【S0464】黑马AI大模型训练营2期视频教程
Java吧 视频教程： 黑马AI大模型训练营2期视频教程Java教程编号：【S0464】-166
〖课程目录〗：
——/黑马AI大模型训练营2期/
├──AI大模型 赠送资料
| ├──11本AI大模型相关电子书.zip309.49M
| └──简历模板.zip2.03M
├──AI大模型 直播资料
| ├──5月28日
| | ├──01-讲义
| | ├──02-笔记
| | ├──03-代码
| | └──04-拓展
| ├──5月30日
| | ├──01-讲义
| | ├──02-笔记
| | ├──03-代码
| | └──04-拓展
| ├──6月11日
| | └──01-讲义
| ├──6月13号
| | ├──01-讲义
| | └──开源的LLM.pdf32.56kb
| ├──6月15日
| | ├──01-讲义
| | └──大模型的微调.pdf23.48kb
| ├──6月18日
| | └──01-讲义
| ├──6月1日
| | ├──01-讲义
| | ├──02-笔记
| | └──03-代码
| ├──6月20日
| | ├──01-讲义
| | ├──02-代码
| | ├──03-weights
| | ├──1.环境要求.pdf110.79kb
| | ├──金融领域的行业动态分析.pdf63.26kb
| | └──金融领域的行业动态分析.xmind204.46kb
| ├──6月22日
| | ├──01-讲义
| | └──02-代码
| ├──6月24号
| | ├──PAI_DSW的环境搭建.pdf2.26M
| | ├──PAI平台开通指南.pdf3.78M
| | └──虚拟试衣实践.pdf5.23M
| ├──6月25号
| | ├──01-讲义
| | └──02-code
| ├──6月27号
| | ├──01-讲义
| | ├──03-code
| | └──2307.16789v2.pdf1.95M
| ├──6月30日
| | ├──01-讲义
| | └──02-代码
| ├──6月4日
| | ├──讲义
| | └──软件
| ├──6月7日
| | ├──软件
| | ├──大模型应用工具实战02.pdf7.67M
| | └──作业.txt0.26kb
| ├──6月8日
| | ├──01-讲义
| | ├──02-代码
| | ├──LLM背景介绍.pdf42.74kb
| | └──大模型项目研发流程.pdf279.65kb
| ├──7月11日
| | ├──01-讲义
| | └──02-代码
| ├──7月14日
| | ├──01-讲义
| | ├──代码同7月11号
| | ├──基于BERT+PET实现文本分类.xmind274.30kb
| | └──怎么使用GPU？训练使用.pdf56.23kb
| ├──7月16日
| | ├──01-讲义
| | └──02-代码
| ├──7月18日
| | ├──01-讲义
| | └──基于Bert+P-tuning的文本分类.xmind248.23kb
| ├──7月21日
| | ├──01-讲义（与7月18号一样）
| | ├──02-代码
| | ├──趋动云使用《补充》.pdf3.11M
| | └──趋动云执行chatglm.pdf140.30kb
| ├──7月23日
| | └──01-讲义
| ├──7月25日
| | ├──01-讲义
| | └──02-代码
| ├──7月28日
| | ├──01-讲义
| | ├──02-代码同7月25日代码
| | └──多模态大模型（文生图）.xmind244.35kb
| ├──7月29日
| | ├──大模型训练营2期-大模型时代 .pdf2.95M
| | ├──大模型训练营2期—简历优化 .pdf680.04kb
| | ├──简历格式模板.zip68.42M
| | ├──简历优化及面试注意事项.txt0.72kb
| | ├──论文导读.zip54.89M
| | └──人工智能-求职自我介绍以及项目描述参考模板.docx20.83kb
| ├──7月2日
| | ├──01-讲义
| | └──02-code
| ├──7月4日
| | ├──01-code
| | └──01-讲义
| ├──7月7日
| | ├──01-code
| | ├──02-讲义
| | ├──基于GPT2的医疗机器人聊天系统.pdf91.16kb
| | └──截图.png76.69kb
| ├──7月9日
| | ├──01-code
| | ├──02-讲义
| | ├──基于GPT2的医疗机器人聊天系统.pdf91.16kb
| | └──截图.png76.69kb
| └──第一周-大模型必备Python语言
| | ├──01-讲义
| | ├──02-软件
| | └──03-代码
├──大模型前置课
| ├──第二章 pytorch框架
| | ├──22-张量的拼接操作.mp410.08M
| | ├──23-自动微分模块.mp436.03M
| | ├──24-线性回归简介.mp412.02M
| | ├──25 26-线性回归的损失函数.mp46.20M
| | ├──26 27-梯度下降算法.mp418.51M
| | ├──27 28-线性回归实现流程.mp411.71M
| | ├──28 29-线性回归数据集构建.mp413.99M
| | ├──29 30-线性回归模型构建.mp49.24M
| | ├──30 31-线性回归模型训练与预测.mp420.61M
| | ├──01-深度学习简介_ev.mp47.42M
| | ├──02-pytorch简介和安装方法_ev.mp45.87M
| | ├──03-pytorch内容说明_ev.mp41.88M
| | ├──04-张量的基本创建方法_ev.mp418.66M
| | ├──05-线性张量和随机张量_ev.mp47.82M
| | ├──06-创建全0、全1和指定值的张量_ev.mp46.21M
| | ├──07-张量元素类型转换_ev.mp49.00M
| | ├──08-张量创建内容总结_ev.mp44.90M
| | ├──09-张量转换为数组_ev.mp47.15M
| | ├──10-数组转换为张量_ev.mp49.92M
| | ├──11-张量标量数值的获取_ev.mp47.22M
| | ├──12-张量的基本运算_ev.mp416.21M
| | ├──13-张量的点乘运算_ev.mp47.18M
| | ├──14-张量的乘法运算_ev.mp49.37M
| | ├──15-张量的运算函数_ev.mp414.78M
| | ├──16-张量的索引操作_ev.mp425.71M
| | ├──17-张量的多维索引_ev.mp412.46M
| | ├──18-张量的reshape方法_ev.mp411.87M
| | ├──19-张量的squeeze和unsqueeze方法_ev.mp412.70M
| | ├──20-张量的transpose和permute方法_ev.mp415.27M
| | └──21-张量的view方法_ev.mp411.43M
| ├──第三章 神经网络
| | ├──01-神经网络内容简介.mp42.60M
| | ├──02-神经元的设计.mp49.08M
| | ├──03-神经网络的构成.mp411.55M
| | ├──04-激活函数的作用.mp416.69M
| | ├──05-sigmoid激活.mp410.08M
| | ├──06-relu激活.mp47.76M
| | ├──07-softmax激活.mp42.83M
| | ├──08-常见的激活函数和选择方法.mp410.55M
| | ├──09-神经网络的构建.mp436.01M
| | ├──10-网络参数量的统计方法.mp46.27M
| | ├──11-神经网络的优缺点.mp44.84M
| | ├──12-损失函数.mp412.20M
| | ├──13-梯度下降算法.mp410.85M
| | ├──14-反向传播算法.mp430.85M
| | ├──15-价格分类案例需求分析.mp412.44M
| | ├──16-数据集获取.mp419.33M
| | ├──17 18-模型构建.mp413.36M
| | ├──18 19-模型训练.mp422.54M
| | ├──19 20-模型评估.mp415.32M
| | ├──20 21-NLP概述.mp46.79M
| | ├──21 22-transformer结构介绍.mp422.25M
| | └──22 23-transformer实现汉译英.mp423.78M
| ├──第一章 Python 基础前置课
| | ├──01-（了解）Python语言简介.mp47.23M
| | ├──02-（重点）Anaconda3软件安装.mp47.68M
| | ├──03-（重点）PyCharm软件的安装与激活.mp414.17M
| | ├──04-（重点）PyCharm配置与Python入门程序编写.mp49.15M
| | ├──05-（重点）Python中的注释.mp48.72M
| | ├──06-（重点）Python中的变量.mp48.80M
| | ├──07-（重点）Python中的四种基本数据类型.mp413.07M
| | ├──08-（重点）Python中的运算符.mp49.47M
| | ├──09-（重点）Python中的输入与输出操作.mp420.98M
| | ├──10-（重点）Python中的print()格式化输出.mp410.59M
| | ├──11-（重点）Python中的if选择结构.mp47.42M
| | ├──12-（重点）Python的if...else结构与if...elif...else多分支结构.mp413.60M
| | ├──13-（重点）if嵌套结构.mp410.11M
| | ├──14-（重点）Python实现猜拳游戏开发.mp412.83M
| | ├──15-（重点）Python中模块的导入与使用.mp410.56M
| | ├──16-（重点）Python中的for循环结构.mp47.09M
| | ├──17-（重点）for循环与range()函数结合使用.mp410.88M
| | ├──18-（重点）for循环中的两大关键词.mp411.11M
| | ├──19-（重点）for循环综合案例之猜数字游戏开发.mp49.22M
| | ├──20-（重点）列表容器定义与增删改查操作.mp416.19M
| | ├──21-（重点）列表其他操作.mp48.29M
| | ├──22-（重点）列表的切片操作.mp419.49M
| | ├──23-（重点）列表相关函数与操作方法.mp420.34M
| | ├──24-（重点）Python中的元组定义与访问.mp49.50M
| | ├──25-（重点）字典的定义与增删改查操作.mp413.97M
| | ├──26-（重点）集合的定义与使用.mp411.34M
| | ├──27-（重点）函数的定义与调用.mp419.44M
| | ├──28-（重点）Python中变量的作用域.mp415.37M
| | ├──29-（扩展）global关键字的使用.mp47.97M
| | ├──30-（重点）函数的两种传参方式（位置传递与关键词传递）.mp48.88M
| | ├──31-（重点）默认值参数.mp47.10M
| | ├──32-（重点）不定长参数.mp413.04M
| | ├──33-（重点）lambda表达式.mp419.66M
| | ├──34-（重点）面向过程与面向对象.mp411.60M
| | ├──35-（重点）面向对象类和对象的概念.mp410.35M
| | ├──36-（重点）面向对象中的self关键字.mp48.52M
| | ├──37-（重点）对象属性的设置与获取.mp46.49M
| | ├──38-（重点）__init__()魔术方法的使用_ev.mp411.72M
| | ├──39-（重点）__call__魔术方法的使用_ev.mp47.51M
| | ├──40-（重点）Python中类的继承_ev.mp411.13M
| | ├──41-（重点）继承中的重写操作_ev.mp416.28M
| | └──42-（重点）super()强制调用父类属性和方法_ev.mp424.83M
| └──课程资料
| | ├──python基础
| | ├──深度学习基础
| | ├──深度学习基础
| | ├──深度学习基础【找it教程dbbp.net】【微信648765304】
| | └──神经网络
├──001-大模型必备Python语言.mp4668.71M
├──002-大模型必备Python语言.mp4779.52M
├──003-大模型必备Python语言.mp41.19G
├──004-大模型必备Python语言.mp42.92M
├──005-大模型必备Python语言.mp4873.40M
├──006-大模型前置知识.mp41.07G
├──007-大模型前置知识.mp4797.03M
├──008-大模型前置知识.mp4864.47M
├──009-大模型前置知识.mp4910.21M
├──010-大模型应用工具实战.mp4922.96M
├──011-大模型应用工具实战.mp447.63M
├──012-大模型应用工具实战.mp4927.08M
├──013-大模型开发入门.mp4323.25M
├──014-大模型开发入门.mp4171.43M
├──015-主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4213.08M
├──016-大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4181.06M
├──017-大模型提示词工程应用1.mp4228.82M
├──018-大模型提示词工程应用2.mp493.67M
├──019-大模型提示词工程应用3.mp4179.96M
├──020-大模型提示词.mp4543.21M
├──021-【项目1】金融行业动态风向评估.mp4534.72M
├──022-企业级大模型定制平台.mp4158.13M
├──023-企业级大模型定制平台.mp4290.83M
├──024-企业级大模型定制平台.mp4177.78M
├──025-电商虚拟试衣.mp4199.93M
├──026-（新增）大模型开发工具Function Call的原理及实践.mp4632.56M
├──027-（新增）GPTs与Assistant API.mp4627.12M
├──028-（新增）大模型Agent的原理及实践.mp4901.23M
├──029-（新增）大模型Agent的原理及实践.mp4477.16M
├──030-大模型开发工具longchain详解.mp4655.79M
├──031-【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4458.33M
├──032-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4869.79M
├──033-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4482.74M
├──034-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4455.94M java8.com
├──035-项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4489.81M
├──036-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4620.72M
├──037-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4341.15M
├──038-【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】.mp4477.58M
├──039-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4474.42M
├──040-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4826.65M
├──041-ChatGLM-6B+LoRA模型搭建+趋动云资源配置.mp4434.40M
├──042-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4587.01M
├──043-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4432.43M
├──044-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4555.80M
├──045-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp436.81M
├──046-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp41.95M
├──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]】.mp4258.54M
├──048-大模型加餐课（面试指导）.mp4707.58M
└──049-大模型加餐课（模型部署）.mp4892.95M
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