黑马-2024 11版AI大模型三期

wa_9527 · 发表于前天 06:59

名称：黑马-2024 11版AI大模型三期

描述：本课程为“黑马-202411版AI大模型三期”课程，内容涵盖从大模型基础到高级应用的全面学习路径。课程分为多个阶段，包括大模型入门、应用初体验、开发新增技术、高级项目开发、多模态大模型应用实战及技术面试分享。学员将学习Python语言、大模型前置知识、Prompt-Tuning方法、LangChain工具、Function Call、Agent应用、RAG知识库、多模态模型(如Stable Diffusion)等核心技术，并通过多个实战项目(如金融行业动态风向评估、电商虚拟试衣系统、新媒体评论分类等)提升实战能力。课程还提供丰富的配套资料和面试指导，帮助学员从理论到实践全面掌握AI大模型开发与应用。

链接：
百度：https://pan.baidu.com/s/1iDvV9JP1O0XjORIpAXDyKg?pwd=rt7t
夸克：https://pan.quark.cn/s/d258b35b2236

???? 大小：56.5 GB
???? 标签：#大模型 #Python #LangChain #FunctionCall #Agent #RAG #StableDiffusion #多模态模型 #金融 #电商 #新媒体 #黑马 #11版AI大模型 #baidu #quark

└─黑马-2024 11版AI大模型三期
├─2411版AI大模型三期
│  ├─01阶段：大模型入门
│  │  ├─day01-大模型必备Python语言
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│  │  │    1-1 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day02-大模型必备Python语言
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│  │  │    1-2 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day03-大模型必备Python语言
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_10_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_11_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_8_ev.mp4
│  │  │    1-3 大模型必备Python语言_9_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day04-大模型必备Python语言
│  │  │    1-4 大模型必备Python语言_1_ev.mp4
│  │  │    1-4 大模型必备Python语言_2_ev.mp4
│  │  │    1-4 大模型必备Python语言_3_ev.mp4
│  │  │    1-4 大模型必备Python语言_4_ev.mp4
│  │  │    1-4 大模型必备Python语言_5_ev.mp4
│  │  │    1-4 大模型必备Python语言_6_ev.mp4
│  │  │    1-4 大模型必备Python语言_7_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day05-大模型前置知识
│  │  │    1-5 大模型前置知识_10_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_1_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_2_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_3_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_4_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_5_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_6_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_7_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_8_ev.mp4
│  │  │    1-5 大模型前置知识_9_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day06-大模型前置知识
│  │  │    1-6 大模型前置知识_10_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_11_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_1_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_2_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_3_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_4_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_5_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_6_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_7_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_8_ev.mp4
│  │  │    1-6 大模型前置知识_9_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day07-大模型前置知识
│  │  │    1-7 大模型前置知识_1_ev.mp4
│  │  │    1-7 大模型前置知识_2_ev.mp4
│  │  │    1-7 大模型前置知识_3_ev.mp4
│  │  │    1-7 大模型前置知识_4_ev.mp4
│  │  │    1-7 大模型前置知识_5_ev.mp4
│  │  │    1-7 大模型前置知识_6_ev.mp4
│  │  │    1-7 大模型前置知识_7_ev.mp4
│  │  │    1-7 大模型前置知识_8_ev.mp4
│  │  │    1-7 大模型前置知识_9_ev.mp4
│  │  │
│  │  └─day08-大模型前置知识
│  │       1-8 大模型前置知识_10_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_11_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_1_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_2_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_3_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_4_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_5_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_6_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_7_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_8_ev.mp4
│  │       1-8 大模型前置知识_9_ev.mp4
│  │
│  ├─02阶段?模型应?初体验
│  │  ├─day01 大模型应用工具实战1
│  │  │    01-（了解）AI工具学习目标_ev.mp4
│  │  │    02-（重点）传智星云网_ev.mp4
│  │  │    03-（重点）通义千问大模型使用_ev.mp4
│  │  │    04-（重点）通义万象_ev.mp4
│  │  │    05-（重点）通义智文_ev.mp4
│  │  │    06-（重点）通义听悟_ev.mp4
│  │  │    07-（重点）通义法睿_ev.mp4
│  │  │    08-（重点）讯飞星火_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day02 大模型应用工具实战2
│  │  │    01-（重点）讯飞智文_ev.mp4
│  │  │    02-（重点）VSCode集成IFlyCode实现前端页面编写_ev.mp4
│  │  │    03-（重点）基于IFlyCode编写后端代码_ev.mp4
│  │  │    04-（重点）通义灵码的使用_ev.mp4
│  │  │    05-（重点）AIGC堆友实现文生图以及图生图_ev.mp4
│  │  │    06-（重点）哩布哩布AIGC生图工具使用_ev.mp4
│  │  │    07-（重点）Pika文生视频及图生视频效果_ev.mp4
│  │  │    08-（重点）Luma文生视频以及图生视频_ev.mp4
│  │  │    09-（重点）可灵AI工具使用说明_ev.mp4
│  │  │    10-（重点）元分身数字人_ev.mp4
│  │  │    11-（重点）腾讯智影_ev.mp4
│  │  │    12-（重点）AI运营极虎漫剪_ev.mp4
│  │  │    13-（重点）Kimi大模型工具_ev.mp4
│  │  │    14-（重点）智谱清言_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day03 大模型开发入门
│  │  │    01-课程内容说明_ev .sz
│  │  │    02-大语言模型的背景_ev .sz
│  │  │    03-语言模型理解_ev .sz
│  │  │    04-语言模型的发展_ev .sz
│  │  │    05-内容总结_ev .sz
│  │  │
│  │  ├─day04 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入
│  │  │    01-语言模型的评估指标_ev.mp4
│  │  │    02-大语言模型的主要类别_ev.mp4
│  │  │    03-AR和Seq2Seq模型_ev.mp4
│  │  │    04-主流的模型架构_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day05 大模型Prompt-Tuning方法进阶
│  │  │    01-GPT原理_ev .sz
│  │  │    02-GPT1_ev .sz
│  │  │    03-GPT2_ev .sz
│  │  │    04-GPT3_ev.mp4
│  │  │    05-chatGPT_ev.mp4
│  │  │    06-主流的开源大模型_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day06 大模型提示词工程应用
│  │  │    01-微调方法_ev.mp4
│  │  │    02-硬模版微调_ev.mp4
│  │  │    03-软模版_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day07 【项目】金融行业动态风向评估
│  │  │    01-提示词工程_ev .sz
│  │  │    02-清晰的描述_ev .sz
│  │  │    03-充足的思考_ev.mp4
│  │  │    04-迭代优化_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day08 企业大模型定制平台1
│  │  │    01-项目说明_ev.mp4
│  │  │    02-few-shot说明_ev.mp4
│  │  │    03-文本分类_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day09 企业大模型定制平台2
│  │  │    01-信息抽取_ev .sz
│  │  │    02-信息抽取2_ev .sz
│  │  │    03-文本匹配_ev.mp4
│  │  │
│  │  └─day10 【项目】电商领域虚拟试衣系统
│  │       01-saas平台_ev.mp4
│  │       02-API调用_ev.mp4
│  │       03-案例_ev.mp4
│  │       04-大模型定制平台_ev.mp4
│  │
│  ├─03阶段：?模型开发新增技术
│  │  ├─day01 大模型开发工具Function Call的原理及实践
│  │  │    01-百度千帆大模型介绍_ev.mp4
│  │  │    02-百度千帆大模型使用_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day02 【项目】财务助手
│  │  │    01-function_call_ev .sz
│  │  │    02-阿里百炼_ev .sz
│  │  │    03-天气获取_ev .sz
│  │  │
│  │  ├─day03 大模型Agent的原理及实践
│  │  │    01-function_call多个函数_ev.mp4
│  │  │    02-function_call数据库查询_ev.mp4
│  │  │    03-GPTs_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day04 基于阿里魔搭社区的Agent应用
│  │  │    01-AssistantAPI_ev .sz
│  │  │    02-agent_ev .sz
│  │  │
│  │  ├─day05 大模型Agent应用
│  │  │    01-agent_ev.mp4
│  │  │    02-应用场景_ev.mp4
│  │  │    03-邮件案例_ev.mp4
│  │  │    04-modelscope_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day06 大模型开发工具Langchain详解1
│  │  │    01-langchain介绍_ev.mp4
│  │  │    02-model组件_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day07 大模型开发工具Langchain详解2
│  │  │    01-model_ev .sz
│  │  │    02-prompt_ev .sz
│  │  │    03-chain_ev .sz
│  │  │    04-agent_ev .sz
│  │  │    05-memory_ev .sz
│  │  │
│  │  └─day08 大模型开发工具Langchain详解3
│  │       01-index_ev.mp4
│  │       02-向量数据库_ev.mp4
│  │       03-检索_ev.mp4
│  │
│  ├─04阶段：?模型?级项目开发
│  │  ├─day01 项目基于知识库RAG的物流行业信息问答系统
│  │  │    01-项目介绍_ev .sz
│  │  │    02-环境配置_ev .sz
│  │  │    03模型构建_ev .sz
│  │  │    04-构建向量库_ev .sz
│  │  │    05-检索_ev .sz
│  │  │    06-微调方法_ev .sz
│  │  │    07-PET微调_ev .sz
│  │  │
│  │  ├─day02【项目】大健康行业智能问诊系统
│  │  │    01-上下文学习_ev.mp4
│  │  │    02-prefix微调_ev.mp4
│  │  │    03-adapter_ev.mp4
│  │  │    04-lora微调思想（重点）_ev.mp4
│  │  │    05-lora伪代码_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day03 【项目】大健康行业智能问诊系统2
│  │  │    01-项目介绍-1730813282_ev .sz
│  │  │    02-数据集介绍_ev .sz
│  │  │    03-preprcoess_ev .sz
│  │  │    04-dataset_ev.mp4
│  │  │    05-dataloader_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day04【项目】新零售行业评价决策系统
│  │  │    01-模型结构_ev.mp4
│  │  │    02-模型搭建_ev.mp4
│  │  │    03-模型训练过程_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day05【项目】新零售行业评价决策系统
│  │  │    01-function_tool_ev.mp4
│  │  │    02-预测流程_ev.mp4
│  │  │    03-预测实现_ev.mp4
│  │  │    04-预测实现2_ev.mp4
│  │  │    05-模型上线_ev.mp4
│  │  │    06-电商评论_ev.mp4
│  │  │    07-PET回顾_ev.mp4
│  │  │    08-项目架构_ev.mp4
│  │  │    09-数据集介绍_ev.mp4
│  │  │    10-配置信息_ev.mp4
│  │  │    11-数据获取_ev.mp4
│  │  │    12-template_ev.mp4
│  │  │    13-datapreprocess_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day06 【项目】新零售行业评价决策系统
│  │  │    01-dataloader_ev .sz
│  │  │    02-主标签找子标签_ev .sz
│  │  │    03-子标签找主标签_ev .sz
│  │  │    04-损失函数_ev .sz
│  │  │    05-logits转id_ev.mp4
│  │  │    06-评价指标_ev.mp4
│  │  │    07-训练过程_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day07 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│  │  │    01-模型推理_ev.mp4
│  │  │    02-项目介绍_ev.mp4
│  │  │    03-数据处理_ev.mp4
│  │  │    04-数据处理实现_ev.mp4
│  │  │
│  │  ├─day08 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│  │  │    01-模型训练与推理_ev .sz
│  │  │    02-lora微调项目介绍_ev .sz
│  │  │    03-技术选型_ev .sz
│  │  │    04-数据集介绍_ev .sz
│  │  │
│  │  └─day09 【项目】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
│  │       01-数据处理_ev.mp4
│  │       02-getmax_len_ev.mp4
│  │       03-dataloader_ev.mp4
│  │       04-模型训练_ev.mp4
│  │       05-模型预测_ev.mp4
│  │       06-aigc介绍_ev.mp4
│  │       07-图像生成算法_ev.mp4
│  │
│  ├─05阶段：多模态大模型应用实战
│  │  ├─day01 【项目】Stable Diffusion多模态大模型应用实
│  │  │    01-图像生成_ev.mp4
│  │  │    02-clip模型_ev.mp4
│  │  │    03-dalle_ev.mp4
│  │  │
│  │  └─day02 【项目】Stable Diffusion多模态大模型应用实战2
│  │       01-imagen_ev .sz
│  │       02-stablediffusion的基本概念_ev .sz
│  │       03-模型结构_ev .sz
│  │       04-处理流程_ev .sz
│  │       05-hai平台使用_ev .sz
│  │
│  └─06阶段：技术面试分享（赠送）
│    ├─day01-综合项目与项目路演
│    │    day05-综合项目与项目路演0_ev.mp4
│    │    day05-综合项目与项目路演1_ev.mp4
│    │    day05-综合项目与项目路演2_ev.mp4
│    │    day05-综合项目与项目路演3_ev.mp4
│    │
│    ├─day02-大模型面试指导
│    │    1-42 大模型加餐课（面试指导）_1_ev.mp4
│    │    1-42 大模型加餐课（面试指导）_2_ev.mp4
│    │    1-42 大模型加餐课（面试指导）_3_ev.mp4
│    │    1-42 大模型加餐课（面试指导）_4_ev.mp4
│    │    1-42 大模型加餐课（面试指导）_ev.mp4
│    │
│    └─day03-大模型加餐课
│             大模型加餐课（模型部署）_01_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_02_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_03_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_04_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_05_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_06_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_07_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_08_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_09_ev.mp4
│             大模型加餐课（模型部署）_10_ev.mp4
│
└─3期AI大模型配套资料
      ├─01阶段：配套资料
      │  ├─01
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    Python入门教程.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─02-软件
      │  │  │  ├─Anaconda
      │  │  │  │    Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
      │  │  │  │
      │  │  │  └─PyCharm
      │  │  │       ide-eval-resetter-2.3.5.zip
      │  │  │       pycharm-professional-2021.2.1.exe
      │  │  │
      │  │  └─03-代码
      │  │    ├─【5月21日】代码
      │  │    │    01-Python程序入门.py
      │  │    │    02-Python中的单行注释.py
      │  │    │    03-Python中的多行注释.py
      │  │    │    04-Python中变量定义.py
      │  │    │    05-Python中的变量命名规则.py
      │  │    │    06-Python中变量7种数据类型.py
      │  │    │    07-Python中运算符.py
      │  │    │    08-Python中的输入操作.py
      │  │    │    09-Python中的普通输出操作.py
      │  │    │    10-Python中变量的格式化输出.py
      │  │    │    11-Python中的转义字符.py
      │  │    │
      │  │    ├─【5月23日】代码
      │  │    │    01-Python中的编程语言的流程结构.py
      │  │    │    02-Python中的选择结构.py
      │  │    │    03-Python中的if...else选择结构.py
      │  │    │    04-Python中的if...else选择结构.py
      │  │    │    05-Python中if...elif...else结构.py
      │  │    │    06-Python中if嵌套结构.py
      │  │    │    07-Python中猜拳游戏实现.py
      │  │    │    08-Python中的模块.py
      │  │    │    09-Python中的循环结构.py
      │  │    │    10-Python中实现指定次数的循环.py
      │  │    │    11-Python中实现求1-100累加的结果.py
      │  │    │    12-Python中循环的两大关键词.py
      │  │    │    13-Python中猜数字游戏的开发.py
      │  │    │    14-Python中的列表容器.py
      │  │    │    15-Python中列表的其他操作.py
      │  │    │    16-Python中列表的切片操作（字符串元组也可以使用）.py
      │  │    │    17-Python中元组的定义与使用.py
      │  │    │    18-Python中的字典类型.py
      │  │    │    19-Python中的集合类型.py
      │  │    │
      │  │    └─【5月26日】代码
      │  │             01-Python函数的基本概念.py
      │  │             02-Python中函数的参数.py
      │  │             03-Python中函数的返回值.py
      │  │             04-Python中return返回值.py
      │  │             05-Python中return返回值返回多个结果.py
      │  │             06-Python中使用函数生成一个4位长度的验证码.py
      │  │             07-Python中变量的作用域.py
      │  │             08-Python中全局变量的访问范围.py
      │  │             09-Python中局部变量的访问范围.py
      │  │             10-Python中的global关键字.py
      │  │             11-Python中函数的两种的参数.py
      │  │             12-Python中函数的两种传参方式.py
      │  │             13-Python中默认值参数.py
      │  │             14-Python中不定长参数.py
      │  │             15-Python中不定长参数混用的情况.py
      │  │             16-Python中的不定长参数接收容器类型的参数.py
      │  │             17-Python中的匿名函数.py
      │  │             18-Python中带参数的lambda表达式.py
      │  │             19-Python中类的定义与实例化.py
      │  │             20-Python中对象成员方法的self关键词.py
      │  │             21-Python中成员属性的定义.py
      │  │             22-Python中魔术方法.py
      │  │             23-Python中使用魔术方法实现属性的定义.py
      │  │             24-Python中使用__str__()魔术方法.py
      │  │             25-Python中使用__del__()魔术方法.py
      │  │             26-Python中的魔术方法__call__.py
      │  │             27-Python中的公有属性和私有属性.py
      │  │             28-Python中私有方法.py
      │  │             29-Python中继承的实现.py
      │  │             30-Python中的重写机制.py
      │  │             31-Python中的super()方法.py
      │  │             32-Python中的多继承.py
      │  │             33-Python中多继承（继承链）.py
      │  │             34-Python中的继承关系（继承链）.py
      │  │
      │  ├─02
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    00-深度学习简介.pdf
      │  │  │    01-PyTorch基本使用.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─02-笔记
      │  │  │    深度学习基础.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─03-代码
      │  │  │  ├─01-Pytroch基本使用
      │  │  │  │    01-张量创建.py
      │  │  │  │    02-张量类型转换.py
      │  │  │  │    03-张量的数值计算.py
      │  │  │  │    04-张量的运算函数.py
      │  │  │  │    05-张量的索引操作.py
      │  │  │  │    06-张量的形状操作.py
      │  │  │  │    07-张量的拼接.py
      │  │  │  │    08-案例-线性回归模型构建.py
      │  │  │  │
      │  │  │  └─02-神经网络
      │  │  │    │  01-激活函数-sigmoid.py
      │  │  │    │  02-激活函数-tanh.py
      │  │  │    │  03-激活函数-ReLU.py
      │  │  │    │  04-激活函数-Softmax.py
      │  │  │    │  05-参数初始化.py
      │  │  │    │  06-搭建神经网络.py
      │  │  │    │  07-损失函数.py
      │  │  │    │  08-反向传播BP算法.py
      │  │  │    │  09-梯度下降优化方法.py
      │  │  │    │  10-学习率衰减方法.py
      │  │  │    │  11-正则化.py
      │  │  │    │  12-案例-价格分类.py
      │  │  │    │  13-Transformer汉译英.py
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─dataset
      │  │  │    │    phone.pth
      │  │  │    │    手机价格预测.csv
      │  │  │    │
      │  │  │    └─model
      │  │  │             phone.pth
      │  │  │
      │  │  └─04-拓展
      │  │       拓展1_深度学习拓展.pdf
      │  │       拓展2_Pytorch-CUDA环境配置.pdf
      │  │
      │  ├─03
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    02-神经网络基础.pdf
      │  │  │    03-Transformer详解.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─02-笔记
      │  │  │    深度学习基础0530.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─03-代码
      │  │  │  ├─02-神经网络
      │  │  │  │  │  01-激活函数-sigmoid.py
      │  │  │  │  │  02-激活函数-tanh.py
      │  │  │  │  │  03-激活函数-ReLU.py
      │  │  │  │  │  04-激活函数-Softmax.py
      │  │  │  │  │  05-参数初始化.py
      │  │  │  │  │  06-搭建神经网络.py
      │  │  │  │  │  07-损失函数.py
      │  │  │  │  │  08-反向传播BP算法.py
      │  │  │  │  │  09-梯度下降优化方法.py
      │  │  │  │  │  10-学习率衰减方法.py
      │  │  │  │  │  11-正则化.py
      │  │  │  │  │  12-案例-价格分类.py
      │  │  │  │  │  13-Transformer汉译英.py
      │  │  │  │  │
      │  │  │  │  ├─dataset
      │  │  │  │  │    phone.pth
      │  │  │  │  │    手机价格预测.csv
      │  │  │  │  │
      │  │  │  │  └─model
      │  │  │  │       phone.pth
      │  │  │  │
      │  │  │  ├─03-卷积神经网络
      │  │  │  │  │  01-matplotlib图像加载.py
      │  │  │  │  │  02-pytorch卷积层API.py
      │  │  │  │  │  03-pytorch池化API.py
      │  │  │  │  │  04-案例-卷积神经网络实现图像分类.py
      │  │  │  │  │
      │  │  │  │  └─data
      │  │  │  │    │  image_classification.pth
      │  │  │  │    │  img.jpg
      │  │  │  │    │
      │  │  │  │    └─cifar-10-batches-py
      │  │  │  │             batches.meta
      │  │  │  │             data_batch_1
      │  │  │  │             data_batch_2
      │  │  │  │             data_batch_3
      │  │  │  │             data_batch_4
      │  │  │  │             data_batch_5
      │  │  │  │             readme.html
      │  │  │  │             test_batch
      │  │  │  │
      │  │  │  └─04-循环神经网络
      │  │  │    │  01-词嵌入层API.py
      │  │  │    │  02-RNN层的使用.py
      │  │  │    │  03-RNN实现周杰伦歌词生成.py
      │  │  │    │
      │  │  │    └─data
      │  │  │             jaychou_lyrics.txt
      │  │  │             lyrics_model_10.pth
      │  │  │
      │  │  └─04-拓展
      │  │       拓展3_Pycharm配置Anaconda环境.pdf
      │  │
      │  ├─04
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    02-神经网络基础.pdf
      │  │  │    03-Transformer详解.pdf
      │  │  │    04-卷积神经网络.pdf
      │  │  │    05-循环神经网络.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─02-笔记
      │  │  │    深度学习基础0601.pdf
      │  │  │
      │  │  └─03-代码
      │  │    ├─02-神经网络
      │  │    │  │  01-激活函数-sigmoid.py
      │  │    │  │  02-激活函数-tanh.py
      │  │    │  │  03-激活函数-ReLU.py
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      │  │    │  │  05-参数初始化.py
      │  │    │  │  06-搭建神经网络.py
      │  │    │  │  07-损失函数.py
      │  │    │  │  08-反向传播BP算法.py
      │  │    │  │  09-梯度下降优化方法.py
      │  │    │  │  10-学习率衰减方法.py
      │  │    │  │  11-正则化.py
      │  │    │  │  12-案例-价格分类.py
      │  │    │  │  13-Transformer汉译英.py
      │  │    │  │
      │  │    │  ├─dataset
      │  │    │  │    phone.pth
      │  │    │  │    手机价格预测.csv
      │  │    │  │
      │  │    │  └─model
      │  │    │       phone.pth
      │  │    │
      │  │    ├─03-卷积神经网络
      │  │    │  │  01-matplotlib图像加载.py
      │  │    │  │  02-pytorch卷积层API.py
      │  │    │  │  03-pytorch池化API.py
      │  │    │  │  04-案例-卷积神经网络实现图像分类.py
      │  │    │  │
      │  │    │  └─data
      │  │    │    │  image_classification.pth
      │  │    │    │  img.jpg
      │  │    │    │
      │  │    │    └─cifar-10-batches-py
      │  │    │             batches.meta
      │  │    │             data_batch_1
      │  │    │             data_batch_2
      │  │    │             data_batch_3
      │  │    │             data_batch_4
      │  │    │             data_batch_5
      │  │    │             readme.html
      │  │    │             test_batch
      │  │    │
      │  │    └─04-循环神经网络
      │  │       │  01-词嵌入层API.py
      │  │       │  02-RNN层的使用.py
      │  │       │  03-RNN实现周杰伦歌词生成.py
      │  │       │  lyrics_model_10.pth
      │  │       │
      │  │       └─data
      │  │                jaychou_lyrics.txt
      │  │                lyrics_model_10.pth
      │  │
      │  ├─05
      │  │  ├─讲义
      │  │  │    大模型应用工具实战01.pdf
      │  │  │
      │  │  └─软件
      │  │       Pycharm2023补丁.rar
      │  │       VSCodeUserSetup-x64-1.89.1.exe
      │  │
      │  ├─06
      │  │  │  作业.txt
      │  │  │  大模型应用工具实战02.pdf
      │  │  │
      │  │  └─软件
      │  │       StreamingTool-7.6.2-x64.exe
      │  │       yuan-live Setup 2.6.2.exe
      │  │
      │  ├─07
      │  │  │  LLM背景介绍.pdf
      │  │  │  大模型项目研发流程.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    01-LLM基础知识.pdf
      │  │  │    02-LLM主要架构介绍.pdf
      │  │  │
      │  │  └─02-代码
      │  │       01-bleu.py
      │  │       02-rouge.py
      │  │       03-PPL.py
      │  │
      │  ├─08
      │  │  └─01-讲义
      │  │       01-LLM主要架构介绍.pdf
      │  │       02-ChatGPT模型原理介绍.pdf
      │  │
      │  └─09
      │    │  开源的LLM.pdf
      │    │
      │    └─01-讲义
      │             01-LLM主流开源大模型介绍.pdf
      │
      ├─02阶段：配套资料
      │  ├─8月30日
      │  │  └─1.讲义
      │  │       大模型应用工具实战01.pptx
      │  │
      │  ├─8月31日
      │  │  └─1.讲义
      │  │       大模型应用工具实战02.pptx
      │  │
      │  ├─9月10号
      │  │  └─01-讲义
      │  │       01-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf
      │  │       02-大模型prompt-Tuning方法进阶.pdf
      │  │
      │  ├─9月12号
      │  │  └─01-讲义
      │  │       01-大模型提示工程指南.pdf
      │  │
      │  ├─9月14号
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    02-金融行业动态方向评估项目.pdf
      │  │  │    03-LLM实现金融文本分类.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─01-讲义_0915135902
      │  │  │    02-金融行业动态方向评估项目.pdf
      │  │  │    03-LLM实现金融文本分类.pdf
      │  │  │    1.环境要求.pdf
      │  │  │    趋动云使用《补充》.pdf
      │  │  │
      │  │  ├─02-代码
      │  │  │    finance_classify.py
      │  │  │    finance_ie.py
      │  │  │    finance_text_matching.py
      │  │  │
      │  │  └─03-weights
      │  │    └─chatglm2-6b-int4
      │  │             config.json
      │  │             configuration_chatglm.py
      │  │             modeling_chatglm.py
      │  │             MODEL_LICENSE
      │  │             quantization.py
      │  │             README.md
      │  │             tokenization_chatglm.py
      │  │             tokenizer.model
      │  │             tokenizer_config.json
      │  │
      │  ├─9月15号
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    04-LLM实现金融信息抽取.pdf
      │  │  │    05-LLM实现金融信息匹配.pdf
      │  │  │
      │  │  └─03-视频
      │  │       01-信息抽取.mp4
      │  │       02-信息抽取2.mp4
      │  │       03-文本匹配.mp4
      │  │
      │  ├─9月18号
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    星火大模型（博学谷）.pdf
      │  │  │
      │  │  └─02-代码
      │  │    │  translate_in_many_style.zip
      │  │    │
      │  │    └─Dataset-of-financial-news-classification
      │  │             Fiance_test_data.csv
      │  │             Fiance_train_data.csv
      │  │
      │  ├─9月4号
      │  │  │  大模型.xmind
      │  │  │  大语言模型的背景.xmind
      │  │  │
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    01-LLM基础知识.pdf
      │  │  │    02-LLM主要架构介绍.pdf
      │  │  │
      │  │  └─02-代码
      │  │       01-bleu.py
      │  │       02-rouge.py
      │  │       03-PPL.py
      │  │
      │  ├─9月5号
      │  │  └─01-讲义
      │  │       01-LLM主要架构介绍.pdf
      │  │       02-ChatGPT模型原理介绍.pdf
      │  │
      │  └─9月7号
      │    └─01-讲义
      │             01-LLM主流开源大模型介绍.pdf
      │
      ├─03阶段：配套资料
      │  ├─10月10号
      │  │  ├─01-code
      │  │  │  └─Gpt2_Chatbot
      │  │  │    │  app.py
      │  │  │    │  flask_predict.py
      │  │  │    │  functions_tools.py
      │  │  │    │  interact.py
      │  │  │    │  parameter_config.py
      │  │  │    │  readme
      │  │  │    │  train.py
      │  │  │    │  __init__.py
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─config
      │  │  │    │    config.json
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─data
      │  │  │    │    medical_train.pkl
      │  │  │    │    medical_train.txt
      │  │  │    │    medical_valid.pkl
      │  │  │    │    medical_valid.txt
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─data_preprocess
      │  │  │    │    dataloader.py
      │  │  │    │    dataset.py
      │  │  │    │    preprocess.py
      │  │  │    │    __init__.py
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─gpt2
      │  │  │    │    generation_config.json
      │  │  │    │    merges.txt
      │  │  │    │    README.md
      │  │  │    │    tokenizer.json
      │  │  │    │    vocab.json
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─other_data
      │  │  │    │    闲聊语料.pkl
      │  │  │    │    闲聊语料.txt
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─save_model
      │  │  │    │  └─epoch97
      │  │  │    │       config.json
      │  │  │    │       pytorch_model.bin
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─save_model1
      │  │  │    │  └─min_ppl_model_bj
      │  │  │    │       config.json
      │  │  │    │       generation_config.json
      │  │  │    │       model.safetensors
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─templates
      │  │  │    │    index.html
      │  │  │    │    index1.html
      │  │  │    │
      │  │  │    └─vocab
      │  │  │             vocab.txt
      │  │  │             vocab2.txt
      │  │  │
      │  │  └─02-讲义
      │  │       基于GPT2搭建医疗问诊机器人.pdf
      │  │
      │  ├─10月13号
      │  │  └─01-讲义
      │  │       01-大模型prompt-Tuning方法入门.pdf
      │  │
      │  ├─10月8号
      │  │  ├─01-code
      │  │  │  ├─.idea
      │  │  │  │  │  .gitignore
      │  │  │  │  │  01-code.iml
      │  │  │  │  │  misc.xml
      │  │  │  │  │  modules.xml
      │  │  │  │  │  workspace.xml
      │  │  │  │  │
      │  │  │  │  └─inspectionProfiles
      │  │  │  │       profiles_settings.xml
      │  │  │  │
      │  │  │  └─RAG
      │  │  │    │  get_vector.py
      │  │  │    │  main.py
      │  │  │    │  model.py
      │  │  │    │  new_demo.py
      │  │  │    │  test.py
      │  │  │    │  物流信息.txt
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─.idea
      │  │  │    │  │  .gitignore
      │  │  │    │  │  misc.xml
      │  │  │    │  │  modules.xml
      │  │  │    │  │  RAG.iml
      │  │  │    │  │  workspace.xml
      │  │  │    │  │
      │  │  │    │  └─inspectionProfiles
      │  │  │    │       profiles_settings.xml
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─chatglm2-6b-int4
      │  │  │    │    config.json
      │  │  │    │    configuration_chatglm.py
      │  │  │    │    modeling_chatglm.py
      │  │  │    │    MODEL_LICENSE
      │  │  │    │    pytorch_model.bin
      │  │  │    │    quantization.py
      │  │  │    │    README.md
      │  │  │    │    tokenization_chatglm.py
      │  │  │    │    tokenizer.model
      │  │  │    │    tokenizer_config.json
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─faiss
      │  │  │    │  ├─camp
      │  │  │    │  │    index.faiss
      │  │  │    │  │    index.pkl
      │  │  │    │  │
      │  │  │    │  └─logistics
      │  │  │    │       index.faiss
      │  │  │    │       index.pkl
      │  │  │    │
      │  │  │    ├─m3e-base
      │  │  │    │  │  config.json
      │  │  │    │  │  gitattributes
      │  │  │    │  │  model.safetensors
      │  │  │    │  │  modules.json
      │  │  │    │  │  pytorch_model.bin
      │  │  │    │  │  README.md
      │  │  │    │  │  sentence_bert_config.json
      │  │  │    │  │  special_tokens_map.json
      │  │  │    │  │  tokenizer.json
      │  │  │    │  │  tokenizer_config.json
      │  │  │    │  │  vocab.txt
      │  │  │    │  │
      │  │  │    │  └─1_Pooling
      │  │  │    │       config.json
      │  │  │    │
      │  │  │    └─__pycache__
      │  │  │             get_vector.cpython-310.pyc
      │  │  │             get_vector.cpython-311.pyc
      │  │  │             get_vector.cpython-312.pyc
      │  │  │             get_vector.cpython-38.pyc
      │  │  │             model.cpython-310.pyc
      │  │  │             model.cpython-311.pyc
      │  │  │             model.cpython-312.pyc
      │  │  │             model.cpython-38.pyc
      │  │  │
      │  │  └─01-讲义
      │  │       02-基于LangChain+ChatGLM-6B实现物流行业信息咨询.pdf
      │  │
      │  ├─9月19号
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    01-千帆大模型.pdf
      │  │  │    01-阿里百炼平台.pdf
      │  │  │    02-千帆大模型的使用.zip
      │  │  │    图表分析数据.md
      │  │  │
      │  │  └─02-数据
      │  │       sample-text-dialog-unsort-jsonl.zip
      │  │       清洗emoji数据的demo数据集.zip
      │  │
      │  ├─9月21号
      │  │  ├─01-讲义
      │  │  │    01-Function Call的原理及简单应用.pdf
      │  │  │    01-虚拟试衣背景.pdf
      │  │  │    02-阿里PAI平台.pdf
      │  │  │    03-阿里云注册及开通PAI.pdf
      │  │  │    04-PAI_DSW的环境搭建.pdf
      │  │  │    05-虚拟试衣实践.pdf
      │  │  │    06-资源清理.pdf
      │  │  │    PAI平台开通指南.pdf
      │  │  │
      │  │  └─03-代码
      │       └─weights
      │                glass.safetensors
      │                model-plaidshirtprogrammer.ckpt
      │
      ├─06阶段：配套资料
      │    人工智能-求职自我介绍以及项目描述参考模板.docx
      │    大模型训练营-大模型时代 .pdf
      │    大模型训练营—简历优化 .pdf
      │    简历优化及面试注意事项.txt
      │    论文导读.zip
      │
      └─AI大模型赠送资料
            11本AI大模型相关电子书.zip
            简历模板.zip

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