【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

  1. P1 · 【零基础必看】AI大模型应用开发从0到1学习路线
  2. P2 · 【认知篇】01.什么是AI大模型开发
  3. P3 · 【认知篇】02.RAG的基本原理
  4. P4 · 【认知篇】03.微调的基本原理
  5. P5 · 【认知篇】04.本地安装部署DeepSeek大模型
  6. P6 · 【认知篇】05.通过API访问本地部署的大模型
  7. P7 · 【认知篇】06.通过Dify构建大模型应用并和已有系统集成
  8. P8 · 【认知篇】07.通过Dify的API和已有系统集成
  9. P9 · 【认知篇】08.基于本地大模型和Dify打造本地化RAG知识库
  10. P10 · 【认知篇】09.基于原生RAG应用开发了解RAG原理
  11. P11 · 【进阶篇】10、认识大模型Agent
  12. P12 · 【进阶篇】11、Agent Prompt 模板设计
  13. P13 · 【进阶篇】12、 Agent Tuning
  14. P14 · 【进阶篇】13、Agent 泛化性提升
  15. P15 · 【进阶篇】14、Agent Funing 项目
  16. P16 · 【进阶篇】15、使用CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用
  17. P17 · 【进阶篇】16、技术研究员智能体案例
  18. P18 · 【进阶篇】17、健康档案助手智能体案例
  19. P19 · 【进阶篇】18、多个Agent协作完成高效软件编码
  20. 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
  21. P21 · 【进阶篇】20、在任务执行中做HumanFeedback(人类反馈)
  22. P22 · 【进阶篇】21、快速搭建AI Agent工作流(上)
  23. P23 · 【进阶篇】22、快速搭建AI Agent复杂工作流(下)
  24. P24 · 【进阶篇】23、13个应用案例带你轻松搞定CrewAI新版本功能Knowledge
  25. P25 · 【进阶篇】24、 OpenAI's Swarm开源Agent框架
  26. P26 · 【进阶篇】25、微软AutoGen开源Agent框架亲测真的很强
  27. P27 · 【进阶篇】26、国产之光?MetaGPT多智能体开源框架
  28. P28 · 【进阶篇】27、 PydanticAI开源框架
  29. 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
  30. P30 · 【进阶篇】29、微软Agent开源框架AutoGen Studio低代码开发平台
  31. P31 · 【进阶篇】30、 微软AutoGen开源框架Extensions扩展库
  32. P32 · 【进阶篇】31、微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4(上)
  33. P33 · 【进阶篇】32、微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4(中)
  34. P34 · 【进阶篇】33、微软Agent开源框架AutoGen全新重构V4(下)
  35. P35 · 【进阶篇】34、OpenAI Agents SDK开源框架发布
  36. P36 · 【进阶篇】35.RAG初识
  37. P37 · 【进阶篇】36.RAG索引的构建
  38. P38 · 【进阶篇】37.RAG检索重排
  39. P39 · 【进阶篇】38.RAG文档分块
  40. P40 · 【进阶篇】39.RAG文本向量化
  41. P41 · 【进阶篇】40.GraphRAG 原理
  42. P42 · 【进阶篇】41.LangChain开发的RAG
  43. P43 · 【提升篇】42.智能体常用技术-Langchain
  44. P44 · 【提升篇】43.Langchain环境搭建_通义模型应用
  45. P45 · 【提升篇】44.Langchain环境搭建_其它模型应用
  46. P46 · 【提升篇】45.Langchain环境搭建_ollama模型加载
  47. P47 · 【提升篇】46.Langchain环境搭建_本地模型应用
  48. P48 · 【提升篇】47.Langchain关键对象_提示词模板
  49. P49 · 【提升篇】48.Langchain关键对象_输出格式化
  50. P50 · 【提升篇】49.Langchain关键对象_链式调用
  51. P51 · 【提升篇】50.Langchain响应_流式响应
  52. P52 · 【提升篇】51.Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
  53. P53 · 【提升篇】52.Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
  54. P54 · 【提升篇】53.Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
  55. P55 · 【提升篇】54.Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
  56. P56 · 【提升篇】55.Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
  57. P57 · 【提升篇】56.Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
  58. P58 · 【提升篇】57.Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
  59. P59 · 【提升篇】58.Langchain工具_工具封装
  60. P60 · 【提升篇】59.Langchain工具_实战_封装天气API接口
  61. P61 · 【提升篇】60.Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
  62. P62 · 【提升篇】61.Langchain工具_实战_优化天气API接口
  63. P63 · 【提升篇】62.Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
  64. P64 · 【提升篇】63.Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
  65. P65 · 【提升篇】64.快速了解LangGraph
  66. P66 · 【提升篇】65.langgraph2-使用LangGraph构建Agent智能体_上
  67. P67 · 【提升篇】66.langgraph3-使用LangGraph构建Agent智能体_下
  68. P68 · 【提升篇】67. langgraph4-LangGraph接入MCP
  69. P69 · 【提升篇】68.langgraph5-深度理解Graph_上
  70. P70 · 【提升篇】69. langgraph6-深度理解Graph_下
  71. P71 · 【提升篇】70.langgraph7-使用LangGraph构建多智能体工作流
  72. P72 · 【提升篇】71. langgraph8-零帧起手,实现多智能体工作流
  73. P73 · 【实战篇】72.模型微调介绍
  74. P74 · 【实战篇】73.模型训l练利器HuggingFace
  75. P75 · 【实战篇】74.什么是模型
  76. P76 · 【实战篇】75.什么是模型训练
  77. P77 · 【实战篇】76.求解器
  78. P78 · 【实战篇】77.一些常用的损失函数
  79. P79 · 【实战篇】78.复习总结
  80. P80 · 【实战篇】79.什么是训练预训练微调轻量化微调
  81. P81 · 【实战篇】80.Transformer结构简介
  82. P82 · 【实战篇】81.轻量化微调
  83. P83 · 【实战篇】82.实战
  84. P84 · 【实战篇】83.数据准备与处理
  85. P85 · 【实战篇】84.私有化大模型1 (详细介绍)
  86. P86 · 【实战篇】85.私有化大模型1(部署前准备工作)
  87. P87 · 【实战篇】86. 私有化大模型(详细部署过程)
  88. P88 · 【实战篇】87.私有化大模型1(如何使用该模型)
  89. P89 · 【实战篇】88.基于向量检索的RAG实现
  90. P90 · 【实战篇】89.基于RAG实现智能问答系统
  91. P91 · 【实战篇】90.项目实战:RAG企业知识库(上)
  92. P92 · 【实战篇】91.项目实战:RAG企业知识库(下)
  93. P93 · 【实战篇】92.智能招聘面试模拟系统(上)
  94. P94 · 【实战篇】93.智能招聘面试模拟系统(下)
  95. P95 · 【Agent应用案例1-基础】94.官方基础应用案例
  96. P96 · 【Agent应用案例3-进阶】95.健康档案助手智能体案例
  97. P97 · 【Agent应用案例3-进阶】96.AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen
  98. 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
  99. P99 · 【Agent应用案例3-进阶】98.CrewAI项目原理与实战:Crew,Task,A
  100. 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

吴恩达Agents 2026-06-29

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~

♥ 4

識郎 2026-08-01

已关 求分享

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额具体时间 2026-07-03

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好momo上岸版 2026-06-29

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kggjvgh 2026-06-29

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智salm 2026-06-29

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robertbao 2026-07-16

666

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乐uuuuu 2026-07-08

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陌弥仙 2026-06-30

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七贰w 2026-06-29

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谁碰了我的拼豆 2026-06-29

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Nino_王 2026-06-29

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吴恩达Agents 26d ago

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!!!

智salm 2026-06-29

三连送上~

IELTSAdvantage 2026-06-29

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