AI大模型应用开发实战营7期

AI大模型应用开发实战营7期资源介绍:

成为大模型新时代中，懂AI、能实战的技术型开发人才. 彭靖田。一站式掌握硬件、理论、LangChain 开发框架和项目实战技能, 从设计到部署，深度实践大模型应用开发落地全流程智谱，AI技术专家从理论到实践，GLM大模型技术深度解析与实战。

资源目录:

├── 第9周-第22章 智谱AI GLM篇
│ ├── 5. 使用 GLM-4 从 0 到 1 搭建并优化 RAG 程序_
│ ├── 9. 超拟人大模型 CharacterGLM：理论与实战_
│ ├── 4. 使用 GLM-4 API 构建模型和应用_
│ ├── 6. Diffusion 原理介绍_
│ ├── 3. API 基础教学和实战_
│ ├── 8. CogView3 及 API 调用演示_
│ ├── 9.超拟人大模型CharacterGLM：理论与实战.pdf
│ ├── 9.code.zip
│ ├── 7. 模型训练的数据优化（DALLE3）_
│ ├── 1. GLM 大模型家族介绍_
│ ├── 6.CogView3 & CharGLM 理论与实战.pdf
│ ├── 5.使用GLM-4从0到1搭建并优化RAG程序.pdf
│ ├── 3.问题解决办法.txt
│ ├── 2. 智谱第四代 API 介绍_
│ ├── 2-GLM-4、GLM-4V API 调用实践.pdf
│ ├── 1-GLM大模型家族介绍.pdf
├── 第8周-第21章 ChatGLM3-6B大模型应用开发
│ ├── 课件
│ │ ├── 第21章-国产大模型 ChatGLM3 应用开发.pdf
│ ├── 3.基于 ChatGLM3-6B 的大模型应用开发_
│ ├── 2.智谱 AI GLM 大模型家族_
│ ├── 1.章节介绍_
├── 第8周-第20章 大模型开源生态与硬件选型
│ ├── 课件
│ │ ├── 第20章-大模型开源生态与硬件选型.pdf
│ ├── 2. 大模型时代的Github：Hugging Face_
│ ├── 3. 显卡选型推荐指南_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第7周-第18章 生产级大模型应用开发平台 LangSmith
│ ├── 课件
│ │ ├── 第18章 生产级大模型应用开发平台 LangSmith.pdf
│ ├── 6. LangSmith 上手实战_
│ ├── 5. LangSmith 平台功能介绍_
│ ├── 3. LangSmith 账号申请与开发环境搭建_
│ ├── 2. LangSmith 是什么？_
│ ├── 4. LangSmith 服务协议与计价规则_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第8周-第19章 大模型应用落地与数据隐私
│ ├── 课件
│ │ ├── 第19章-大模型应用落地与数据隐私.pdf
│ ├── 4. 大语言模型应用的法规合规性_
│ ├── 2. 大模型时代的开源与数据协议_
│ ├── 3. 大语言模型的可解释性_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第7周-第16章 实战房产销售机器人Sales-Consultant
│ ├── 课件
│ │ ├── 第16章-实战房产销售机器人Sales-Consultant.pdf
│ ├── 4. 实战 LangChain 版 Sales-Consultant_
│ ├── 3. Sales-Consultant 技术方案与架构设计_
│ ├── 2. Sales-Consultant 业务流程与价值分析_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第7周-第17章 LangChain表达式语言（LCEL）入门与实战
│ ├── 课件
│ │ ├── 第17章 LangChain表达式语言（LCEL）入门与实战.pdf
│ ├── 7. 实战 LCEL 开发与应用_
│ ├── 6. LCEL 进阶使用：整合复杂逻辑的多链_
│ ├── 5. LCEL vs LangChain 古典语法_
│ ├── 3. LCEL 设计理念与优势_
│ ├── 4. LCEL Runnable 协议设计与使用_
│ ├── 2. LangChain Expression Language 是什么_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第5周-第12章 大模型应用开发框架LangChain(中篇)
│ ├── 课件
│ │ ├── 第12章-大模型应用开发框架LangChain(中).pdf
│ ├── 3. 实战：大模型应用的最佳实践Chains_
│ ├── 5. 实战：大模型应用记忆系统Memory_
│ ├── 2. 大模型应用的最佳实践Chains_
│ ├── 4. 大模型应用记忆系统Memory_
│ ├── 1. LangChain（中）章节介绍_
├── 第6周-第15章 实战 LangChain 版AutoGPT
│ ├── 课件
│ │ ├── 第15章-实战 LangChain 版AutoGPT.pdf
│ ├── 5. 实战 LangChain 版 Auto-GPT_
│ ├── 4. LangChain 版 Auto-GPT 源码实现解读_
│ ├── 3. LangChain 版 Auto-GPT 技术方案与架构设计_
│ ├── 2. Auto-GPT 项目定位与价值解读_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第5周-第13章 大模型应用开发框架LangChain(下篇)
│ ├── 课件
│ │ ├── 第13章-大模型应用开发框架LangChain(下).pdf
│ ├── 3. 实战：数据处理流Data Connection_
│ ├── 5. 实战：LangChain Agents_
│ ├── 2. 框架原生的数据处理流Data Connection_
│ ├── 4. 构建复杂应用的代理系统Agents_
│ ├── 1. LangChain（下）章节介绍_
├── 第6周-第14章 实战OpenAl-Translatorv2.0
│ ├── 课件
│ │ ├── 第14章-实战 LangChain版 OpenAI-Translator v2.0.pdf
│ ├── 5. 实战：基于 LangChain 优化的 OpenAI-Translator_
│ ├── 7. 实战 OpenAI-Translator v2.0 功能特性研发_
│ ├── 4. 基于 LangChain 优化的 OpenAI-Translator_
│ ├── 3. 实战Chat Model和Chat Prompt Template_
│ ├── 6. OpenAI-Translator v2.0 功能特性研发_
│ ├── 2. 深入理解Chat Model和Chat Prompt Template_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第4周-第9章 OpenAl 多模态开发入
│ ├── 课件
│ │ ├── 第9章：OpenAI 多模态开发入门.pdf
│ ├── 2. OpenAI 多模态能力总览_
│ ├── 3. 多模态开发入门：图生文 GPT-4V_
│ ├── 6. 多模态开发入门：音生文 Whisper_
│ ├── 5. 多模态开发入门：文生音 TTS_
│ ├── 4. 多模态开发入门：文生图 DALL·E 3_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第4周-第11章 大模型应用开发框架LangChain（上篇）
│ ├── 课件
│ │ ├── 第11章-大模型应用开发框架LangChain（上）.pdf
│ ├── 6. 模板化输入：Prompts & 语言模型：Models_
│ ├── 5. 标准化的大模型抽象：Mode IO_
│ ├── 3. 为什么需要LangChain、使用场景及模块化设计_
│ ├── 7. 规范化输出：Output Parsers_
│ ├── 4. LangChain 核心模块入门_
│ ├── 2. LangChain 是什么_
│ ├── 1. LangChain（上）章节介绍_
├── 第4周-第10章 实战：使用GPTBuilder开发定制化ChatGPT
│ ├── 课件
│ │ ├── 第10章 实战 使用 GPT Builder 开发定制化 ChatGPT.pdf
│ ├── 3. GPTs 热门应用分享_
│ ├── 5. 实战 GPT Builder 开发定制化 ChatGPT_
│ ├── 7. 使用 Action 构建更复杂的 GPTs_
│ ├── 6. 使用 GPT Builder 开发你的第一个 GPTs_
│ ├── 4. GPTs vs Assistants API_
│ ├── 2. GPTs 应用开发与生态_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第3周-第7章 第1部分 实战OpenAl-Translator
│ ├── 课件
│ │ ├── 第7章：实战OpenAI-Translator.pdf
│ ├── 5. OpenAI-Translator 模块设计_
│ ├── 4. 实战PDF解析库pdfplumber_
│ ├── 3. OpenAI-Translator 技术方案与架构设计_
│ ├── 1. OpenAI-Translator 市场需求分析_
│ ├── 2. OpenAI-Translator 产品定义与功能规划_
├── 第3周-第8章 实战ChatGPT Plugin开发
│ ├── 课件
│ │ ├── 第8章：实战 ChatGPT Plugin开发.pdf
│ ├── 2. ChatGPT Plugin 开发指南_
│ ├── 3. 实战天气预报（Weather Forecast）插件开发_
│ ├── 4. Function Calling vs ChatGPT plugin_
│ ├── 1. 实战 ChatGPT Plugin 章节介绍_
├── 第3周-第7章 第2部分 大模型应用开发入门：Assistants API
│ ├── 课件
│ │ ├── 第7章-大模型应用开发入门：Assistants API.pdf
│ ├── 4. 使用 Playground 调试 Assistants_
│ ├── 5. Assistants 开发实战_
│ ├── 2. Assistants API 快速入门_
│ ├── 3. Assistants 工具介绍与使用_
│ ├── 1. 章节介绍_
├── 第2周-第6章 大模型应用最佳实践
│ ├── 课件
│ │ ├── 第6章：AI大模型应用最佳实践.pdf
│ ├── 3. Function Calling – 使用 GPT 模型生成函数和参数_
│ ├── 2. AI 大模型应用最佳实践_
│ ├── 4. Function Calling – 使用 GPT 生成 SQL 查询并执行_
│ ├── 1.如何提升 GPT 模型使用效率与质量_
├── 第2周-第4章 大模型开发基础 -OpenAl Embedding
│ ├── 课件
│ │ ├── 第4章：大模型开发基础-Embedding.pdf
│ ├── 9.快速上手 OpenAI Embeddings_
│ ├── 3.“三个世界”与“图灵测试”_
│ ├── 6.表示学习怎么学_
│ ├── 4.计算机的数据表示_
│ ├── 5.表示学习与嵌入（Embedding）_
│ ├── 8.聚焦 Word Embedding_
│ ├── 7.如何评估表示学习_
│ ├── 2.通用人工智能的前夜_
│ ├── 1.本章内容概述_
├── 直播回放
│ ├── 8.13 开营分享_
│ ├── 10.17 第四次直播答疑_
│ ├── 8.20 第一次直播答疑_
│ ├── 9.26 第三次直播答疑_
├── 第2周-第5章 OpenAl 大模型开发与应用实践
│ ├── 课件
│ │ ├── 第5章：OpenAI 大模型开发与应用实践.pdf
│ ├── 7.OpenAI API 实战 – Models API_
│ ├── 10.OpenAI API 实战：使用 tiktoken 计算 token 数量_
│ ├── 9.OpenAI API 实战：聊天机器人初探（Chat Completion）_
│ ├── 8.OpenAI API 实战：文本内容补全初探（Text Completion）_
│ ├── 2.OpenAI 语言模型总览_
│ ├── 6.OpenAI API 入门 – 生成类 API_
│ ├── 5.OpenAI API 入门 – Models API_
│ ├── 4.Token 计费与计算_
│ ├── 3.OpenAI 模型基准测试与微调简述_
│ ├── 1.本章内容概述_
├── 第1周-第3章 提示学习
│ ├── 课件
│ │ ├── 第3章：提示学习.pdf
│ ├── 2.思维链（Chain-of-Thought, CoT）：开山之作_
│ ├── 4.思维树（Tree-of-Thoughts, ToT）：续写佳话(1)_
│ ├── 3.自洽性（Self-Consistency）：多路径推理_
│ ├── 1.什么是提示学习（Prompt Learning）_
├── 第1周-第2章 GPT模型家族-从始至今
│ ├── 课件
│ │ ├── 第2章：GPT模型家族-从始至今.pdf
│ ├── 5.GPT-4：一个新的开始_
│ ├── 3.从GPT-1到GPT-3.5：一路的风云变幻_
│ ├── 4.ChatGPT：赢在哪里_
│ ├── 2.GPT模型家族：从始至今_
│ ├── 1.本章内容概述_
├── 第1周-第1章 初探大模型-起源与发展
│ ├── 课件
│ │ ├── 第1章：初探大模型-起源与发展.pdf
│ │ ├── 课程安排.pdf
│ │ ├── 参考论文.zip
│ ├── 5.为什么需要注意力机制（Why）以及如何实现（How）_
│ ├── 7.走向不同：GPT与BERT的选择_
│ ├── 6.变革里程碑：Transformer的崛起_
│ ├── 1.课程整体内容安排_
│ ├── 3.初探大模型：起源与发展_
│ ├── 4.注意力机制是什么（What）_
│ ├── 2.本章内容概述_
├── 02-课程表.webp
├── 01-课前准备.docx