知乎-AI大模型全栈工程师2期

这门课解决什么问题

市面上的 AI 大模型课程大多停在「调 API、写 Prompt」的浅层阶段，缺少从模型选型、数据工程、微调训练到产品落地的完整链路。这门课把这些环节串起来，目标是让你具备独立设计并交付一个 AI 应用工程化方案的能力——不只是能跑通 Demo，而是能扛住真实的业务场景。

适合什么基础

• 有 Python 编程基础和基本的数据处理经验
• 了解机器学习入门概念（线性回归、梯度下降等），不需要深入数学推导
• 已有一定的工程实践意识，能独立完成一个小型项目
• 对 AI 产品或大模型应用感兴趣，愿意从技术视角理解产品逻辑

建议先看哪几块

建议按顺序学习：先过「大模型基础介绍」和「Prompt Engineering」建立认知框架，再进入「LangChain 应用开发框架」掌握工程化开发方法，接着用「用 LangChain 手撕 AutoGPT」做动手练习，最后看「基于 ChatGLM2 的 Fine-tuning」理解模型训练环节。中间穿插「机器学习基础（下）」「项目方案分析与设计」「产品设计」等模块，把工程能力与产品思维结合起来。

学完能独立做什么

• 独立完成一个基于 LangChain 的 AI 应用从需求分析到部署上线的全流程
• 理解 Fine-tuning 的原理并动手用开源模型（如 ChatGLM2）做领域微调
• 能参与 AI 应用项目的方案设计，区分技术选型与业务需求的对应关系
• 具备多模态大模型的选型与集成能力，能评估不同模型在特定场景下的适用性

资料怎么配合练习

课程视频覆盖理论讲解，配套资料包提供实操所需的代码示例和项目模板。建议每学完一个核心模块，就动手跑一遍对应的代码练习，尤其是 LangChain 框架和 Fine-tuning 部分。项目方案分析与设计模块可以拿真实案例做对照练习，把视频中的方案思路转化为自己的设计语言。资料包中各模块的独立 mp4 文件可作为按需回看的切片，不必按顺序从头过。