【全748集】目前B站最详细的AI应用开发全套教程,涵盖所有知识点!七天就能从小白到大佬,少走99%的弯路,很难找这么全,赶紧存下吧!
Parts
- P1 · 【零基础必看】AI大模型应用开发从0到1学习路线
- P2 · 【认知篇】01.什么是AI大模型开发
- P3 · 【认知篇】02.RAG的基本原理
- P4 · 【认知篇】03.微调的基本原理
- P5 · 【认知篇】04.本地安装部署DeepSeek大模型
- P6 · 【认知篇】05.通过API访问本地部署的大模型
- P7 · 【认知篇】06.通过Dify构建大模型应用并和已有系统集成
- P8 · 【认知篇】07.通过Dify的API和已有系统集成
- P9 · 【认知篇】08.基于本地大模型和Dify打造本地化RAG知识库
- P10 · 【认知篇】09.基于原生RAG应用开发了解RAG原理
- P11 · 【进阶篇】10、认识大模型Agent
- P12 · 【进阶篇】11、Agent Prompt 模板设计
- P13 · 【进阶篇】12、 Agent Tuning
- P14 · 【进阶篇】13、Agent 泛化性提升
- P15 · 【进阶篇】14、Agent Funing 项目
- P16 · 【进阶篇】15、使用CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用
- P17 · 【进阶篇】16、技术研究员智能体案例
- P18 · 【进阶篇】17、健康档案助手智能体案例
- P19 · 【进阶篇】18、多个Agent协作完成高效软件编码
- P20 · 【进阶篇】19、让任务以JSON数据格式并最终任务以JSON格式输出
- P21 · 【进阶篇】20、在任务执行中做HumanFeedback(人类反馈)
- P22 · 【进阶篇】21、快速搭建AI Agent工作流(上)
- P23 · 【进阶篇】22、快速搭建AI Agent复杂工作流(下)
- P24 · 【进阶篇】23、13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge
- P25 · 【进阶篇】24、 OpenAI's Swarm开源Agent框架
- P26 · 【进阶篇】25、微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强
- P27 · 【进阶篇】26、国产之光?MetaGPT多智能体开源框架
- P28 · 【进阶篇】27、 PydanticAI开源框架
- P29 · 【进阶篇】28、微软Agent开源框架AutoGen正式发布全新重构版本V0.4
- P30 · 【进阶篇】29、微软Agent开源框架AutoGen Studio低代码开发平台
- P31 · 【进阶篇】30、 微软AutoGen开源框架Extensions扩展库
- P32 · 【进阶篇】31、微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4(上)
- P33 · 【进阶篇】32、微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4(中)
- P34 · 【进阶篇】33、微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4(下)
- P35 · 【进阶篇】34、OpenAI Agents SDK开源框架发布
- P36 · 【进阶篇】35.RAG初识
- P37 · 【进阶篇】36.RAG索引的构建
- P38 · 【进阶篇】37.RAG检索重排
- P39 · 【进阶篇】38.RAG文档分块
- P40 · 【进阶篇】39.RAG文本向量化
- P41 · 【进阶篇】40.GraphRAG 原理
- P42 · 【进阶篇】41.LangChain开发的RAG
- P43 · 【提升篇】42.智能体常用技术-Langchain
- P44 · 【提升篇】43.Langchain环境搭建_通义模型应用
- P45 · 【提升篇】44.Langchain环境搭建_其它模型应用
- P46 · 【提升篇】45.Langchain环境搭建_ollama模型加载
- P47 · 【提升篇】46.Langchain环境搭建_本地模型应用
- P48 · 【提升篇】47.Langchain关键对象_提示词模板
- P49 · 【提升篇】48.Langchain关键对象_输出格式化
- P50 · 【提升篇】49.Langchain关键对象_链式调用
- P51 · 【提升篇】50.Langchain响应_流式响应
- P52 · 【提升篇】51.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
- P53 · 【提升篇】52.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
- P54 · 【提升篇】53.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
- P55 · 【提升篇】54.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
- P56 · 【提升篇】55.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
- P57 · 【提升篇】56.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
- P58 · 【提升篇】57.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
- P59 · 【提升篇】58.Langchain工具_工具封装
- P60 · 【提升篇】59.Langchain工具_实战_封装天气API接口
- P61 · 【提升篇】60.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
- P62 · 【提升篇】61.Langchain工具_实战_优化天气API接口
- P63 · 【提升篇】62.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
- P64 · 【提升篇】63.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
- P65 · 【提升篇】64.快速了解LangGraph
- P66 · 【提升篇】65.langgraph2-使用LangGraph构建Agent智能体_上
- P67 · 【提升篇】66.langgraph3-使用LangGraph构建Agent智能体_下
- P68 · 【提升篇】67. langgraph4-LangGraph接入MCP
- P69 · 【提升篇】68.langgraph5-深度理解Graph_上
- P70 · 【提升篇】69. langgraph6-深度理解Graph_下
- P71 · 【提升篇】70.langgraph7-使用LangGraph构建多智能体工作流
- P72 · 【提升篇】71. langgraph8-零帧起手,实现多智能体工作流
- P73 · 【实战篇】72.模型微调介绍
- P74 · 【实战篇】73.模型训l练利器HuggingFace
- P75 · 【实战篇】74.什么是模型
- P76 · 【实战篇】75.什么是模型训练
- P77 · 【实战篇】76.求解器
- P78 · 【实战篇】77.一些常用的损失函数
- P79 · 【实战篇】78.复习总结
- P80 · 【实战篇】79.什么是训练预训练微调轻量化微调
- P81 · 【实战篇】80.Transformer结构简介
- P82 · 【实战篇】81.轻量化微调
- P83 · 【实战篇】82.实战
- P84 · 【实战篇】83.数据准备与处理
- P85 · 【实战篇】84.私有化大模型1 (详细介绍)
- P86 · 【实战篇】85.私有化大模型1(部署前准备工作)
- P87 · 【实战篇】86. 私有化大模型(详细部署过程)
- P88 · 【实战篇】87.私有化大模型1(如何使用该模型)
- P89 · 【实战篇】88.基于向量检索的RAG实现
- P90 · 【实战篇】89.基于RAG实现智能问答系统
- P91 · 【实战篇】90.项目实战:RAG企业知识库(上)
- P92 · 【实战篇】91.项目实战:RAG企业知识库(下)
- P93 · 【实战篇】92.智能招聘面试模拟系统(上)
- P94 · 【实战篇】93.智能招聘面试模拟系统(下)
- P95 · 【Agent应用案例1-基础】94.官方基础应用案例
- P96 · 【Agent应用案例3-进阶】95.健康档案助手智能体案例
- P97 · 【Agent应用案例3-进阶】96.AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen
- P98 · 【Agent应用案例3-进阶】97.AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具
- P99 · 【Agent应用案例3-进阶】98.CrewAI项目原理与实战:Crew,Task,A
- P100 · 【Agent应用案例3-进阶】99.Agent项目实战—【搭建Agent智能销售助理】
Description
陆陆续续也整理了不少资源,希望能帮大家少走一些弯路!无论是学业还是事业,都希望你顺顺利利 看在UP这么努力的份上,求个三连+关注嘛 1️⃣ 大模型入门学习路线图(附学习资源) 2️⃣ 大模型方向必读书籍PDF版 3️⃣ 大模型面试题库 4️⃣ 大模型项目源码 5️⃣ 超详细海量大模型LLM实战项目 6️⃣ Langchain/RAG/Agent学习资源 7️⃣ LLM大模型系统0到1入门学习教程 8️⃣ 吴恩达最新大模型视频+课件
Comments
看完这期内容,不少朋友问大模型怎么系统入门、落地实战。我整理了【全套学习路线、实战案例+代码等等】[星星眼]想跟着系统学的朋友评论“已关注,111”,我来挨个分享+入门指引~
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已关 求分享
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别觉得AI离你很远,现在连写文案、做设计、写代码都开始被AI渗透了。如果现在不主动去拥抱AI,再过半年,你可能就会被更懂AI的同行给挤掉。所以一起加油吧!!!
三连送上~
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