课程目录

• AI大模型应用第18期
• 1-AI大模型原理与API使用
• CASE-API使用
• 1-AI大模型原理与API使用
• 笔记20251108.txt
• 课前注册API KEY.txt (200.00 B)
• 10-神经网络基础与Tensorflow实战
• code
• 【tf示例】Case-二手车价格预测
• 1-神经网络基础与Tensorflow实战
• 笔记20251210.txt
• 11-Pytorch与视觉检测
• CNN_cases
• labelImg-master
• yolo-cases
• 1-Pytorch与视觉检测
• pytorch-1.ipynb
• pytorch-2.ipynb
• 笔记20251213.txt
• 12-Embeddings和向量数据库
• Case-ChatPDF-Faiss
• CASE-向量数据库
• hotel_recommendation
• word2vec
• 1-Embedding与向量数据库
• 笔记20251218.txt
• 13-RAG技术与应用
• CASE-ChatPDF-Faiss
• CASE-embedding使用
• CASEA-Query改写
• 1-RAG技术与应用
• 笔记20251221.txt
• 14-RAG多模态数据处理
• CASE-Gemini多模态处理
• CASE-切片策略
• CASE-迪士尼RAG助手
• 1-RAG多模态数据处理
• 2-NotebookLM使用
• 笔记20251225.txt
• 15-RAG高级技术与调优
• CASE-rerank
• CASE-知识库处理
• CASE-高效召回
• 1-RAG高级技术与调优
• 笔记20251228.txt
• 16-项目实战：企业知识库
• RAG-Challenge-2-main
• RAG-cy
• 1-项目实战：企业知识库
• 笔记20251230.txt
• 17-RAG相关面试辅导
• 1-RAG相关面试辅导
• 笔记20260104.txt
• 18-Function Calling与MCP
• CASE-Function Calling
• CASE-MCP
• Function Calling与MCP
• 笔记20260108.txt
• 19-Agent的自主规划与工具开发
• CASE-投顾AI助手（混合式）
• CASE-智能投研助手（深思熟虑）
• CASE-私募基金运作指引问答助手（反应式）
• 1-Agent的自主规划与工具开发
• 笔记20260111.txt
• 2-DeepSeek使用与Prompt工程
• ball
• 1-DeepSeek使用与提示词工程
• 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb
• 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.py
• 2-提示词工程使用.ipynb
• 2-提示词工程使用.py
• 3-deepseek-r1-7b使用.ipynb
• 3-deepseek-r1-7b使用.py (996.00 B)
• 4-model-download.ipynb (801.00 B)
• 5-ollama使用.py (564.00 B)
• 6-ollama-stream.py
• 7-ollama-fastapi-python客户端.py (168.00 B)
• 7-ollama-fastapi.py (995.00 B)
• requirements.txt (39.00 B)
• 笔记20251112.txt
• 20-Agent的能力优化与效果评估
• CASE-langfuse使用
• CASE-openevals使用
• CASE-投顾AI助手（效果评估）
• 1-Agent的能力优化与效果评估
• 笔记20260115.txt
• 21-构建Agent的搜索、感知与记忆能力
• CASE-AI搜索问答
• 【完成参考】CASE-AI搜索问答
• 1-构建Agent的搜索、感知与记忆能力
• 笔记20260118.txt
• 22-OpenManus开发实战
• CASE-daytona使用
• CASE-gui-plus使用
• OpenManus-cy
• OpenManus-gui
• OpenManus-rag
• 1-OpenManus开发实战
• 笔记20260122.txt
• 23-Agent相关面试辅导
• CASE-LangGraph_Agent_Manus
• Agent相关面试辅导
• 笔记20260125.txt
• 24-LangChain：多任务应用开发
• CASE-LangChain使用
• CASE-工具链组合
• CASE-搭建故障诊断Agent
• 1-LangChain：多任务应用开发
• 笔记20260128.txt
• 25-AI框架设计与选型
• CASE-多文件智能问答Agent
• AI框架设计与选型
• 笔记20260201.txt
• 26-HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调
• CASE-huggingface_cases
• HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调
• 笔记20260205.txt
• 27-开发框架相关面试辅导
• CASE-多文件智能问答Agent
• 开发框架相关面试辅导
• 笔记20260226.txt
• 28-LLM微调原理
• image_svd
• MovieLens
• 1-LLM微调原理
• 笔记20260301.txt
• 29-高质量微调数据工程与评估
• 【数据集】中文医疗数据
• 1-高质量微调数据工程与评估
• bleu_evaluation.py
• data_format_converter.py
• data_quality_report.py
• download_model.py
• medical_data_processor.py
• Qwen2_5_(7B)_医疗微调.py
• Qwen3_5_医疗微调.py
• Qwen3_5_医疗微调_CPU.py
• Qwen3_5_医疗微调_GPU.py
• requirements.txt (167.00 B)
• run_full_pipeline.py
• sft_quick_comparison.py
• sft_quick_comparison_CPU.py
• sft_quick_comparison_GPU.py
• 笔记20260305.txt
• 3-AI编程-从入门到精通
• CASE-bed_usage
• CASE-dashboard_epidemic
• CASE-Excel_merge
• 【完成参考】bed_usage
• 【完成参考】dashboard_epidemic
• 【完成参考】Excel_merge
• 1-AI编程
• 2-Trae与CodeBuddy
• 【补充】CASE-病床使用情况
• 【课前准备】AI编程工具安装
• 笔记20251115.txt
• 30-LLM模型蒸馏与微调实操
• images
• 【数据集】alpaca-cleaned
• 【数据集】gsm
• 1-LLM模型蒸馏与微调实操
• model_comparison_eval.py
• qwen-vl-train.xlsx
• Qwen2_5_(7B)_Alpaca.py
• Qwen2_5_(7B)_R1_GRPO.py
• qwen_vl_car_insurance_train.py
• requirements.txt (537.00 B)
• 笔记20260308.txt
• 31-视觉大模型与多模态理解
• CASE-MinerU使用
• CASE-VLM在寿险中的应用
• CASE-VLM在车险中的应用
• CASE-汽车剐蹭视频理解
• 笔记20260312.txt
• 视觉大模型与多模态理解
• 32-项目实战：AI质检
• .openclaw
• 1-项目实战：AI质检
• CASE-AI质检
• 笔记20260315.txt
• 33-模型训练与微调相关面试辅导
• CASE-API使用
• 1-模型训练与微调相关面试辅导
• 笔记20260319.txt
• 34-企业级AI部署：从硬件选型到框架选择
• code
• 1-企业级AI部署：从硬件选型到框架选择
• 笔记20260322.txt
• 35-AI服务核心：高并发原理与性能监控调优
• code
• 1-AI服务核心：高并发原理与性能监控调优
• 笔记20260326.txt
• 36-SGLang 深度优化：Radix 缓存与复杂任务的极致吞吐
• code
• 3-SGLang 深度优化：Radix 缓存与复杂任务的极致吞吐
• 笔记20260329.txt
• 37-AI 赋能的智能测试与质量保障
• stock-research
• 1-AI赋能的智能测试与质量保障
• 笔记20260416.txt
• 38-从Text-to-SQL到数据智能
• CASE-SQL Copilot
• Case-SQL-LangChain
• CASE-SQL-vanna
• SQL数据表源文件
• 1-从Text-to-SQL到数据智能
• 笔记20260419.txt
• 39-项目实战：ChatBI开发实战
• CASE-ChatBI助手
• CASE-ChatBI助手-nanobot-cli
• CASE-ChatBI助手-nanobot-gui
• CASE-nanobot使用
• nanobot-main
• 【完成参考】CASE-ChatBI助手
• 1-项目实战：ChatBI开发实战
• 2-nanobot使用
• 笔记20260420.txt
• 4-Coze工作原理与应用实例
• CASE：创建产品知识库
• 1-Coze工作原理与应用实例
• 笔记20251119.txt
• 40-部署及提效相关面试辅导
• CASE-ChatBI助手-nanobot-cli
• CASE-ChatBI助手-nanobot-gui
• CASE-nanobot使用
• nanobot-main
• 【完成参考】CASE-ChatBI助手
• 笔记20260427.txt
• 部署及提效相关面试辅导
• 5-Agent进阶实战与插件开发
• CASE-客户分层营销助手
• CASE-市场舆情监测Agent
• CASE-智能客服Agent
• ABC公司证券产品介绍.txt
• Agent进阶实战与插件开发
• Workflow-AppStoreEstimate-draft-4824
• Workflow-GenerateDailyReports-draft-4867
• Workflow-Securities-draft-5188
• 笔记20251122.txt
• 6-Dify本地化部署和应用
• CASE-Coze API使用
• CASE-Dify API使用
• CASE-智能客服ChatFlow
• CASE-智能文档分析助手
• 1-Dify部署与应用
• 笔记20251126.txt
• 7-分析式AI基础
• Case-二手车价格预测
• 【完成参考】Case-二手车价格预测
• 1-分析式AI基础
• 笔记20251129.txt
• 8-不同领域的AI算法
• 【完成参考】Case-二手车价格预测
• 1-不同领域的AI算法
• 笔记20251203.txt
• 9-时间序列AI大赛
• CASE-资金流入流出预测
• stock
• 【完成参考】CASE-资金流入流出预测
• 1-时间序列分析
• 笔记20251206.txt
• AI大赛1-AI数据决策
• Case-二手车价格预测
• 【完成参考】Case-二手车价格预测
• 1-AI数据决策
• 笔记20260324.txt
• AI大赛2-机器学习与特征工程
• Case-二手车价格预测
• 【完成参考】Case-二手车价格预测
• 1-机器学习与特征工程
• 笔记20260403.txt
• AI大赛3-机器学习神器
• Attrition
• voice
• 【完成参考】Case-二手车价格预测
• 1-机器学习神器
• 笔记20260410.txt
• AI大赛4-AI数据决策
• Case-二手车价格预测
• 【完成参考】Case-二手车价格预测
• 1-AI数据决策
• 笔记20260417.txt
• AI大赛5-特征工程与过拟合
• 【完成参考】Case-二手车价格预测
• 1-特征工程与过拟合
• 笔记20260424.txt
• 开营直播
• 【开营直播】学习路径与规划
• 学员打卡及反馈
• 笔记20251107.txt
• requirements.txt
• 00.开班典礼
• 01.AI大模型基本原理及API使用
• 02.deepseek的使用和Prompt工程
• 03.Cursor编程-从入门到精通
• 04.Coze工作原理与应用实例
• 05.Agent进阶实战插件开发
• 06.Dify本地化部署和应用
• 07.分析式AI基础
• 08.不同领域的Ai算法
• 09.时间序列大赛
• 10.神经网络基础与Tensorflow
• 11.pytorch与视觉检测
• 12.Embeddings和向量数据库
• 13.RAG技术与应用
• 14.多模态数据处理
• 15.RAG调优
• 16.企业知识库（企业RAG大赛冠军项目
• 17.RAG相关简历+面试问题辅导
• 18.Function calliing与MCP
• 19.Agent自主规划与工具开发
• 20.Agent的能力优化与效果评估
• 21.构建Agent的搜索、感知与记忆能力
• 22.OpenManus开发实战
• 23.Agent相关简历+面试问题辅导
• 24.LangChain：多任务应用开发
• 25.AI架构设计与选型
• 26.HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调
• 27.开发框架相关简历+面试问题辅导
• 28.LLM微调原理
• 29.高质量微调数据工程与评估
• 30.LLM模型蒸馏与微调实操
• 31.视觉与多模态模型
• 32.AI质检
• 33.企业级AI：从硬件选型到框架选择
• 34.模型训练与微调相关简历+面试问题辅导
• 35.企业级AI部署-从硬件选型到框架选择
• 36.AI服务核心-高并发原理与性能监控调优
• 37.SGLang深度优化-Radix缓存与复杂任务的极致吞吐
• 38.从Text-to-SQL到数据智能
• 39.ChatBI开发实战
• 40.部署及提效相关简历+面试问题辅导