与项目路演3_ev.mp4 57.17M
- 1-42 大模型加餐课（面试指导）_1_ev.mp4 167.01M
- 1-42 大模型加餐课（面试指导）_2_ev.mp4 132.79M
- 1-42 大模型加餐课（面试指导）_3_ev.mp4 179.37M
- 1-42 大模型加餐课（面试指导）_4_ev.mp4 181.79M
- 1-42 大模型加餐课（面试指导）_ev.mp4 663.42M
- 大模型加餐课（模型部署）_01_ev.mp4 41.72M
- 大模型加餐课（模型部署）_02_ev.mp4 103.08M
- 大模型加餐课（模型部署）_03_ev.mp4 124.64M
- 大模型加餐课（模型部署）_04_ev.mp4 91.76M
- 大模型加餐课（模型部署）_05_ev.mp4 88.55M
- 大模型加餐课（模型部署）_06_ev.mp4 81.12M
- 大模型加餐课（模型部署）_07_ev.mp4 91.24M
- 大模型加餐课（模型部署）_08_ev.mp4 93.36M
- 大模型加餐课（模型部署）_09_ev.mp4 78.96M
- 大模型加餐课（模型部署）_10_ev.mp4 48.34M
- 3期AI大模型配套资料
- 大模型训练营-大模型时代 .pdf 2.95M
- 大模型训练营—简历优化 .pdf 680.04kb
- 论文导读.zip 54.89M
- 11本AI大模型相关电子书.zip 309.49M
- 简历模板.zip 2.03M
- 黑马-202411版AI大模型三期（无秘）/
- day01-大模型必备Python语言
- 1-1 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
