课程目录

• 1 课程综述
• 2 神经网络
• 3 Transformer架构
• 4 从GPT 到GPT 3.5的华丽升级
• 5 Fine tuning
• 6 GPU
• 7 LLM产品架构
• 8 Prompt GPT & assistant API
• 9 Function call & RAG
• 10 Agent
• 11 多模态Transformer
• 12 视觉识别和处理模型原理
• 13 视觉生成
• 14. 视频生成 sora
• 15 行业课1 概述
• 16 行业课2 电商
• 17 行业课3 教育行业
• 18 行业课4 医疗行业
• 19.行业课5 泛娱乐
• 20.行业课6 企业搜索与企业办公
• 21 行业课7 人力资源
• demo1 支小助
• demo2 下集
• demo2 自动化数据分析Agent
• demo3 自动化市场调研
• tree.txt
• 行业课1 概述
• 行业课8 在线客服及在线销售
• 行业课9 法务与法律
• 番外篇
• demo1 支小助
• demo2 下集
• demo2 自动化数据分析Agent
• demo3 自动化市场调研
• 番外追新课 Sapiens
• 番外追新课2 智谱GLM
• 试听课1大语言模型的商业案例与核心技术揭秘
• 试听课2多模态的行业巨变与核心技术
• 课程资料
• demo涉及到的文件（包含代码文件）
• LLMBook
• sapiens
• 第10节 利用Agent技术让AI像人类一样拆解任务并逐一完成 -学生版
• 第11节 多模态领域的Transformer(4)
• 第11节课论文资料
• 第12节课件及相关学习资料
• 第13节 视觉生成模型
• 第13节课相关论文资料
• 第14节课学习资料
• 第14节课学习资料_1220233412
• 第1节 课程综述+以Llama 和GLM 为首的开源生态追赶OpenAI的真实进程
• 第2节 探索神经网络的奥秘
• 第3节 揭秘Transformer的真面目 （学生版）
• 第4节课-从GPT 到GPT 3.5的华丽升级
• 第5节 Fine-tuning 微调艺术-学生版
• 第6节 GPU的必备知识点-学生版
• 第7节 基于LLM开发完整AI产品-学生版
• 第8节 Prompt GPTs与Assistants API 学生版
• 第9节 Function Calling & RAG 学生版
• 第二节课demo拆解实操资料
• 工程数学 线性代数 第七版 同济大学
• 行业课1 大模型与各垂直行业部门落地情况概述
• 行业课2 电商及零售行业案例
• 行业课3 教育行业
• 行业课4 医疗行业
• 行业课5 泛娱乐
• 行业课6 企业搜索与企业办公
• 行业课7 人力资源
• 行业课8 在线客服与在线销售
• 行业课9 法务与法律