手写AI-LLM多模态视觉大模型2024

名称：手写AI-LLM多模态视觉大模型2024

描述：《手写AI-LLM多模态视觉大模型2024》课程系统讲解视觉与多模态大模型的核心技术，涵盖自监督学习(MoCo、MAE)、视觉基础模型(ViT、DINO)、多模态模型(CLIP、LLaVA)及下游迁移方法(Adapter、视觉Prompt)。课程通过代码实战(MoCo、MAE、CLIP等)和项目案例(PandaGPT微调、VPT下游迁移)，帮助学员掌握大模型训练、微调及应用，适合AI开发者深入多模态视觉领域。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1ZOA1q8eCSwzQe4s5LpVDNA?pwd=9527
夸克：https://pan.quark.cn/s/bfb4e3a7bfcc

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└─手写AI-LLM多模态视觉大模型2024
    ├─1.大模型技术概述
    │      1. 视觉大模型技术概述_ev.mp4
    │
    ├─2.自监督学习的原理与方法
    │      2.1自监督学习与前置任务_ev.mp4
    │      2.2对比学习与SimCLR_ev.mp4
    │      2.3Moco模型_ev.mp4
    │      2.4MoCo代码详解_ev.mp4
    │      2.5掩码重建与BEiT_ev.mp4
    │
    ├─3.视觉基础大模型的架构
    │      3.1 ViT与其变种_ev.mp4
    │      3.2 MoCo v3自监督骨干网络_ev.mp4
    │      3.3 DINO模型_ev.mp4
    │      3.4 DINO代码详解_ev.mp4
    │      3.5 MAE模型_ev.mp4
    │      3.6 MAE代码详解_ev.mp4
    │      3.7 SAM模型_ev.mp4
    │
    ├─4.多模态视觉大模型
    │      4.1 多模态学习的概念_ev.mp4
    │      4.2 多模态网络的架构_ev.mp4
    │      4.3 CLIP模型_ev.mp4
    │      4.4 CLIP代码详解_ev.mp4
    │      4.5 GLIP模型_ev.mp4
    │      4.6 Flamingo模型_ev.mp4
    │      4.7 LLaVA模型_ev.mp4
    │
    ├─5.下游任务迁移与视觉提示
    │      5.1 线性探测与微调_ev.mp4
    │      5.2 线性探测与微调代码详解_ev.mp4
    │      5.3 Adapter方法_ev.mp4
    │      5.4 Adapter代码详解_ev.mp4
    │      5.5 视觉prompt方法_ev.mp4
    │      5.6 视觉Prompt代码详解_ev.mp4
    │      5.7 小结_ev.mp4
    │
    ├─6.实战-多模态大模型微调
    │      6.1 PandaGPT框架介绍_ev.mp4
    │      6.2 环境与模型配置_ev.mp4
    │      6.3 项目代码通览_ev.mp4
    │      6.4 数据集加载_ev.mp4
    │      6.5 模型定义_ev.mp4
    │      6.6 模型实现_ev.mp4
    │      6.7 Demo运行_ev.mp4
    │      code .zip
    │      Vicuna模型加载指南.txt
    │      端口映射方法.txt
    │
    ├─7.实战-基于视觉提示的下游迁移
    │      7.1 VPT框架通览_ev.mp4
    │      7.2 数据集加载_ev.mp4
    │      7.3 模型定义_ev.mp4
    │      7.4 模型实现1_ev.mp4
    │      7.5 模型实现2_ev.mp4
    │      7.6 病理图像下游迁移_ev.mp4
    │      BCI数据集下载.txt
    │      code .zip
    │
    └─文档+资料
            资料.zip