马士兵-AI大模型全链路实战
今日分享：马士兵-AI大模型全链路实战
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课程内容：
—AI大模型工程师
├──课时01大模型直播课NO.2766.3701
|├──课时01 VIP开营和AI大模型的尝鲜_ev.mp4 301.16M
|├──课时02国内外各种大模型应用开发_ev.mp4 481.00M
|├──课时03各种链的组装和案例_ev.mp4 316.99M
|└──课时04 Langchain中的LCEL语法_ev.mp4 363.21M
├──课时02大模型理论基础NO.2641
|├──课程资料
|├──课时01 01自然语言处理初期发展_ev.mp4 99.48M
|├──课时02 0基础预热知识_ev.mp4 77.30M
|├──课时03 06AI大模型学习建议_ev.mp4 35.16M
|├──课时04 01详解Transformerpart1_ev.mp4 56.03M
|├──课时05 02Transformer详解之位置编码_ev.mp4 27.60M
|├──课时06 03Transformer详解之add和norm_ev.mp4 17.04M
|├──课时07 04Transformer详解之decoder_ev.mp4 17.48M
|├──课时08 05Transformer详解之输出层_ev.mp4 10.60M
|├──课时09 07BERT详解_ev.mp4 86.87M
|└──课时10 08GPT1详解_ev.mp4 110.71M
├──课时03 AI大模型提示词工程深入实战NO.2662
|├──课程资料
|├──课时01 001chatgptPrompt提示词工程课程介绍_ev.mp4 5.42M
|├──课时02 002prompt和Promptengineering剖析_ev.mp4 17.86M
|├──课时03大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片_ev.mp4 73.13M
|├──课时04 004提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图_ev.mp4 23.82M
|├──课时05 005自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果_ev.mp4 28.22M
|├──课时06 006plantuml和json格式输出并使用vscode展示_ev.mp4 19.48M
|├──课时07 007mermaid格式输出_ev.mp4 11.42M
|├──课时08 008使用chatgpt的gpts制作流程图_ev.mp4 9.89M
|├──课时09 009如何使用角色扮演写好提示词_ev.mp4 18.09M
|├──课时10 010写好结构化提示词的4要素_ev.mp4 18.65M
|├──课时11 011充分费曼学习法写好提示词_ev.mp4 13.73M
|├──课时12 01280_20原则激发大模型指导学习_ev.mp4 10.75M
|├──课时13 013写一条利用番茄工作法Prompt_ev.mp4 5.78M
|├──课时14 014利用SQ3R学习法构建提示词Prompt_ev.mp4 6.28M
|├──课时15 015结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划Prompt_ev.mp4 8.11M
|├──课时16 016交叉主题和双编码概念设计Prompt_ev.mp4 11.97M
|├──课时17 017kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果_ev.mp4 38.50M
|├──课时18 018playground调试学习tempaturemax_tokens参数_ev.mp4 41.04M
|├──课时19 019topP参数Presencepenalty和Frequencypeanalty参数对比_ev.mp4 28.74M
|├──课时20 020零样本提示词和零样本思维链技巧_ev.mp4 19.74M
|├──课时21 021通过零样本思维链辅导小孩做数学题_ev.mp4 13.04M
|├──课时22 022少样本和少样本思维链_ev.mp4 21.87M
|├──课时23 023大模型self-consistency特性_ev.mp4 22.01M
|├──课时24 024TOT思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4 48.89M
|├──课时25 024思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4 48.98M
|├──课时26 025anaconda环境搭建_ev.mp4 24.95M
|├──课时27 026ancondajupyternotebook使用和虚拟环境构建_ev.mp4 46.87M
|├──课时28 027python抓取抖音热榜数据集_ev.mp4 44.61M
|├──课时29 028爬取对标账号首页数据之影刀介绍_ev.mp4 43.90M
|├──课时30 029使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据_ev.mp4 71.27M
|├──课时31 030使用大模型学习如何写爆款标题_ev.mp4 69.93M
|├──课时32转-031提示词工程化之深入剖析结构化提示词_ev.mp4 29.00M
|├──课时33转-032结构化提示词实战诗人提示词_ev.mp4 39.39M
|├──课时34转-033设计小红书,公众号,头条号的爆款结构化提示词_ev.mp4 25.34M
|├──课时35转-034非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫_ev.mp4 49.43M
|├──课时36转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev.mp4 55.42M
|├──课时37转-036小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头_ev.mp4 26.22M
|├──课时38转-037小红书种草笔记结构化提示词_ev.mp4 39.93M
|├──课时39转-038生成本科论文结构化提示词_ev.mp4 17.03M
|├──课时40转-039短篇小说提示词创作爆款微头条_ev.mp4 45.36M
|├──课时41转-GPT4o_ev.mp4 6.13M
|├──课时42 041chatgpt开发介绍并完成一个postman请求gptapi2_ev.mp4 63.80M
|├──课时43 042python编程实现提示词原则比如特殊符号输出格式步骤_ev.mp4 51.46M
|├──课时44 043python编程之提示词工程思维链_ev.mp4 30.47M
|├──课时45 044提示词迭代优化_ev.mp4 42.40M
|├──课时46 045文本概括提示词_ev.mp4 28.90M
|├──课时47 046提示词文本推断inferring_ev.mp4 31.86M
|├──课时48 047文本转换transforming_ev.mp4 52.35M
|├──课时49 048文本扩展,自动回复邮件评价邮件temperature设定下情况有什么变化_ev.mp4 21.09M
|└──课时50 049订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程_ev.mp4 161.72M
├──课时04 OpenAI之嵌入式Embedding模型NO.2653
|├──课时01 01AI中数据的本质_ev.mp4 46.06M
|├──课时02 02Representation和Embedding_ev.mp4 23.42M
|├──课时03 03Embedding介绍_ev.mp4 22.33M
|├──课时04 04词嵌入和必要条件_ev.mp4 60.52M
|├──课时05 05Embedding开发准备_ev.mp4 51.41M
|├──课时06 06Embedding开发(一)_ev.mp4 40.75M
|├──课时07 07Embedding开发(二)_ev.mp4 44.97M
|├──课时08 08T-SNE可视化数据_ev.mp4 60.28M
|├──课时09 09T-SNE可视化数据2_ev.mp4 36.55M
|├──课时10 10T-SNE可视化数据3_ev.mp4 29.75M
|├──课时11 11基于Embedding的相似搜索1_ev.mp4 39.47M
|├──课时12 12基于Embedding的相似搜索2_ev.mp4 46.63M
|├──课时13 13OpenAI中模型的分词1_ev.mp4 41.22M
|├──课时14 14OpenAI中模型的分词2_ev.mp4 46.31M
|├──课时15 15OpenAI的模型操作API_ev.mp4 40.38M
|├──课时16 16OpenAi模型的实战案例1_ev.mp4 69.83M
|├──课时17 17聊天机器人实战案例1_ev.mp4 36.77M
|└──课时18 18聊天机器人实战案例2_ev.mp4 44.71M
├──课时05基于OpenAI的大模型开发与实战NO.2690
|├──课程资料
|├──课时01 19构建一个AI助手(一)_ev.mp4 38.93M
|├──课时02 20构建一个AI助手(二)_ev.mp4 74.23M
|├──课时03 21构建一个AI助手(三)_ev.mp4 42.11M
|├──课时04 22GPT模型输入图片(一)_ev.mp4 49.51M
|├──课时05 23GPT模型输入图片(二)_ev.mp4 70.98M
|├──课时06 24生成图片的实战案例(一)_ev.mp4 28.80M
|├──课时07 25生成图片的实战案例(二)_ev.mp4 56.67M
|├──课时08 26给李云龙配音_ev.mp4 38.80M
|└──课时09 27郭德纲相声的英文版_ev.mp4 63.14M
├──课时06基于大模型的智能翻译助手NO.2692
|├──课时01 28书籍自动翻译项目需求_ev.mp4 51.36M
|├──课时02 29书籍自动翻译项目参数和初始化_ev.mp4 88.27M
|├──课时03 30PDF文件的解析工具(一)_ev.mp4 56.26M
|├──课时04 31PDF文件的解析工具(二)_ev.mp4 50.87M
|├──课时05 32调用openAI的模型接口_ev.mp4 57.04M
|├──课时06日志模块的补充知识一_ev.mp4 29.28M
|├──课时07日志模块补充知识二_ev.mp4 32.82M
|├──课时08日志模块补充知识三_ev.mp4 20.15M
|├──课时09 33书本内容解析操作(一)_ev.mp4 44.98M
|├──课时10 34书本内容解析操作(二)_ev.mp4 62.44M
|├──课时11 35书本内容解析操作(三)_ev.mp4 34.34M
|├──课时12 36大模型翻译核心(一)_ev.mp4 55.56M
|├──课时13 37调用AI大模型翻译文本_ev.mp4 25.80M
|├──课时14 38处理翻译之后的文本_ev.mp4 33.25M
|├──课时15 39Writer模块实现_ev.mp4 40.68M
|├──课时16 40翻译文本写入段落中_ev.mp4 37.97M
|├──课时17 41翻译表格写入Table中_ev.mp4 52.15M
|├──课时18 42翻译文本写入MD_ev.mp4 27.94M
|├──课时19 43翻译表格写入MD_ev.mp4 54.85M
|├──课时20 44调用Writer模块_ev.mp4 22.25M
|├──课时21 45调用Translator模块_ev.mp4 24.32M
|├──课时22 46整个项目综合调试_ev.mp4 32.32M
|├──课时23 47书籍翻译器启动_ev.mp4 69.83M
|└──课时24 48书籍翻译器生成MD_ev.mp4 21.66M
├──课时07 Huggingface基础教程NO.2645
|├──课时01 01pytorch介绍_ev.mp4 19.56M
|├──课时02 02pytorch安装_ev.mp4 30.83M
|├──课时03 03pytorch张量基础操作和基础运算_ev.mp4 75.65M
|├──课时04 04pytorch自动微分_ev.mp4 41.82M
|├──课时05 01pytorch实现原始线性回归_ev.mp4 68.67M
|├──课时06 02pytorch实现线性回归封装写法_ev.mp4 27.94M
|├──课时07 03pytorch实现分类问题_ev.mp4 35.54M
|├──课时08 01模型的子类写法_ev.mp4 64.92M
|├──课时09 02使用dataset重构代码_ev.mp4 14.81M
|├──课时10 03使用DataLoader重构代码_ev.mp4 10.59M
|├──课时11 04添加校验代码_ev.mp4 39.33M
|├──课时12 05封装_ev.mp4 35.49M
|├──课时13 01使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别_ev.mp4 134.38M
|├──课时14 014种天气数据处理_ev.mp4 68.65M
|├──课时15 02图片预处理_ev.mp4 36.12M
|├──课时16 03添加dropout层_ev.mp4 74.00M
|├──课时17 04添加BN层_ev.mp4 53.34M
|├──课时18 01vgg16迁移学习_ev.mp4 52.36M
|├──课时19 02学习率衰减_ev.mp4 38.15M
|├──课时20 03数据增强_ev.mp4 50.48M
|├──课时21 01模型参数保存_ev.mp4 100.49M
|├──课时22 02自定义dataset_ev.mp4 103.02M
|├──课时23 03自定义数据集问题解决_ev.mp4 97.31M
|├──课时24 tensorboard的使用_ev.mp4 55.71M
|├──课时25 10huggingface简介和安装_ev.mp4 24.27M
|├──课时26 09huggingface开发流程_ev.mp4 33.55M
|├──课时27 11编码器基础工作流_ev.mp4 18.58M
|├──课时28 12编码器基本编码函数_ev.mp4 31.50M
|├──课时29 13编码器进阶编码函数_ev.mp4 12.78M
|├──课时30 14批量编码和字典_ev.mp4 34.51M
|├──课时31 05数据集工具之加载和保存数据集_ev.mp4 66.63M
|├──课时32 06数据集工具之基本操作_ev.mp4 35.05M
|├──课时33 07数据集工具之保存为其他格式_ev.mp4 22.58M
|├──课时34 15评价指标_ev.mp4 27.83M
|├──课时35 16管道工具之常见任务类型1_ev.mp4 61.97M
|├──课时36 17管道工具之常见任务类型2_ev.mp4 44.21M
|├──课时37 18训练工具之数据准备和模型加载_ev.mp4 51.53M
|├──课时38 19训练工具之加载评估指标_ev.mp4 20.48M
|├──课时39 20训练工具之训练超参数,训练器和数据整理函数_ev.mp4 33.26M
|├──课时40 21训练工具之训练和测试_ev.mp4 11.76M
|├──课时41 22训练工具之模型保存和加载_ev.mp4 9.33M
|├──课时42 23训练工具之预测_ev.mp4 21.06M
|├──课时43 24中文分类之加载编码器_ev.mp4 28.96M
|├──课时44 25中文分类之定义数据集和计算设备_ev.mp4 9.76M
|├──课时45 26中文分类之数据整理函数_ev.mp4 15.81M
|├──课时46 27中文分类之数据加载器和预训练模型加载_ev.mp4 24.04M
|├──课时47 28中文分类之定义下游任务模型_ev.mp4 11.09M
|├──课时48 29中文分类之训练过程_ev.mp4 27.21M
|└──课时49 30中文分类之测试_ev.mp4 15.35M
├──课时08大模型应用开发框架LangChain NO.2650
|├──课程资料
|├──课时01 01Langchain是什么_ev.mp4 26.35M
|├──课时02 02Langchain的核心_ev.mp4 17.47M
|├──课时03 03Langchain的底层原理_ev.mp4 15.08M
|├──课时04 04Langchain的环境和监控_ev.mp4 33.24M
|├──课时05 05采用Langtain调用LLM_ev.mp4 43.10M
|├──课时06 06Langchain的提示模板_ev.mp4 19.17M
|├──课时07 07部署你的langchain程序_ev.mp4 36.00M
|├──课时08 08LangChain构建聊天机器人_ev.mp4 41.34M
|├──课时09 09流式输出的处理_ev.mp4 25.62M
|├──课时10 10构建文档和向量空间_ev.mp4 49.20M
|├──课时11 11检索器和模型结合_ev.mp4 27.15M
|├──课时12 12Tavily搜索工具_ev.mp4 45.38M
|├──课时13 13Agent代理的使用_ev.mp4 44.30M
|├──课时14 14构建RAG对话应用(一)_ev.mp4 96.09M
|├──课时15 15构建RAG问答应用(二)_ev.mp4 59.32M
|├──课时16 16构建RAG问答应用(三)_ev.mp4 92.16M
|├──课时17 17Langchain读取数据库_ev.mp4 42.42M
|├──课时18 18Langchain和数据库整合_ev.mp4 67.12M
|├──课时19 19Agent整合数据库_ev.mp4 50.05M
|├──课时20 20爬取Youtube字幕并构建向量数据库_ev.mp4 62.20M
|├──课时21 21执行代码并保存向量数据库_ev.mp4 15.05M
|├──课时22 22加载向量数据库并测试(2)_ev.mp4 34.70M
|├──课时23 23定义数据模型得到检索指令_ev.mp4 35.72M
|├──课时24 24根据检索条件去执行_ev.mp4 35.34M
|├──课时25 25提取和输出结构化数据_ev.mp4 38.54M
|├──课时26 26提取多个对象_ev.mp4 22.80M
|├──课时27 27生成一些文本数据_ev.mp4 35.99M
|├──课时28 28生成结构化的数据(一)_ev.mp4 41.79M
|├──课时29 29生成结构化的数据(二)_ev.mp4 33.13M
|├──课时30 30实现文本分类(一)_ev.mp4 52.28M
|├──课时31 31实现文本分类(二)_ev.mp4 22.35M
|├──课时32 32文本自动摘要的三种方式_ev.mp4 17.72M
|├──课时33 33文本自动摘要Stuff方式_ev.mp4 57.18M
|├──课时34 34文本自动摘要MapReduce(一)_ev.mp4 34.99M
|├──课时35 35文本自动摘要MapReduce(二)_ev.mp4 65.05M
|└──课时36 36文本自动摘要Refine方式_ev.mp4 40.30M
├──课时09 AI大模型实践项目NO.2691
|├──课程资料
|├──课时01 01构建项目环境_ev.mp4 17.79M
|├──课时02 02项目配置模块(一)_ev.mp4 54.05M
|├──课时03 03项目配置模块(二)_ev.mp4 53.11M
|├──课时04 05项目中管理大语言模型_ev.mp4 52.74M
|├──课时05 06替换为Langchain翻译_ev.mp4 41.31M
|├──课时06 07Langchain中的提示模板设置_ev.mp4 52.32M
|├──课时07 08调用和执行Langchain_ev.mp4 50.50M
|├──课时08 09项目翻译器启动_ev.mp4 52.57M
|├──课时09 10Gradio的可视化介绍_ev.mp4 29.39M
|├──课时10 11Gradio的计算器案例_ev.mp4 55.26M
|├──课时11 12Gradio进度条案例_ev.mp4 22.19M
|└──课时12 13Gradio聊天和流式输出_ev.mp4 23.66M
├──课时10大模型LLaMA深度解析NO.2699
|├──课程资料
|├──课时01 01_LLaMA概述_ev.mp4 22.32M
|├──课时02 02_训练LLaMA使用的数据集_ev.mp4 38.00M
|├──课时03 03_LLaMA大模型整体架构_ev.mp4 37.22M
|├──课时04 04_InputEmbedding模块_ev.mp4 25.68M
|├──课时05 05_为什么要去进行归一化_ev.mp4 24.76M
|├──课时06 06_深入理解归一化对于大模型的重要性_ev.mp4 21.89M
|├──课时07 07_BatchNorm_ev.mp4 10.70M
|├──课时08 08_LayerNorm_ev.mp4 18.08M
|├──课时09 09_RMSNorm_ev.mp4 24.88M
|├──课时10 10_绝对位置编码_ev.mp4 14.88M
|├──课时11 11_相对位置编码_ev.mp4 26.84M
|├──课时12 12_RoPE_ev.mp4 39.31M
|├──课时13 13_SwiGLU_ev.mp4 30.81M
|├──课时14 14_语言模型的本质与MaskedSelfAttention_ev.mp4 21.21M
|├──课时15 15_KVcache是如何计算提高效率的_ev.mp4 18.04M
|├──课时16 16_MQA和GQA_ev.mp4 25.01M
|├──课时17 17_代码实战之ModelArgs_ev.mp4 22.94M
|├──课时18 18_代码实战之构建Transformer_ev.mp4 46.68M
|├──课时19 19_代码实战之提前计算RoPE需要的mθ_ev.mp4 41.95M
|├──课时20 20_代码实战之将x按照2个值一组进行分组_ev.mp4 25.48M
|├──课时21 21_代码实战之对token的向量应用旋转矩阵_ev.mp4 35.40M
|├──课时22 22_代码实战之RMSNorm_ev.mp4 22.99M
|├──课时23 23_代码实战之EncoderBlock_ev.mp4 22.44M
|├──课时24 24_代码实战之SelfAttention类的初始化_ev.mp4 27.07M
|├──课时25 25_代码实战之SelfAttention中应用RoPE和对KV进行缓存_ev.mp4 24.38M
|├──课时26 26_代码实战之应用公式计算SelfAttention_ev.mp4 31.85M
|├──课时27 27_代码实战之为了实现GQA需要对KV进行拷贝_ev.mp4 23.79M
|├──课时28 28_代码实战之计算FFN中隐藏层节点数量_ev.mp4 23.48M
|├──课时29 29_代码实战之FFN中三个矩阵以及SwishGLU的运算实现_ev.mp4 14.24M
|├──课时30 30_代码实战之加载checkpoint文件_ev.mp4 35.32M
|├──课时31 31_代码实战之加载分词器、model模型及模型参数_ev.mp4 34.08M
|├──课时32 32_代码实战之测试模型加载_ev.mp4 19.82M
|├──课时33 33_代码实战之模型推理预测_ev.mp4 20.87M
|├──课时34 34_代码实战之准备模型推理需要的输入tokens张量_ev.mp4 54.16M
|├──课时35 35_代码实战之模型生成与解码得到response文本_ev.mp4 45.32M
|├──课时36 36_代码实战之运行结果展示_ev.mp4 22.18M
|├──课时37 37_什么是推理的策略_ev.mp4 10.71M
|├──课时38 38_GreedySearch_ev.mp4 8.85M
|├──课时39 39_BeamSearch_ev.mp4 15.74M
|├──课时40 40_Temperature_ev.mp4 13.25M
|├──课时41 41_RandomSampling_ev.mp4 4.10M
|├──课时42 42_基于TopK的随机采样_ev.mp4 8.70M
|├──课时43 43_基于TopP的随机采样_ev.mp4 13.73M
|├──课时44 44_代码实战之增加TopP采样策略_ev.mp4 40.25M
|└──课时45 45_代码实战之测试TopP采样策略_ev.mp4 39.14M
├──课时11国产大模型ChatGLM深度实战NO.2652
|├──课时01 01智普GLM大模型介绍_ev.mp4 44.57M
|├──课时02 02GLM-4大模型的开发环境介绍_ev.mp4 29.85M
|├──课时03 03GLM-4大模型的调用方式_ev.mp4 58.50M
|├──课时04 04使用魔塔社区的Embeddings(一)_ev.mp4 57.05M
|├──课时05 05使用魔塔社区的Embeddings(二)_ev.mp4 38.98M
|├──课时06 06自定义Tools(一)_ev.mp4 86.70M
|├──课时07 07自定义Tools(二)_ev.mp4 85.44M
|├──课时08 08GLM整合数据库操作_ev.mp4 47.61M
|├──课时09 09自定义长Chain(链)执行SQL_ev.mp4 63.31M
|└──课时10 10RAG文件加载器(一)_ev.mp4 53.64M
├──课时13大模型微调和部署NO.2651
|├──课程资料
|├──课时01 01_微调、提示词工程、RAG都是为了更好的应用大模型_ev.mp4 12.84M
|├──课时02 02_传统大模型训练流程_ev.mp4 15.69M
|├──课时03 03_微调对比RAG的区别与微调的好处_ev.mp4 14.21M
|├──课时04 04_指令数据集构造方式_ev.mp4 13.23M
|├──课时05 05_PEFT与传统微调的区别和PEFT的各种方法_ev.mp4 11.83M
|├──课时06 06_Bitfit实战之模块导入与加载数据集_ev.mp4 32.23M
|├──课时07 07_Bitfit实战之加载与使用分词器_ev.mp4 25.82M
|├──课时08 08_Bitfit实战之构建大模型训练对于每条样本所需的数据格式_ev.mp4 17.05M
|├──课时09 09_Bitfit实战之调用封装的函数对样本进行转换并验证_ev.mp4 15.47M
|├──课时10 10_Bitfit实战之加载模型与统计模型参数量_ev.mp4 36.95M
|├──课时11 12_Bitfit实战之Bitfit算法实现_ev.mp4 18.95M
|├──课时12 13_Bitfit实战之配置训练参数、创建训练器及训练_ev.mp4 21.38M
|├──课时13 14_Bitfit实战之总结、明确显存在程序执行过程中的变化_ev.mp4 32.97M
|├──课时14 15_Prompt实战之理解SoftPromptLearning_ev.mp4 14.64M
|├──课时15 16_Prompt实战之不同的任务去学习得到不同的SoftPromptVirtualtokens_ev.mp4 10.54M
|├──课时16 17_Prompt实战之VirtualTokens的初始化_ev.mp4 11.64M
|├──课时17 18_Prompt实战之VirtualTokens的训练_ev.mp4 15.17M
|├──课时18 19_Prompt实战之高效的多任务Serving_ev.mp4 16.81M
|└──课时19 20_Prompt实战之PromptTuning的特性及优缺点_ev.mp4 20.91M
├──课时14大模型核心硬件选型和私有化NO.2657.3551
|├──课时01 01GPU的介绍_ev.mp4 24.04M
|├──课时02 02CUDA核心和Tenser核心_ev.mp4 39.70M
|├──课时03 03大模型推理和微调所需显存_ev.mp4 45.05M
|├──课时04 04AI大模型的云平台_ev.mp4 48.52M
|├──课时05 05准备大模型部署的环境_ev.mp4 49.84M
|├──课时06 06下载模型和加载模型文件_ev.mp4 78.03M
|├──课时07 07大模型处数据格式和输入_ev.mp4 52.92M
|├──课时08 08大模型流式处理数据_ev.mp4 52.09M
|├──课时09 09大模型私有化的应用案例_ev.mp4 54.44M
|├──课时10 10私有化部署并启动AI应用_ev.mp4 44.96M
|├──课时11 11AI大模型的对外调用接口_ev.mp4 54.04M
|├──课时12 12大模型提供调用接口实现(一)_ev.mp4 121.73M
|├──课时13 13大模型提供调用接口实现(二)_ev.mp4 57.49M
|├──课时14 14大模型提供调用接口实现(三)_ev.mp4 19.18M
|├──课时15 15大模型提供调用接口实现(四)_ev.mp4 48.57M
|├──课时16 16大模型调用并输出_ev.mp4 39.29M
|├──课时17 17大模型提供调用接口实现(六)_ev.mp4 61.77M
|├──课时18 18大模型提供调用接口实现(七)_ev.mp4 86.16M
|├──课时19 19大模型提供调用接口实现(八)_ev.mp4 57.59M
|├──课时20 20大模型提供调用接口实现(九)_ev.mp4 91.95M
|└──课时21 21大模型提供调用接口实现(十)_ev.mp4 53.72M
├──课时15从0到1训练私有大模型NO.2647
|├──课时01 01_模型训练GPU空间占用的计算_ev.mp4 25.96M
|├──课时02 02_如何降低模型本身对GPU空间的占用_ev.mp4 19.96M
|├──课时03 03_代码实战通过modelscope下载模型文件_ev.mp4 35.85M
|├──课时04 04_半精度float16和其优势_ev.mp4 19.05M
|├──课时05 05_上溢出和下溢出、启用半精度的方法_ev.mp4 19.27M
|├──课时06 06_LLaMA3.1的介绍与不同版本区别_ev.mp4 29.89M
|├──课时07 07_LLaMA3.1的整体概览与模型架构调整_ev.mp4 38.30M
|├──课时08 08_Llama3.1代码实战之导包和数据预处理_ev.mp4 70.42M
|├──课时09 09_Llama3.1代码实战之加载basemodel_ev.mp4 33.72M
|├──课时10 10_Llama3.1代码实战之半精度模型本地训练_ev.mp4 40.83M
|├──课时11 11_Llama3.1代码实战之租用云端服务器和vscode远程登陆_ev.mp4 29.06M
|├──课时12 12_云端服务器下载Llama3.1模型_ev.mp4 25.53M
|├──课时13 13_云端服务器克隆实例到新的节点_ev.mp4 21.53M
|├──课时14 14_云端服务器运行Llama3.1模型训练_ev.mp4 36.06M
|├──课时15 15_Llama3.1模型训练优化之开启梯度检查点_ev.mp4 33.47M
|├──课时16 16_Llama3.1模型训练细节总结_ev.mp4 17.40M
|├──课时17 17_CausalLM与PrefixLM的区别_ev.mp4 20.26M
|├──课时18 18_GLM4架构涉及的技术点与GLM家族发展概览_ev.mp4 15.21M
|├──课时19 19_GLM模型作为PrefixLM预训练时的方式方法_ev.mp4 25.51M
|├──课时20 20_GLM4模型训练时该如何组织数据_ev.mp4 22.08M
|├──课时21 21_云服务器GLM4模型下载和升级transformers模块_ev.mp4 20.72M
|├──课时22 22_云服务器跨实例拷贝大模型GLM4_ev.mp4 24.56M
|├──课时23 23_加载GLM4分词器与模型_ev.mp4 26.24M
|├──课时24 24_构建测试数据并且使用GLM4进行推理_ev.mp4 30.94M
|├──课时25 25_组织GLM4训练数据_ev.mp4 63.84M
|├──课时26 26_加载GLM4模型以及构建相应的Lora模型_ev.mp4 34.05M
|├──课时27 27_GLM4模型半精度训练及数值下溢问题的解决_ev.mp4 32.72M
|└──课时28 28_批次变大后模型训练内存溢出的解决和训练后模型推理_ev.mp4 27.71M
├──课时17 Huggingface实战项目NO.2646.3540
|├──课时01 01_回顾Transformers基础组件和NLP流程_ev.mp4 20.54M
|├──课时02 02_文本分类任务之导包、加载数据集、数据集划分_ev.mp4 46.12M
|├──课时03 03_文本分类任务之模型下载、数据集预处理_ev.mp4 35.11M
|├──课时04 04_文本分类任务之加载模型、加载评估函数_ev.mp4 31.37M
|├──课时05 05_文本分类任务之设置模型训练参数、创建训练器_ev.mp4 30.51M
|├──课时06 06_文本分类任务之模型训练、推理预测_ev.mp4 36.29M
|├──课时07 07_什么是命名实体识别_ev.mp4 18.39M
|├──课时08 08_命名实体识别之导包与数据集加载_ev.mp4 14.84M
|├──课时09 09_命名实体识别之数据集预处理_ev.mp4 48.36M
|├──课时10 10_命名实体识别之加载模型和定义评估函数_ev.mp4 33.01M
|├──课时11 11_命名实体识别之使用Trainer训练、评估和预测_ev.mp4 35.99M
|├──课时12 12_命名实体识别之使用pipeline预测_ev.mp4 18.54M
|├──课时13 13_什么是多项选择任务_ev.mp4 14.17M
|├──课时14 14_多项选择任务之导包与数据集加载_ev.mp4 28.83M
|├──课时15 15_多项选择任务之数据集预处理_ev.mp4 49.09M
|├──课时16 16_多项选择任务之模型训练_ev.mp4 26.88M
|└──课时17 17_多项选择任务之模型预测_ev.mp4 23.32M
├──课时18基于AI大模型开发问答系统NO.2649.3543
|├──课时01 23销售客服AI机器人项目介绍_ev.mp4 76.29M
|├──课时02 24创建Vector数据库_ev.mp4 24.00M
|├──课时03 25加载向量数据库并得到Chain_ev.mp4 38.11M
|├──课时04 26测试Langchain的结果_ev.mp4 45.65M
|├──课时05 27项目的UI可视化_ev.mp4 46.79M
|└──课时06 28AI机器人正式启动_ev.mp4 31.10M
├──课时19程序员的数学NO.819.1590
|├──课时01 1-1-导数定义与作用_ev.mp4 7.94M
|├──课时02 1-2-左右导数与可导函数_ev.mp4 11.17M
|├──课时03 1-3-导数的几何与物理含义_ev.mp4 5.04M
|├──课时04 1-4-导数求导公式_ev.mp4 8.42M
|├──课时05 1-5-导数四则运算_ev.mp4 6.24M
|├──课时06 1-6-复合函数求导法则_ev.mp4 3.79M
|├──课时07 1-7-神经网络激活函数Sigmoid求导_ev.mp4 8.74M
|├──课时08 1-8-神经网络激活函数Tanh求导_ev.mp4 4.45M
|├──课时09 1-9-神经网络激活函数Softmax求导_ev.mp4 20.30M
|├──课时10 1-10-高阶导数_ev.mp4 2.26M
|├──课时11 1-11-导数与函数单调性_ev.mp4 2.81M
|├──课时12 1-12-极值定理_ev.mp4 5.19M
|├──课时13 1-13-函数凹凸性_ev.mp4 9.96M
|├──课时14 1-14-一元函数泰勒展开_ev.mp4 15.66M
|├──课时15 2-1-向量是什么_ev.mp4 10.67M
|├──课时16 2-2-行向量列向量_ev.mp4 3.86M
|├──课时17 3-向量运算_ev.mp4 7.66M
|├──课时18 2-4-向量的范数_ev.mp4 19.07M
|├──课时19 2-5-特殊向量_ev.mp4 5.65M
|├──课时20 2-6-矩阵是什么_ev.mp4 4.38M
|├──课时21 2-7-常见矩阵_ev.mp4 6.64M
|├──课时22 2-8-矩阵运算_ev.mp4 13.63M
|├──课时23 2-9-逆矩阵_ev.mp4 20.76M
|├──课时24 2-10-行列式_ev.mp4 12.44M
|├──课时25 2-11-伴随矩阵_ev.mp4 38.16M
|├──课时26 1-特征值与特征向量概念_ev.mp4 36.95M
|├──课时27 2-满秩矩阵_ev.mp4 11.25M
|├──课时28 3-特征值和行列式_ev.mp4 10.91M
|├──课时29 4-特征值分解定义与操作_ev.mp4 18.69M
|├──课时30 5-特征值分解意义_ev.mp4 11.49M
|├──课时31 6-向量和矩阵求导公式_ev.mp4 9.53M
|├──课时32 7-奇异值分解（SVD）_ev.mp4 29.96M
|├──课时33 8-求解奇异值分解（SVD）_ev.mp4 34.74M
|├──课时34 9-奇异值分解性质_ev.mp4 19.38M
|├──课时35 10-SVD进行数据压缩_ev.mp4 13.97M
|├──课时36 11-SVD进行PCA降维_ev.mp4 28.08M
|├──课时37 12-SVD进行矩阵求逆_ev.mp4 30.43M
|├──课时38 13-SVD进行协同过滤_ev.mp4 16.85M
|├──课时39 1-多元函数定义_ev.mp4 4.01M
|├──课时40 2-偏导数_ev.mp4 4.74M
|├──课时41 3-高阶偏导数_ev.mp4 4.85M
|├──课时42 4-梯度_ev.mp4 7.31M
|├──课时43 5-雅可比矩阵_ev.mp4 11.50M
|├──课时44 6-Hessian矩阵_ev.mp4 13.76M
|├──课时45 7-极值判定法则_ev.mp4 26.43M
|├──课时46 8-二次型_ev.mp4 23.72M
|├──课时47 1-概率论与机器学习_ev.mp4 5.23M
|├──课时48 2-随机事件_ev.mp4 8.39M
|├──课时49 3-条件概率_ev.mp4 13.17M
|├──课时50 4-随机事件独立性_ev.mp4 2.93M
|├──课时51 5-随机变量_ev.mp4 36.26M
|├──课时52 6-期望_ev.mp4 11.36M
|├──课时53 7-方差_ev.mp4 16.70M
|├──课时54 8-数学期望与方差重要公式_ev.mp4 13.14M
|├──课时55 9-随机向量_ev.mp4 4.72M
|├──课时56 10-随机变量独立性_ev.mp4 3.38M
|├──课时57 11-协方差_ev.mp4 18.68M
|├──课时58 12-机器学习中常见分布_ev.mp4 4.95M
|├──课时59 13-最大似然估计_ev.mp4 11.44M
|├──课时60 1-最优化概念_ev.mp4 12.11M
|├──课时61 2-求导与迭代求解_ev.mp4 13.22M
|├──课时62 3-梯度下降公式推导_ev.mp4 26.47M
|├──课时63 4-梯度下降代码演示_ev.mp4 57.31M
|├──课时64 5-牛顿法解方程原理_ev.mp4 12.37M
|├──课时65 6-牛顿法解方程代码演示_ev.mp4 22.88M
|├──课时66 7-牛顿法求解最优化问题_ev.mp4 22.44M
|├──课时67 8-牛顿法求解最优化代码演示_ev.mp4 33.03M
|├──课时68 9-拟牛顿法介绍_ev.mp4 14.22M
|├──课时69 10-坐标下降法_ev.mp4 6.76M
|├──课时70 11-最优化算法瓶颈_ev.mp4 12.45M
|├──课时71 12-凸优化问题_ev.mp4 3.53M
|├──课时72 13-凸集_ev.mp4 5.26M
|├──课时73 14-凸函数_ev.mp4 6.31M
|├──课时74 15-凸优化表达形式_ev.mp4 6.30M
|├──课时75 16-拉格朗日乘子法_ev.mp4 14.67M
|├──课时76 17-KKT条件_ev.mp4 10.75M
|└──课时77 18-拉格朗日对偶_ev.mp4 36.79M
├──课时20线性回归算法NO.497.1370
|├──课时01 9-1-数据分析部分知识回顾_ev.mp4 6.62M
|├──课时02 9-2-线性回归介绍_ev.mp4 11.09M
|├──课时03 9-3-线性回归的基本概念1_ev.mp4 28.91M
|├──课时04 9-4-线性回归的基本概念2_ev.mp4 24.14M
|├──课时05 9-5-正规方程介绍_ev.mp4 20.48M
|├──课时06 9-6-正规方程求解多元一次方程_ev.mp4 30.56M
|├──课时07 9-7-sklearn中线性方程正规方程运算_ev.mp4 21.28M
|├──课时08 9-8-sklearn带截距运算_ev.mp4 36.83M
|├──课时09 10-1-八元一次方程问题再现_ev.mp4 33.30M
|├──课时10 10-2-八元一次方程增加截距的解决方案_ev.mp4 41.07M
|├──课时11 10-3-正规方程的公式推导_ev.mp4 32.21M
|├──课时12 10-4-凸函数判定_ev.mp4 14.40M
|├──课时13 10-5-最大似然估计_ev.mp4 26.91M
|├──课时14 10-6-最小二乘法公式推导_ev.mp4 31.65M
|├──课时15 10-7-正规方程进行演示_ev.mp4 23.61M
|├──课时16 10-8-sklearn线性回归演示_ev.mp4 13.39M
|├──课时17 11-1-波士顿房价加载和查看_ev.mp4 28.38M
|├──课时18 11-2-数据拆分建模预测_ev.mp4 49.71M
|├──课时19 11-3-模型评估_ev.mp4 36.53M
|├──课时20 11-4-梯度下降的概念介绍_ev.mp4 34.84M
|├──课时21 11-5-梯度下降步骤_ev.mp4 17.74M
|├──课时22 11-6-函数与导函数求解最优解_ev.mp4 17.38M
|├──课时23 11-7-梯度下降代码演示_ev.mp4 58.41M
|├──课时24 11-8-梯度下降可视化_ev.mp4 23.64M
|├──课时25 12-2-三种梯度下降对比_ev.mp4 15.69M
|├──课时26 12-3-线性回归梯度下降更新公式_ev.mp4 27.87M
|├──课时27 12-4-BGD更新公式_ev.mp4 13.71M
|├──课时28 12-5-SGD和MBGD更新公式介绍_ev.mp4 15.77M
|├──课时29 12-6-BGD批量梯度下降代码演示_ev.mp4 56.31M
|├──课时30 12-7-BGD批量梯度下降求解多元一次方程_ev.mp4 10.93M
|├──课时31 12-8-SGD随机梯度下降计算了一元一次方程_ev.mp4 32.47M
|├──课时32 12-9-SGD随机梯度下降多元一次方程求解_ev.mp4 12.70M
|├──课时33 12-10-MBGD梯度下降代码演示_ev.mp4 13.00M
|├──课时34 13-1-归一化目的_ev.mp4 38.19M
|├──课时35 13-2-最小值最大值归一化_ev.mp4 31.62M
|├──课时36 13-3-Z-Score归一化_ev.mp4 23.66M
|├──课时37 13-4-天池工业蒸汽量项目归一化实战（一）_ev.mp4 35.11M
|├──课时38 13-5-天池工业蒸汽量项目归一化实战（二）_ev.mp4 42.46M
|├──课时39 13-6-过拟合和欠拟合正则化介绍_ev.mp4 35.47M
|├──课时40 1-归一化内容总结重点目标值归一化_ev.mp4 12.10M
|├──课时41 10-作业_ev.mp4 2.20M
|├──课时42 2-套索回归介绍_ev.mp4 16.98M
|├──课时43 3-L1正则化可视化图形_ev.mp4 23.48M
|├──课时44 4-L1正则化稀松性缩小系数到0_ev.mp4 26.39M
|├──课时45 5-L1正则化套索回归权重衰减梯度下降公式_ev.mp4 16.78M
|├──课时46 6-L2正则化岭回归原理详解_ev.mp4 25.46M
|├──课时47 7-Ridge算法使用_ev.mp4 28.14M
|├──课时48 8-Lasso回归使用_ev.mp4 44.31M
|├──课时49 9-ElasticNet弹性网络使用_ev.mp4 11.36M
|├──课时50 1-天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理_ev.mp4 27.85M
|├──课时51 2-多项式回归升维概念介绍_ev.mp4 20.83M
|├──课时52 3-多项式回归升维实战（一）_ev.mp4 37.25M
|├──课时53 4-多项式回归升维维度概念详解_ev.mp4 19.87M
|├──课时54 5-多项式回归升维实战（二）_ev.mp4 36.17M
|├──课时55 6-多项式回归实战天猫双十一销量预测（线性回归模型）_ev.mp4 53.77M
|├──课时56 7-多项式回归实战天猫双十一销量预测（随机梯度下降模型）_ev.mp4 25.08M
|└──课时57 8-中国人寿保费预测（EDA数据探索）_ev.mp4 43.07M
├──课时21线性分类算法NO.219.1218
|├──课时01 16-1-逻辑回归介绍_ev.mp4 25.75M
|├──课时02 16-2-Sigmoid函数介绍_ev.mp4 23.48M
|├──课时03 16-3-逻辑回归损失函数推导_ev.mp4 13.84M
|├──课时04 16-4-损失函数立体化呈现（一）_ev.mp4 53.84M
|├──课时05 16-5-损失函数立体化呈现（二）_ev.mp4 73.86M
|├──课时06 16-6-逻辑回归代码实现与概率手动计算_ev.mp4 35.29M
|├──课时07 17-1-逻辑回归梯度下降更新公式_ev.mp4 27.35M
|├──课时08 17-2-逻辑回归多分类OVR_ev.mp4 22.36M
|├──课时09 17-3-逻辑回归OVR建模与概率预测_ev.mp4 31.57M
|├──课时10 17-4-代码实现逻辑回归OVR概率计算_ev.mp4 30.44M
|├──课时11 17-5-Softmax函数与概率计算_ev.mp4 18.34M
|├──课时12 17-6-代码实现逻辑回归softmax概率计算_ev.mp4 36.01M
|├──课时13 17-7-Sigmoid与Softmax异同_ev.mp4 9.78M
|├──课时14 18-1-支持向量机SVM概念_ev.mp4 22.44M
|├──课时15 18-2-支持向量机SVM目标函数推导_ev.mp4 42.71M
|├──课时16 18-3-SVM二分类最大间隔线绘制_ev.mp4 53.05M
|├──课时17 18-4-拉格朗日乘子法介绍_ev.mp4 13.21M
|├──课时18 18-5-拉格朗日乘子法原理推导_ev.mp4 44.82M
|├──课时19 18-6-支持向量机SVM作业介绍_ev.mp4 6.14M
|├──课时20 19-1-作业讲解和知识点回顾_ev.mp4 24.99M
|├──课时21 19-2-SVC支持向量机分类不同核函数差异_ev.mp4 37.03M
|├──课时22 19-3-非线性核函数介绍_ev.mp4 24.75M
|├──课时23 19-4-核函数对应数学公式_ev.mp4 13.64M
|├──课时24 19-5-KKT条件介绍_ev.mp4 53.22M
|├──课时25 19-6-SVR支持向量机回归核函数差异_ev.mp4 20.53M
|├──课时26 19-7-SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程_ev.mp4 17.28M
|├──课时27 20-1-SVM支持向量机原理可视化_ev.mp4 47.14M
|├──课时28 20-2-SVM支持向量机KKT条件详解_ev.mp4 27.47M
|├──课时29 20-3-SVM支持向量机对偶问题转化_ev.mp4 16.56M
|├──课时30 20-4-SVM支持向量机目标函数构建_ev.mp4 20.16M
|├──课时31 20-5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程_ev.mp4 23.00M
|├──课时32 20-6-SVM支持向量机网格搜索参数优化_ev.mp4 41.49M
|├──课时33 20-7-SVM软间隔及优化_ev.mp4 26.30M
|├──课时34 21-1-LFW人脸数据数据加载与介绍_ev.mp4 41.06M
|├──课时35 21-2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择_ev.mp4 43.55M
|├──课时36 21-3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化_ev.mp4 42.36M
|├──课时37 21-4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建_ev.mp4 49.21M
|└──课时38 21-5-SVM算法整体回归_ev.mp4 34.18M
├──课时22深度学习基础NO.789.1567
|├──课时01 01深度学习介绍_ev.mp4 74.80M
|├──课时02 02神经网络的基础_ev.mp4 58.27M
|├──课时03 03浅层神经网络_ev.mp4 75.94M
|└──课时04 04深层神经网络_ev.mp4 12.08M
├──课时23深度学习进阶NO.793.1569
|├──课时01 01梯度下降算法改进算法_ev.mp4 105.10M
|└──课时02 02正则化_ev.mp4 73.35M
├──课时24自然语言处理(NLP)NO.798.1574
|├──课时01 01自然语言处理初期发展_ev.mp4 95.18M
|├──课时02 02序列数据研究_ev.mp4 109.21M
|├──课时03 03文本预处理_ev.mp4 99.43M
|├──课时04 04 NLTK分词的使用_ev.mp4 94.60M
|├──课时05 04 jieba分词的使用_ev.mp4 75.44M
|├──课时06 06语言模型之n元语法_ev.mp4 84.82M
|├──课时07 07序列数据采样方法_ev.mp4 106.83M
|├──课时08 08 RNN理论讲解_ev.mp4 90.56M
|├──课时09 09从零实现RNN之读取数据和初始化模型参数_ev.mp4 81.12M
|├──课时10 10从零实现RNN之构建RNN模型_ev.mp4 46.44M
|├──课时11 11从零实现RNN之预测代码_ev.mp4 62.54M
|├──课时12 12从零实现RNN之训练_ev.mp4 213.53M
|├──课时13 13 pytorch实现RNN_ev.mp4 138.53M
|├──课时14 14 RNN反向传播数学细节_ev.mp4 120.29M
|├──课时15 15 LSTM原理和代码实现_ev.mp4 200.10M
|├──课时16 16 GRU原理和代码实现_ev.mp4 81.81M
|├──课时17 17深度循环神经网络_ev.mp4 48.52M
|├──课时18 18双向循环神经网络_ev.mp4 46.82M
|├──课时19 19机器翻译之数据处理_ev.mp4 143.58M
|├──课时20 20 encoder和decoder架构_ev.mp4 228.26M
|├──课时21 21 seq2seq之训练_ev.mp4 244.73M
|├──课时22 22 seq2seq之预测和评估_ev.mp4 166.88M
|├──课时23 23注意力机制之Waston核回归_ev.mp4 313.21M
|├──课时24 24注意力评分函数_ev.mp4 265.31M
|├──课时25 25 Bahdanau注意力_ev.mp4 195.20M
|├──课时26 26多头注意力_ev.mp4 177.45M
|├──课时27 27自注意力和位置编码_ev.mp4 133.03M
|├──课时28 28 transformer结构_ev.mp4 30.11M
|├──课时29 29 transformer模块之FFN_ev.mp4 43.61M
|├──课时30 30 transformer模块之addnorm_ev.mp4 64.03M
|├──课时31 31 transformer模块之encoderblock_ev.mp4 64.11M
|├──课时32 32 transformer模块之decoder和训练预测_ev.mp4 148.02M
|├──课时33 33 BERT结构_ev.mp4 47.57M
|├──课时34 34 BERT实现_ev.mp4 160.75M
|├──课时35 35 BERT训练之数据预处理_ev.mp4 77.18M
|├──课时36 36 BERT训练环节_ev.mp4 31.24M
|├──课时37 37 BERT微调训练_ev.mp4 35.12M
|├──课时38 38神经网络语言模型_ev.mp4 60.09M
|├──课时39 39 word2vec_ev.mp4 34.13M
|├──课时40 40 word2vec推导_ev.mp4 44.10M
|├──课时41 41 skip-gram的改进_ev.mp4 17.80M
|├──课时42 42 word2vec之训练数据预处理_ev.mp4 111.27M
|└──课时43 43 word2vec之训练代码详解_ev.mp4 253.41M
└──课时25 PyTorch深度学习框架NO.515.1381
|├──课时01 01 pytorch介绍_ev.mp4 18.92M
|├──课时02 02 pytorch安装_ev.mp4 30.33M
|├──课时03 03 pytorch张量基础操作和基础运算_ev.mp4 76.70M
|├──课时04 04 pytorch自动微分_ev.mp4 42.41M
|├──课时05 01 pytorch实现原始线性回归_ev.mp4 69.53M
|├──课时06 02 pytorch实现线性回归封装写法_ev.mp4 28.40M
|├──课时07 03 pytorch实现分类问题_ev.mp4 35.97M
|├──课时08 01模型的子类写法_ev.mp4 66.07M
|├──课时09 02使用dataset重构代码_ev.mp4 15.02M
|├──课时10 03使用DataLoader重构代码_ev.mp4 10.75M
|├──课时11 04添加校验代码_ev.mp4 39.91M
|├──课时12 05封装_ev.mp4 35.96M
|├──课时13 01使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别_ev.mp4 127.76M
|├──课时14 01 4种天气数据处理_ev.mp4 68.78M
|├──课时15 02图片预处理_ev.mp4 35.20M
|├──课时16 03添加dropout层_ev.mp4 71.80M
|├──课时17 04添加BN层_ev.mp4 54.80M
|├──课时18 01 vgg16迁移学习_ev.mp4 53.05M
|├──课时19 02学习率衰减_ev.mp4 38.55M
|├──课时20 03数据增强_ev.mp4 51.10M
|├──课时21 01模型参数保存_ev.mp4 101.46M
|├──课时22 02自定义dataset_ev.mp4 104.21M
|├──课时23 03自定义数据集问题解决_ev.mp4 185.49M
|└──课时24 tensorboard的使用_ev.mp4 56.52M
——AI实战工具课
├──课时01 AI大模型提示词工程深入实战NO.2662
|├──课程资料
|├──课时01 001chatgptPrompt提示词工程课程介绍_ev.mp4 5.41M
|├──课时02 002prompt和Promptengineering剖析_ev.mp4 17.87M
|├──课时03大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片_ev.mp4 73.03M
|├──课时04 004提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图_ev.mp4 23.85M
|├──课时05 005自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果_ev.mp4 28.15M
|├──课时06 006plantuml和json格式输出并使用vscode展示_ev.mp4 19.51M
|├──课时07 007mermaid格式输出_ev.mp4 11.41M
|├──课时08 008使用chatgpt的gpts制作流程图_ev.mp4 9.91M
|├──课时09 009如何使用角色扮演写好提示词_ev.mp4 18.05M
|├──课时10 010写好结构化提示词的4要素_ev.mp4 18.67M
|├──课时11 011充分费曼学习法写好提示词_ev.mp4 13.74M
|├──课时12 01280_20原则激发大模型指导学习_ev.mp4 10.78M
|├──课时13 013写一条利用番茄工作法Prompt_ev.mp4 5.83M
|├──课时14 014利用SQ3R学习法构建提示词Prompt_ev.mp4 6.29M
|├──课时15 015结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划Prompt_ev.mp4 8.11M
|├──课时16 016交叉主题和双编码概念设计Prompt_ev.mp4 12.03M
|├──课时17 017kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果_ev.mp4 38.44M
|├──课时18 018playground调试学习tempaturemax_tokens参数_ev.mp4 41.09M
|├──课时19 019topP参数Presencepenalty和Frequencypeanalty参数对比_ev.mp4 28.73M
|├──课时20 020零样本提示词和零样本思维链技巧_ev.mp4 19.76M
|├──课时21 021通过零样本思维链辅导小孩做数学题_ev.mp4 13.00M
|├──课时22 022少样本和少样本思维链_ev.mp4 21.89M
|├──课时23 023大模型self-consistency特性_ev.mp4 21.96M
|├──课时24 024TOT思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4 48.87M
|├──课时25 024思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4 48.94M
|├──课时26 025anaconda环境搭建_ev.mp4 24.95M
|├──课时27 026ancondajupyternotebook使用和虚拟环境构建_ev.mp4 46.91M
|├──课时28 027python抓取抖音热榜数据集_ev.mp4 44.52M
|├──课时29 028爬取对标账号首页数据之影刀介绍_ev.mp4 43.93M
|├──课时30 029使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据_ev.mp4 71.12M
|├──课时31 030使用大模型学习如何写爆款标题_ev.mp4 69.92M
|├──课时32转-031提示词工程化之深入剖析结构化提示词_ev.mp4 29.05M
|├──课时33转-032结构化提示词实战诗人提示词_ev.mp4 39.41M
|├──课时34转-033设计小红书,公众号,头条号的爆款结构化提示词_ev.mp4 25.33M
|├──课时35转-034非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫_ev.mp4 49.46M
|├──课时36转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev.mp4 55.53M
|├──课时37转-036小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头_ev.mp4 26.20M
|├──课时38转-037小红书种草笔记结构化提示词_ev.mp4 39.83M
|├──课时39转-038生成本科论文结构化提示词_ev.mp4 17.05M
|├──课时40转-039短篇小说提示词创作爆款微头条_ev.mp4 45.31M
|├──课时41转-GPT4o_ev.mp4 6.11M
|├──课时42 041chatgpt开发介绍并完成一个postman请求gptapi2_ev.mp4 63.88M
|├──课时43 042python编程实现提示词原则比如特殊符号输出格式步骤_ev.mp4 51.36M
|├──课时44 043python编程之提示词工程思维链_ev.mp4 30.42M
|├──课时45 044提示词迭代优化_ev.mp4 42.29M
|├──课时46 045文本概括提示词_ev.mp4 28.92M
|├──课时47 046提示词文本推断inferring_ev.mp4 31.89M
|├──课时48 047文本转换transforming_ev.mp4 52.35M
|├──课时49 048文本扩展,自动回复邮件评价邮件temperature设定下情况有什么变化_ev.mp4 21.00M
|└──课时50 049订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程_ev.mp4 161.42M
└──课时02 DALL.E3深入实战NO.2663
|├──课时01 dalle3和copilot介绍dalle3内置提示词深入剖析_ev.mp4 57.81M
|├──课时02 002-dalle3结构化提示词深入剖析_ev.mp4 55.66M
|├──课时03 002-1bing-copilot结构化提示词画图创作-风格调试_ev.mp4 13.08M
|├──课时04 003-结构化提示词控制风格-角度_ev.mp4 18.35M
|├──课时05 004dalle3做古诗词插图-抖音赛道可以研究这个方向_ev.mp4 86.89M
|├──课时06 005自定义ChatGPT-预设角色和定义输出_ev.mp4 8.87M
|├──课时07 006魔法提示词自动生成创意提示词,成为作图大师_ev.mp4 58.64M
|├──课时08 007古诗词插画大师提示词工程设计-提高小红书抖音创作效率_ev.mp4 61.00M
|├──课时09 008-超级吸引眼球的knolling风格_ev.mp4 53.92M
|├──课时10 014通过图片逆向生成提示词_ev.mp4 40.02M
|├──课时11替009gpts绘图工具分享使用-局部重绘-logo设计_ev.mp4 44.01M
|├──课时12替010logo设计器天马行空设计自己想要的logo_ev.mp4 19.22M
|├──课时13替011logo设计器分享_ev.mp4 30.60M
|├──课时14替012Glibatreeartdesigner应用画图设计_ev.mp4 36.62M
|├──课时15替013绘画大师深入研究-生成结构化提示词分析-局部重绘的应用_ev.mp4 32.39M
|├──课时16替014superdalle应用实战结构化提示词gpt应用实战_ev.mp4 24.30M
|├──课时17替015人物一致性技巧-使用gen_id_ev.mp4 18.90M
|└──课时18替016模仿大师通过图片逆向生成图诗词-模仿别人的图片_ev.mp4 24.86M
