黑马博学谷-AI大模型训练营2期

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黑马博学谷-AI大模型训练营2期

AI大模型核心技术深度解析

编辑点评

全面覆盖AI大模型基础知识与实战技能，理论与实践相结合，助你成为AI领域专家。

⭐ 编辑推荐

本训练营深入讲解AI大模型核心概念，赠送11本电子书，涵盖深度学习、PyTorch框架等内容。
实践项目丰富，助力简历提升，适合AI爱好者及从业者。

✨ 课程亮点

✦AI大模型核心技术讲解

✦实战项目丰富

✦赠送11本电子书

✦简历提升

课程目录

1. 📁 AI大模型 赠送资料
2. 📁 11本AI大模型相关电子书
3. 生命3.0.pdf [58.3 MB]
4. AIGC：智能创作时代.pdf [4.7 MB]
5. 人工智能简史.pdf [117.0 MB]
6. AI 3.0.pdf [8.4 MB]
7. 元宇宙与数字经济.pdf [7.6 MB]
8. 千脑智能.pdf [4.1 MB]
9. AI极简经济学.pdf [71.3 MB]
10. 人工智能：现代方法（第4版）（上下册）.pdf [53.3 MB]
11. 第二次机器革命：数字化技术将如何改变我们的经济与社会.pdf [46.0 MB]
12. 深度学习革命：从历史到未来.pdf [2.6 MB]
13. AI新生：破解人机共存密码——人类最后一个大问题.pdf [6.4 MB]
14. 📁 简历模板
15. cv简历模板9.docx [19.7 KB]
16. CV简历模板1.doc [37.0 KB]
17. NLP简历模板3.docx [31.4 KB]
18. NLP简历模板2.doc [38.0 KB]
19. cv简历模板3.docx [20.9 KB]
20. NLP简历模板.docx [24.8 KB]
21. cv简历模板8.doc [33.5 KB]
22. CV简历模板2.docx [41.0 KB]
23. 简历介绍1.png [283.7 KB]
24. cv简历模板5.doc [41.0 KB]
25. cv简历模板7.docx [18.1 KB]
26. cv简历模板4.docx [1.2 MB]
27. cv简历模板10.doc [67.5 KB]
28. cv简历模板6.docx [33.2 KB]
29. 项目介绍1.png [381.9 KB]
30. 📁 大模型前置课
31. 📁 第二章 pytorch框架
32. 09-张量转换为数组_ev.mp4 [7.1 MB]
33. 07-张量元素类型转换_ev.mp4 [9.0 MB]
34. 05-线性张量和随机张量_ev.mp4 [7.8 MB]
35. 04-张量的基本创建方法_ev.mp4 [18.7 MB]
36. 25 26-线性回归的损失函数.mp4 [6.2 MB]
37. 02-pytorch简介和安装方法_ev.mp4 [5.9 MB]
38. 12-张量的基本运算_ev.mp4 [16.2 MB]
39. 14-张量的乘法运算_ev.mp4 [9.4 MB]
40. 11-张量标量数值的获取_ev.mp4 [7.2 MB]
41. 23-自动微分模块.mp4 [36.0 MB]
42. 15-张量的运算函数_ev.mp4 [14.8 MB]
43. 06-创建全0、全1和指定值的张量_ev.mp4 [6.2 MB]
44. 16-张量的索引操作_ev.mp4 [25.7 MB]
45. 17-张量的多维索引_ev.mp4 [12.5 MB]
46. 01-深度学习简介_ev.mp4 [7.4 MB]
47. 08-张量创建内容总结_ev.mp4 [4.9 MB]
48. 10-数组转换为张量_ev.mp4 [9.9 MB]
49. 28 29-线性回归数据集构建.mp4 [14.0 MB]
50. 30 31-线性回归模型训练与预测.mp4 [20.6 MB]
51. 29 30-线性回归模型构建.mp4 [9.2 MB]
52. 26 27-梯度下降算法.mp4 [18.5 MB]
53. 22-张量的拼接操作.mp4 [10.1 MB]
54. 19-张量的squeeze和unsqueeze方法_ev.mp4 [12.7 MB]
55. 18-寮犻噺鐨剅eshape鏂规硶_ev.mp4 [11.9 MB]
56. 24-线性回归简介.mp4 [12.0 MB]
57. 21-寮犻噺鐨剉iew鏂规硶_ev.mp4 [11.4 MB]
58. 13-张量的点乘运算_ev.mp4 [7.2 MB]
59. 27 28-线性回归实现流程.mp4 [11.7 MB]
60. 20-张量的transpose和permute方法_ev.mp4 [15.3 MB]
61. 📁 课程资料
62. 📁 深度学习基础
63. 📁 01.讲义
64. 01-PyTorch基本使用.pdf [3.8 MB]
65. 📁 03.代码
66. 01-张量的创建.py [649.0 B]
67. 09-线性回归.py [1.6 KB]
68. 02-张量的类型转换.py [302.0 B]
69. 07-张量的拼接操作.py [153.0 B]
70. 05-张量的索引操作.py [272.0 B]
71. 04-张量的运算函数.py [235.0 B]
72. 03-张量的数值计算.py [492.0 B]
73. 06-张量的形状操作.py [586.0 B]
74. 08-自动微分模块.py [518.0 B]
75. 📁 第一章 Python 基础前置课
76. 41-（重点）继承中的重写操作_ev.mp4 [16.3 MB]
77. 36-（重点）面向对象中的self关键字.mp4 [8.5 MB]
78. 37-（重点）对象属性的设置与获取.mp4 [6.5 MB]
79. 05-（重点）Python中的注释.mp4 [8.7 MB]
80. 31-（重点）默认值参数.mp4 [7.1 MB]
81. 40-（重点）Python中类的继承_ev.mp4 [11.1 MB]
82. 04-（重点）PyCharm配置与Python入门程序编写.mp4 [9.1 MB]
83. 29-（扩展）global关键字的使用.mp4 [8.0 MB]
84. 06-（重点）Python中的变量.mp4 [8.8 MB]
85. 02-（重点）Anaconda3软件安装.mp4 [7.7 MB]
86. 42-（重点）super()强制调用父类属性和方法_ev.mp4 [24.8 MB]
87. 39-（重点）__call__魔术方法的使用_ev.mp4 [7.5 MB]
88. 07-（重点）Python中的四种基本数据类型.mp4 [13.1 MB]
89. 34-（重点）面向过程与面向对象.mp4 [11.6 MB]
90. 01-（了解）Python语言简介.mp4 [7.2 MB]
91. 08-（重点）Python中的运算符.mp4 [9.5 MB]
92. 03-（重点）PyCharm软件的安装与激活.mp4 [14.2 MB]
93. 32-（重点）不定长参数.mp4 [13.0 MB]
94. 38-（重点）__init__()魔术方法的使用_ev.mp4 [11.7 MB]
95. 35-（重点）面向对象类和对象的概念.mp4 [10.4 MB]
96. 10-（重点）Python中的print()格式化输出.mp4 [10.6 MB]
97. 30-（重点）函数的两种传参方式（位置传递与关键词传递）.mp4 [8.9 MB]
98. 09-（重点）Python中的输入与输出操作.mp4 [21.0 MB]
99. 11-（重点）Python中的if选择结构.mp4 [7.4 MB]
100. 24-（重点）Python中的元组定义与访问.mp4 [9.5 MB]
101. 27-（重点）函数的定义与调用.mp4 [19.4 MB]
102. 13-（重点）if嵌套结构.mp4 [10.1 MB]
103. 16-（重点）Python中的for循环结构.mp4 [7.1 MB]
104. 22-（重点）列表的切片操作.mp4 [19.5 MB]
105. 23-（重点）列表相关函数与操作方法.mp4 [20.3 MB]
106. 19-（重点）for循环综合案例之猜数字游戏开发.mp4 [9.2 MB]
107. 25-（重点）字典的定义与增删改查操作.mp4 [14.0 MB]
108. 28-（重点）Python中变量的作用域.mp4 [15.4 MB]
109. 20-（重点）列表容器定义与增删改查操作.mp4 [16.2 MB]
110. 18-（重点）for循环中的两大关键词.mp4 [11.1 MB]
111. 21-（重点）列表其他操作.mp4 [8.3 MB]
112. 14-（重点）Python实现猜拳游戏开发.mp4 [12.8 MB]
113. 12-（重点）Python的if...else结构与if...elif...else多分支结构.mp4 [13.6 MB]
114. 17-（重点）for循环与range()函数结合使用.mp4 [10.9 MB]
115. 15-（重点）Python中模块的导入与使用.mp4 [10.6 MB]
116. 26-（重点）集合的定义与使用.mp4 [11.3 MB]
117. 📁 第三章 神经网络
118. 08-常见的激活函数和选择方法.mp4 [10.6 MB]
119. 13-梯度下降算法.mp4 [10.8 MB]
120. 21 22-transformer结构介绍.mp4 [22.3 MB]
121. 15-价格分类案例需求分析.mp4 [12.4 MB]
122. 09-神经网络的构建.mp4 [36.0 MB]
123. 02-神经元的设计.mp4 [9.1 MB]
124. 03-神经网络的构成.mp4 [11.5 MB]
125. 10-网络参数量的统计方法.mp4 [6.3 MB]
126. 22 23-transformer实现汉译英.mp4 [23.8 MB]
127. 04-激活函数的作用.mp4 [16.7 MB]
128. 01-神经网络内容简介.mp4 [2.6 MB]
129. 11-神经网络的优缺点.mp4 [4.8 MB]
130. 14-反向传播算法.mp4 [30.9 MB]
131. 16-数据集获取.mp4 [19.3 MB]
132. 📁 AI大模型 直播资料
133. 📁 7月11日
134. 📁 01-讲义
135. 03-基于BERT+PET方式数据预处理介绍.pdf [387.3 KB]
136. 02-基于BERT+PET方式文本分类介绍.pdf [435.6 KB]
137. 01-项目背景介绍.pdf [1.6 MB]
138. 📁 02-代码
139. 📁 预训练模型
140. 📁 bert-base-chinese
141. 📁 PET
142. 📁 utils
143. 📁 data
144. 📁 __pycache__
145. 📁 checkpoints
146. 📁 data_handle
147. pet_config.py [1.6 KB]
148. inference.py [3.9 KB]
149. __init__.py
150. train.py [7.8 KB]
151. 📁 7月21日
152. 📁 02-代码
153. 📁 chatglm-6b
154. pytorch_model.bin.index.json [32.6 KB]
155. MODEL_LICENSE [4.2 KB]
156. pytorch_model-00004-of-00008.bin [1.8 GB]
157. configuration_chatglm.py [4.2 KB]
158. modeling_chatglm.py [56.3 KB]
159. config.json [773.0 B]
160. ice_text.model [2.6 MB]
161. pytorch_model-00008-of-00008.bin [1019.8 MB]
162. pytorch_model-00007-of-00008.bin [1.0 GB]
163. pytorch_model-00005-of-00008.bin [1.8 GB]
164. pytorch_model-00006-of-00008.bin [1.8 GB]
165. quantization.py [14.7 KB]
166. tokenization_chatglm.py [16.6 KB]
167. pytorch_model-00001-of-00008.bin [1.6 GB]
168. test_modeling_chatglm.py [13.5 KB]
169. tokenizer_config.json [441.0 B]
170. pytorch_model-00003-of-00008.bin [1.8 GB]
171. README.md [6.7 KB]
172. pytorch_model-00002-of-00008.bin [1.8 GB]
173. 📁 ptune_chatglm
174. 📁 data
175. 📁 checkpoints
176. 📁 data_handle
177. 📁 .idea
178. 📁 __pycache__
179. 📁 utils
180. inference.py [2.7 KB]
181. glm_config.py [1.4 KB]
182. __init__.py [22.0 B]
183. train.py [7.0 KB]
184. 📁 01-讲义（与7月18号一样）
185. 趋动云执行chatglm.pdf [140.3 KB]
186. 趋动云使用《补充》.pdf [3.1 MB]
187. 📁 6月1日
188. 📁 01-讲义
189. 03-Transformer详解.pdf [3.7 MB]
190. 04-卷积神经网络.pdf [1.2 MB]
191. 05-循环神经网络.pdf [933.5 KB]
192. 02-神经网络基础.pdf [2.1 MB]
193. 📁 03-代码
194. 📁 02-神经网络
195. 📁 model
196. 📁 dataset
197. 13-Transformer汉译英.py [367.0 B]
198. 10-学习率衰减方法.py [3.8 KB]
199. 07-损失函数.py [2.6 KB]
200. 09-梯度下降优化方法.py [4.6 KB]
201. 12-案例-价格分类.py [4.4 KB]
202. 04-激活函数-Softmax.py [187.0 B]
203. 08-反向传播BP算法.py [1.7 KB]
204. 06-搭建神经网络.py [1.9 KB]
205. 02-激活函数-tanh.py [460.0 B]
206. 01-激活函数-sigmoid.py [588.0 B]
207. 03-激活函数-ReLU.py [463.0 B]
208. 05-参数初始化.py [1.5 KB]
209. 11-正则化.py [459.0 B]
210. 📁 04-循环神经网络
211. 02-RNN层的使用.py [639.0 B]
212. 01-词嵌入层API.py [896.0 B]
213. lyrics_model_10.pth [5.7 MB]
214. 📁 03-卷积神经网络
215. 📁 data
216. 03-pytorch池化API.py [1.0 KB]
217. 02-pytorch卷积层API.py [872.0 B]
218. 04-案例-卷积神经网络实现图像分类.py [4.4 KB]
219. 01-matplotlib图像加载.py [623.0 B]
220. 📁 02-笔记
221. 深度学习基础0601.pdf [3.3 MB]
222. 📁 6月27号
223. 📁 03-code
224. 📁 MiniMax_Assistant
225. 📁 .idea
226. fruit_price.txt [250.0 B]
227. minmax_assistant.py [5.3 KB]
228. 📁 01-讲义
229. 01-GPTs的介绍及应用.pdf [727.2 KB]
230. 01-LLM基础知识.pdf [1.2 MB]
231. 02-Assistant API的原理及应用.pdf [579.6 KB]
232. 2307.16789v2.pdf [2.0 MB]
233. 📁 6月8日
234. 📁 01-讲义
235. 01-LLM基础知识.pdf [11.4 MB]
236. 02-LLM主要架构介绍.pdf [7.7 MB]
237. 📁 02-代码
238. 03-PPL.py [365.0 B]
239. 02-rouge.py [178.0 B]
240. 01-bleu.py [545.0 B]
241. LLM背景介绍.pdf [42.7 KB]
242. 大模型项目研发流程.pdf [279.6 KB]
243. 📁 7月28日
244. 📁 01-讲义
245. 1706.03762.pdf [2.1 MB]
246. AI论文阅读与写作.pdf [3.7 MB]
247. 📁 02-代码同7月25日代码
248. 多模态大模型（文生图）.xmind [244.3 KB]
249. 📁 7月14日
250. 📁 01-讲义
251. 04-基于BERT+PET方式文本分类模型搭建.pdf [361.6 KB]
252. 05-基于BERT+P-Tuning方式文本分类介绍.pdf [455.8 KB]
253. 📁 代码同7月11号
254. 怎么使用GPU？训练使用.pdf [56.2 KB]
255. 基于BERT+PET实现文本分类.xmind [274.3 KB]
256. 📁 7月4日
257. 📁 01-code
258. 📁 .idea
259. 📁 inspectionProfiles
260. 01-code.iml [317.0 B]
261. modules.xml [273.0 B]
262. workspace.xml [15.5 KB]
263. .gitignore [184.0 B]
264. misc.xml [268.0 B]
265. 📁 RAG
266. 📁 chatglm2-6b-int4
267. 📁 m3e-base
268. 📁 __pycache__
269. 📁 .idea
270. 📁 faiss
271. test.py [33.0 B]
272. get_vector.py [1.4 KB]
273. model.py [1.5 KB]
274. new_demo.py [3.1 KB]
275. 物流信息.txt [550.0 B]
276. main.py [1.5 KB]
277. 📁 01-讲义
278. 02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf [554.5 KB]
279. 📁 6月20日
280. 📁 02-代码
281. finance_classify.py [4.4 KB]
282. finance_ie.py [4.9 KB]
283. finance_text_matching.py [3.1 KB]
284. 📁 03-weights
285. 📁 chatglm2-6b-int4
286. modeling_chatglm.py [53.6 KB]
287. tokenizer.model [994.5 KB]
288. configuration_chatglm.py [2.2 KB]
289. pytorch_model.bin [3.7 GB]
290. README.md [7.5 KB]
291. MODEL_LICENSE [2.3 KB]
292. tokenizer_config.json [243.0 B]
293. 📁 01-讲义
294. 03-LLM实现金融文本分类.pdf [360.8 KB]
295. 02-金融行业动态方向评估项目.pdf [583.3 KB]
296. 05-LLM实现金融信息匹配.pdf [303.2 KB]
297. 04-LLM实现金融信息抽取.pdf [330.9 KB]
298. 金融领域的行业动态分析.xmind [204.5 KB]
299. 1.环境要求.pdf [110.8 KB]
300. 金融领域的行业动态分析.pdf [63.3 KB]
301. 📁 第一周-大模型必备Python语言
302. 📁 03-代码
303. 📁 【5月21日】代码
304. 02-Python中的单行注释.py [240.0 B]
305. 05-Python中的变量命名规则.py [278.0 B]
306. 01-Python程序入门.py [20.0 B]
307. 11-Python中的转义字符.py [452.0 B]
308. 10-Python中变量的格式化输出.py [580.0 B]
309. 08-Python中的输入操作.py [709.0 B]
310. 07-Python中运算符.py [486.0 B]
311. 09-Python中的普通输出操作.py [248.0 B]
312. 04-Python中变量定义.py [785.0 B]
313. 06-Python中变量7种数据类型.py [1.0 KB]
314. 📁 【5月23日】代码
315. 03-Python中的if...else选择结构.py [474.0 B]
316. 16-Python中列表的切片操作（字符串元组也可以使用）.py [846.0 B]
317. 18-Python中的字典类型.py [900.0 B]
318. 06-Python中if嵌套结构.py [1.2 KB]
319. 11-Python中实现求1-100累加的结果.py [314.0 B]
320. 17-Python中元组的定义与使用.py [573.0 B]
321. 08-Python中的模块.py [597.0 B]
322. 07-Python中猜拳游戏实现.py [1.3 KB]
323. 10-Python中实现指定次数的循环.py [599.0 B]
324. 01-Python中的编程语言的流程结构.py [253.0 B]
325. 04-Python中的if...else选择结构.py [572.0 B]
326. 02-Python中的选择结构.py [800.0 B]
327. 05-Python中if...elif...else结构.py [721.0 B]
328. 09-Python中的循环结构.py [563.0 B]
329. 19-Python中的集合类型.py [250.0 B]
330. 12-Python中循环的两大关键词.py [1.2 KB]
331. 14-Python中的列表容器.py [768.0 B]
332. 13-Python中猜数字游戏的开发.py [1.0 KB]
333. 📁 【5月26日】代码
334. 17-Python中的匿名函数.py [760.0 B]
335. 16-Python中的不定长参数接收容器类型的参数.py [497.0 B]
336. 20-Python中对象成员方法的self关键词.py [637.0 B]
337. 11-Python中函数的两种的参数.py [458.0 B]
338. 22-Python中魔术方法.py [854.0 B]
339. 18-Python中带参数的lambda表达式.py [385.0 B]
340. 19-Python中类的定义与实例化.py [429.0 B]
341. 25-Python中使用__del__()魔术方法.py [824.0 B]
342. 02-Python中函数的参数.py [783.0 B]
343. 09-Python中局部变量的访问范围.py [591.0 B]
344. 24-Python中使用__str__()魔术方法.py [762.0 B]
345. 08-Python中全局变量的访问范围.py [321.0 B]
346. 21-Python中成员属性的定义.py [590.0 B]
347. 34-Python中的继承关系（继承链）.py [621.0 B]
348. 27-Python中的公有属性和私有属性.py [1.1 KB]
349. 13-Python中默认值参数.py [578.0 B]
350. 28-Python中私有方法.py [560.0 B]
351. 07-Python中变量的作用域.py [690.0 B]
352. 01-Python函数的基本概念.py [811.0 B]
353. 06-Python中使用函数生成一个4位长度的验证码.py [1.2 KB]
354. 29-Python中继承的实现.py [712.0 B]
355. 31-Python中的super()方法.py [1.3 KB]
356. 10-Python中的global关键字.py [501.0 B]
357. 26-Python中的魔术方法__call__.py [380.0 B]
358. 15-Python中不定长参数混用的情况.py [364.0 B]
359. 03-Python中函数的返回值.py [614.0 B]
360. 14-Python中不定长参数.py [679.0 B]
361. 12-Python中函数的两种传参方式.py [576.0 B]
362. 05-Python中return返回值返回多个结果.py [316.0 B]
363. 04-Python中return返回值.py [546.0 B]
364. 30-Python中的重写机制.py [1.0 KB]
365. 📁 02-软件
366. 📁 Anaconda
367. Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe [1.0 GB]
368. 📁 PyCharm
369. pycharm-professional-2021.2.1.exe [463.6 MB]
370. 📁 01-讲义
371. Python入门教程.pdf [1.9 MB]
372. 📁 7月2日
373. 📁 01-讲义
374. 01-LangChain基础知识入门.pdf [851.8 KB]
375. 📁 02-code
376. 📁 longchain
377. 📁 Chains_module
378. 📁 Indexes_module
379. 📁 Memory_module
380. 📁 Agents_module
381. 📁 Models_module
382. 📁 Prompts_module
383. 📁 7月29日
384. 简历优化及面试注意事项.txt [740.0 B]
385. 大模型训练营2期—简历优化 .pdf [680.0 KB]
386. 论文导读.zip [54.9 MB]
387. 大模型训练营2期-大模型时代 .pdf [2.9 MB]
388. 人工智能-求职自我介绍以及项目描述参考模板.docx [20.8 KB]
389. 📁 6月11日
390. 📁 01-讲义
391. 02-ChatGPT模型原理介绍.pdf [14.3 MB]
392. 01-LLM主要架构介绍.pdf [7.7 MB]
393. 📁 5月28日
394. 📁 03-代码
395. 📁 02-神经网络
396. 📁 dataset
397. 📁 model
398. 05-参数初始化.py [1.5 KB]
399. 09-梯度下降优化方法.py [3.9 KB]
400. 07-损失函数.py [2.6 KB]
401. 06-搭建神经网络.py [1.9 KB]
402. 03-激活函数-ReLU.py [463.0 B]
403. 01-激活函数-sigmoid.py [588.0 B]
404. 13-Transformer汉译英.py [367.0 B]
405. 04-激活函数-Softmax.py [187.0 B]
406. 08-反向传播BP算法.py [1.7 KB]
407. 12-案例-价格分类.py [4.4 KB]
408. 10-学习率衰减方法.py [3.8 KB]
409. 📁 01-Pytroch基本使用
410. 05-张量的索引操作.py [406.0 B]
411. 02-张量类型转换.py [561.0 B]
412. 03-张量的数值计算.py [276.0 B]
413. 07-张量的拼接.py [205.0 B]
414. 08-案例-线性回归模型构建.py [3.1 KB]
415. 06-张量的形状操作.py [712.0 B]
416. 04-张量的运算函数.py [412.0 B]
417. 01-张量创建.py [849.0 B]
418. 📁 02-笔记
419. 深度学习基础.pdf [310.7 KB]
420. 📁 04-拓展
421. 拓展2_Pytorch-CUDA环境配置.pdf [485.3 KB]
422. 拓展1_深度学习拓展.pdf [1.4 MB]
423. 📁 01-讲义
424. 01-PyTorch基本使用.pdf [1.1 MB]
425. 00-深度学习简介.pdf [631.0 KB]
426. 📁 6月15日
427. 📁 01-讲义
428. 02-大模型prompt-Tuning方法进阶.pdf [9.2 MB]
429. 01-大模型prompt-Tuning方法入门(1).pdf [8.2 MB]
430. 01-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf [8.2 MB]
431. 02-大模型prompt-Tuning方法进阶(1).pdf [9.2 MB]
432. 大模型的微调.pdf [23.5 KB]
433. 📁 6月25号
434. 📁 02-code
435. 📁 ChatGLM3_FunctionCall
436. 📁 sql
437. 📁 __pycache__
438. 📁 airplane
439. 📁 weather
440. 📁 01-讲义
441. SQL.pdf [29.0 KB]
442. 01-Function Call的原理及应用.pdf [797.7 KB]
443. 📁 6月24号
444. PAI平台开通指南.pdf [3.8 MB]
445. 虚拟试衣实践.pdf [5.2 MB]
446. PAI_DSW的环境搭建.pdf [2.3 MB]
447. 📁 6月13号
448. 📁 01-讲义
449. 01-LLM主流开源大模型介绍.pdf [11.4 MB]
450. 开源的LLM.pdf [32.6 KB]
451. 📁 7月18日
452. 📁 01-讲义
453. 新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.pdf [722.3 KB]
454. 基于Bert+P-tuning的文本分类.xmind [248.2 KB]
455. 📁 7月25日
456. 📁 02-代码
457. 📁 weights
458. model-plaidshirtprogrammer.ckpt [2.0 GB]
459. glass.safetensors [36.1 MB]
460. 📁 img-glasses
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593. aigc_demo_origin.zip [6.4 MB]
594. 📁 01-讲义
595. 03-stableDiffusion详解.pdf [4.9 MB]
596. 04-StableDiffusion实践.pdf [6.3 MB]
597. 05-腾讯云AI绘画.pdf [13.5 MB]
598. 📁 6月22日
599. 📁 02-代码
600. 语言大模型实现流程.zip [69.5 KB]
601. QA_demo.zip [97.8 MB]
602. translate_in_many_style.zip [79.3 MB]
603. 📁 01-讲义
604. 04-PAI_DSW的环境搭建.pdf [2.0 MB]
605. 02-阿里PAI平台.pdf [2.8 MB]
606. 01-虚拟试衣背景.pdf [1.8 MB]
607. 03-阿里云注册及开通PAI.pdf [2.0 MB]
608. 星火大模型（博学谷）.pdf [12.1 MB]
609. 📁 6月18日
610. 📁 01-讲义
611. 01-大模型提示工程指南.pdf [1.3 MB]
612. 📁 6月7日
613. 📁 软件
614. yuan-live Setup 2.6.2.exe [123.9 MB]
615. StreamingTool-7.6.2-x64.exe [355.0 MB]
616. 作业.txt [264.0 B]
617. 大模型应用工具实战02.pdf [7.7 MB]
618. 📁 7月7日
619. 📁 01-code
620. 📁 Gpt2_Chatbot
621. 📁 data_preprocess
622. 📁 save_model1
623. 📁 gpt2
624. 📁 other_data
625. 📁 data
626. 📁 config
627. train.py [11.4 KB]
628. functions_tools.py [3.3 KB]
629. __init__.py [72.0 B]
630. 【瑞客论坛 www.ruike1.com】readme [1.9 KB]
631. app.py [487.0 B]
632. parameter_config.py [2.6 KB]
633. interact.py [5.5 KB]
634. flask_predict.py [2.6 KB]
635. 📁 02-讲义
636. 基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf [612.9 KB]
637. 截图.png [76.7 KB]
638. 基于GPT2的医疗机器人聊天系统.pdf [91.2 KB]
639. 📁 7月16日
640. 📁 02-代码
641. 📁 P-Tuning
642. 📁 data_handle
643. 📁 __pycache__
644. 📁 utils
645. 📁 checkpoints
646. ptune_config.py [1.5 KB]
647. inference.py [3.2 KB]
648. __init__.py
649. train.py [7.5 KB]
650. 📁 01-讲义
651. 06-基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍.pdf [390.3 KB]
652. 07-基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建.pdf [427.3 KB]
653. 📁 5月30日
654. 📁 01-讲义
655. 03-Transformer详解.pdf [3.7 MB]
656. 02-神经网络基础.pdf [2.1 MB]
657. 📁 04-拓展
658. 拓展3_Pycharm配置Anaconda环境.pdf [658.6 KB]
659. 📁 02-笔记
660. 深度学习基础0530.pdf [898.7 KB]
661. 📁 03-代码
662. 📁 02-神经网络
663. 📁 model
664. 📁 dataset
665. 05-参数初始化.py [1.5 KB]
666. 07-损失函数.py [2.6 KB]
667. 12-案例-价格分类.py [4.4 KB]
668. 03-激活函数-ReLU.py [463.0 B]
669. 08-反向传播BP算法.py [1.7 KB]
670. 10-学习率衰减方法.py [3.8 KB]
671. 02-激活函数-tanh.py [460.0 B]
672. 04-激活函数-Softmax.py [187.0 B]
673. 01-激活函数-sigmoid.py [588.0 B]
674. 13-Transformer汉译英.py [367.0 B]
675. 06-搭建神经网络.py [1.9 KB]
676. 📁 04-循环神经网络
677. 📁 data
678. 02-RNN层的使用.py [639.0 B]
679. 03-RNN实现周杰伦歌词生成.py [6.7 KB]
680. 📁 03-卷积神经网络
681. 📁 data
682. 02-pytorch卷积层API.py [872.0 B]
683. 01-matplotlib图像加载.py [623.0 B]
684. 03-pytorch池化API.py [1.0 KB]
685. 04-案例-卷积神经网络实现图像分类.py [4.4 KB]
686. 📁 7月23日
687. 📁 01-讲义
688. 01-AIGC 背景.pdf [6.1 MB]
689. 02-图像生成方法.pdf [4.6 MB]
690. 📁 6月4日
691. 📁 软件
692. VSCodeUserSetup-x64-1.89.1.exe [94.9 MB]
693. 📁 讲义
694. 大模型应用工具实战01.pdf [6.4 MB]
695. 📁 6月30日
696. 📁 01-讲义
697. 01-AI Agents的开发应用.pdf [1.1 MB]
698. 📁 02-代码
699. 📁 Agent_Email_Generate
700. 📁 tools
701. 📁 .idea
702. test.py [124.0 B]
703. poie.txt [35.0 B]
704. email_category.txt [943.0 B]
705. __init__.py
706. main.py [4.2 KB]
707. 📁 7月9日
708. 📁 01-code
709. 📁 Gpt2_Chatbot
710. 📁 save_model1
711. 📁 data
712. 📁 templates
713. 📁 other_data
714. 📁 gpt2
715. 📁 save_model
716. 📁 config
717. 📁 data_preprocess
718. 📁 vocab
719. __init__.py [72.0 B]
720. interact.py [5.5 KB]
721. train.py [11.4 KB]
722. functions_tools.py [3.3 KB]
723. app.py [487.0 B]
724. readme [1.9 KB]
725. parameter_config.py [2.6 KB]
726. 📁 02-讲义
727. 基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf [612.9 KB]
728. 截图.png [76.7 KB]
729. 基于GPT2的医疗机器人聊天系统.pdf [91.2 KB]
730. 007-大模型前置知识.mp4 [797.0 MB]
731. 029-（新增）大模型Agent的原理及实践.mp4 [477.2 MB]
732. 001-大模型必备Python语言.mp4 [668.7 MB]
733. 002-大模型必备Python语言.mp4 [779.5 MB]
734. 026-（新增）大模型开发工具Function Call的原理及实践.mp4 [632.6 MB]
735. 008-大模型前置知识.mp4 [864.5 MB]
736. 005-大模型必备Python语言.mp4 [873.4 MB]
737. 013-大模型开发入门.mp4 [323.2 MB]
738. 010-大模型应用工具实战.mp4 [923.0 MB]
739. 048-大模型加餐课（面试指导）.mp4 [707.6 MB]
740. 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 [258.5 MB]
741. 049-大模型加餐课（模型部署）.mp4 [892.9 MB]
742. 033-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4 [482.7 MB]
743. 043-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 [432.4 MB]
744. 035-项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4 [489.8 MB]
745. 044-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 [555.8 MB]
746. 036-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4 [620.7 MB]
747. 042-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 [587.0 MB]
748. 045-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 [36.8 MB]
749. 040-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4 [826.7 MB]
750. 046-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4 [1.9 MB]
751. 039-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4 [474.4 MB]
752. 032-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4 [869.8 MB]
753. 034-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4 [455.9 MB]
754. 031-【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4 [458.3 MB]
755. 041-ChatGLM-6B+LoRA模型搭建+趋动云资源配置.mp4 [434.4 MB]
756. 030-大模型开发工具longchain详解.mp4 [655.8 MB]
757. 037-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4 [341.2 MB]
758. 038-【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】.mp4 [477.6 MB]
759. 017-大模型提示词工程应用1.mp4 [228.8 MB]
760. 004-大模型必备Python语言.mp4 [2.9 MB]
761. 023-企业级大模型定制平台.mp4 [290.8 MB]
762. 011-大模型应用工具实战.mp4 [47.6 MB]
763. 019-大模型提示词工程应用3.mp4 [180.0 MB]
764. 006-大模型前置知识.mp4 [1.1 GB]
765. 009-大模型前置知识.mp4 [910.2 MB]
766. 025-电商虚拟试衣.mp4 [199.9 MB]
767. 016-大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4 [181.1 MB]
768. 012-大模型应用工具实战.mp4 [927.1 MB]
769. 020-大模型提示词.mp4 [543.2 MB]
770. 018-大模型提示词工程应用2.mp4 [93.7 MB]
771. 014-大模型开发入门.mp4 [171.4 MB]
772. 022-企业级大模型定制平台.mp4 [158.1 MB]
773. 015-主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4 [213.1 MB]
774. 027-锛堟柊澧烇級GPTs涓嶢ssistant API.mp4 [627.1 MB]
775. 028-（新增）大模型Agent的原理及实践.mp4 [901.2 MB]
776. 021-【项目1】金融行业动态风向评估.mp4 [534.7 MB]
777. 024-企业级大模型定制平台.mp4 [177.8 MB]
778. 003-大模型必备Python语言.mp4 [1.2 GB]

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适合人群

• AI爱好者
  
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• 深度学习初学者
  

🎯 学习收获

• 掌握AI大模型基础知识
  
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