课程目录

• 直播
• 开营直播5.27
• 深入解读Google2025开发者大会
• 直播答疑（2025.6.16）
• 直播答疑（2025.6.4）
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• 第一章：机器学习与深度学习理论基础
• 1-机器学习与深度学习理论基础
• 1.课程介绍
• 2.机器学习基础
• 3.监督学习算法与应用场景
• 4.非监督学习原理与典型应用
• 5.半监督学习与混合数据利用.ts
• 6.神经网络与深度学习基础
• 7.神经网络核心优势
• 8.神经元与激活函数
• 9.前向与反向传播机制
• 10.深度神经网络经典架构解析
• 11.深度学习框架生态与实践
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• 第七章：大模型应用开发平台-Dify
• 1.Dify篇：基于工作流编排的Agent设计与开发
• 2.大模型应用开发平台Dify快速入门
• 3.Dify开发平台简介
• 4.Dify平台使用方法
• 5.实战：使用Dify快速搭建AI图像生成应用
• 6.实战：使用Dify快速搭建智能客服机器人
• 7-大模型应用开发平台+Dify
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• 第三章：DeepSeek现状，应用与技术创新
• 1.章节介绍
• 2.DeepSeek现状、应用与技术创新
• 3-DeepSeek 现状、应用与技术创新
• 3.DeepSeek国运级爆火的现象与本质
• 4.DeepSeek等前沿大模型技术发展现状
• 5.DeepSeek应用开发快速入门
• 5.半监督学习与混合数据利用
• 6.DeepSeek提示工程核心原则与技巧
• 7.DeepSeek文案生成和迭代实践
• 8.DeepSeek代码生成和测试实践
• 9.DeepSeek里程碑模型与关键技术
• 10.DeepSeek-R1开启推理大模型新篇章
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• 第九章：使用Dify和Langbot研发多平台智能客服Agent
• 1.章节介绍
• 2.IM多平台智能客服方案概述
• 3.实战：企业微信-雪茄通智能客服（RAG）
• 4.实战：飞书-高考志愿填报智能客服
• 9-使用Dify和LangBot研发多平台智能客服Agent
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• 第二章：大模型发展全景与关键技术
• 1.章节介绍
• 2-大模型发展全景与关键技术
• 2.Transformer架构的诞生与应用
• 3.注意力模型（AttentionModel）：捕捉长距离依赖
• 4.自注意力机制（Self-Attention）：语义理解的钥匙
• 5.多头注意力：并行计算不同子空间的特征
• 6.位置编码（PositionalEncoding）：引入序列位置信息
• 7.大模型技术突破与前沿趋势
• 8.大模型的定义与特点
• 9.传统模型与大模型的差异
• 10.稀疏注意力（SparseAttention）：降低计算复杂度
• 11.混合专家模型（MoE）：动态路由机制
• 12.模型压缩与加速：量化、知识蒸馏
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• 第四章：使用DeepSeek开发你的第一RAG
• 1.章节介绍
• 2.DeepSeek应用开发入门
• 3.向量数据库快速入门与实践
• 4-使用 DeepSeek 开发你的第一个 RAG
• 4.检索增强生成（RAG）快速入门与实践
• 5.实战：使用DeepSeekAPI开发智能问答系统
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• 第五章：使用DeepSeek开发小红书爆款文案生成助手
• 1.使用DeepSeek开发小红书文案生成助手
• 2.Agent理论基础与开发入门
• 3.DeepSeekAgent开发入门与案例分析
• 4.实战：使用DeepSeek开发小红书爆款文案生成助手
• 5-使用DeepSeek开发小红书爆款文案生成助手
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• 第八章：Langbot大模型原生即时通信机器人平台
• 1.章节介绍
• 2.LangBot开发平台简介
• 3.LangBot快速部署方案
• 4.实战：LangBot微信智能对话机器人
• 8-LangBot+大模型原生即时通信机器人平台
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• 第六章：DeepSeek私有化部署与最佳实践
• 1.DeepSeek私有化部署与最佳实践
• 2.私有化部署的概念与需求分析
• 3.大模型私有化部署技术选型
• 4.实战：基于Ollama的DeepSeek私有化部署
• 5.实战：私有化部署的小红书爆款文案生成助手
• 6-DeepSeek私有化部署与最佳实践
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• 第十章：使用Dify研发自动代码生成Agent
• 1.章节介绍
• 3.技术方案与架构设计
• 4.实战：一键生成小游戏（贪吃蛇、五子棋）
• 5.实战：公司官方网站的构建与调试
• 传错了晚上重传
• 10-使用Dify研发代码自动生成Agent
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• 第十一章：MCP篇-模型上下文协议快速入门与实战
• 1.章节介绍
• 2.模型上下文协议（MCP）简介
• 3.MCP概述
• 4.MCP架构、组件与技术实现
• 5.使用CherryStudio快速体验MCP
• 6.MCP开源生态：站在巨人的肩膀上
• 11-模型上下文协议（MCP）简介
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• 第十二章：模型上下文协议（MCP）部署与开发实战
• 1.章节介绍
• 2.MCPServer开发与部署
• 3.MCP天气查询应用实战与调试
• 4.基于Cline开发与调试行程规划助手
• 5.深入浅出MCP底层技术原理
• 12-模型上下文协议（MCP）部署与开发实战
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• 第十三章：A2A协议与MCP协同之道
• 1.章节介绍
• 2.AI协作的黎明：A2A协议系统性介绍（Why&What）
• 3.深入A2A的运作肌理（How）
• 4.伟大的协同：当MCP遇见A2A（“Synergy”）
• 5.实战A2A官方Python示例HelloWorld
• 13-从个体赋能到群体智能：A2A+协议与+MCP+的协同之道
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• 第十四章：FastGPT篇-企业级知识库设计与RAG进阶开发
• 1.章节介绍
• 2.企业知识库与问答系统设计
• 3.回顾与反思：从原型到产品的生产化鸿沟
• 4.企业数据治理与知识库搭建
• 5.企业级RAG系统设计方案
• 6.企业级应用的挑战与解决方案
• 14-企业级知识库与问答系统设计
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• 第十五章：企业级RAG开发框架FastGPT快速入门
• 1.章节介绍
• 2.FastGPT项目概述
• 3.快速上手FastGPT在线版
• 4.实战：知识库构建与自动生成问答对
• 5.基于办公服务模版快速开发-雪茄百科问答
• 6.实战：雪茄百科问答与AI行政助理开发
• 7.使用DockerCompose快速部署FastGPT
• 15-企业级RAG开发框架FastGPT快速入门
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• 第十六章：使用FAST GPT开发企业级智能问答Agent
• 1.章节介绍
• 2.FastGPT高级功能实战：AI行政助理Pro
• 3.实战：AI行政助理Pro开发与测试
• 4.FastGPT高级功能实战：电商专业客服RAG
• 5.实战：电商专业客服RAG开发与测试
• 6.FastGPTAPI发布与接入飞书机器人
• 16-使用FastGPT开发企业级智能问答Agent
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• 第十七章：企业应用中的权限分级控制与数据隐私保护
• 1.企业篇内容介绍
• 17-企业应用中的权限分级控制与数据隐私保护
• 2.章节介绍
• 3.权限分级设计与实施
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• 送的课程
• AICon北京节选2024
• AlAgent在企业生产中的技术实践
• Long-ContextvsRAG-谁将主导未来
• OpenSearchRAG应用实践
• RAG系统中的关键技术从Embedding到Reranker
• 从互联网到Al-云产业的重构和演进
• 代码大模型对于工程理解的探索研究
• 代码生成Copilot产品的应用和演进
• 公有云LLM模型分布式训练最佳实践
• 利用SLM结合边缘设备构建AloTAgent
• 喜马拉雅在音视频创作中的AIAgent创新探索
• 基于LLMOps的车损互助行业AI应用实践
• 大模型与RAG技术在教育领域的应用探索
• 大模型时代，基于AIAgent的数据分析与决策新趋势
• 大模型背后的荆棘之路
• 安克创新在LLMOps上的落地实践
• 探索大模型在会议领域中的应用
• 模型协作智能体到个性化智能体技术应用实践
• 零售连锁行业内智能分析AIAgent的应用探索
• 面向开放域的大模型智能体
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• 大模型时代Agent开发方法论
• 01｜Agent应用开发指南
• 02｜Agent开发典型范式
• 03｜Agent核心能力、开发框架与关键外围技术
• 04｜大模型时代的Agent开发方法论
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• 技术管理成长之路
• 一线团队管理浅谈
• 以人为本的研发效能提升最佳实践（上）
• 以人为本的研发效能提升最佳实践（下）
• 千万级规模遗留系统债务度量改造实践
• 双11顶流下阿里云通信网关云原生改造实践
• 如何建设一支能打硬仗的技术团队
• 技术管理路上的那些事儿
• 漫谈灰度管理
• 研发效能度量引发的“血案”
• 研发效能建设的“灵魂拷问”与落地实践
• 研发效能提升的实施策略与路径案例分享
• 遗留系统现代化的原则、模式与实践
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• 架构师成长之路
• bilibili基于Kubernetes的计算成本优化实践
• 亿级OpenAPI调用下的数据和业务无感迁移实践
• 亿级视频处理系统高可用架构实践
• 分布式数据存储高可用及其游戏场景实践
• 南天门—喜马拉雅网关演化之道
• 友信证券：每日百亿计算的港美股行情系统架构实践
• 字节跳动时序数据库查询内核优化
• 弹性视角下传统经典架构云原生改造实践
• 快手实时处理系统存储架构演进之路
• 快手春晚活动基础架构演进
• 流量管控技术在阿里最佳实践
• 滴滴网约车出行业务架构的体系建设
• 百亿级腾讯游戏营销系统高可用架构实践
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• 程序员的健康课
• 业界成熟的代码规范，你会用了吗？
• 久坐办公室，如何锻炼腰椎？
• 久坐后怎样拉伸才能缓解肩颈酸痛？
• 互联网大厂如何玩转代码评审？
• 创业案例分享：从冷启动到实现百万营收都要做哪些事情
• 如何全面、高效地准备技术面试？
• 如何在办公室工位上进行有效锻炼？
• 如何快速且深入地学习一门新技术？
• 技术人员如何坚持写作？
• 技术人应该如何应对内卷？
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• 零基础学Python（新版）
• 01｜如何配置Python开发环境？
• 02-常用IDE：如何提高开发效率？
• 03-如何站在官方文档的肩膀上自己“造轮子”？
• 04-怎样运行你的第一行代码？
• 05-怎样使用Gitee管理你的代码？
• 06-学习编程有问题？去这里找答案！
• 07｜跨越门槛：Python开发环境总结及实现原理
• 08-修炼基本功：浅析输入输出
• 09-变量：如何让计算机临时存储数据？
• 10｜字符串（上）：Python是如何处理单词的？
• 11｜字符串（下）：Python是如何处理单词的？
• 12｜存储数字应该采用哪种数据类型？
• 13｜何时使用数，何时使用字符串？
• 14｜注释：如何写程序的说明书？
• 16｜变量命名规范：如何编写优雅的程序？
• 17｜告别新手村：Python编程基础知识
• 18｜内置数据类型包括哪几种？
• 19｜列表如何处理同类数据？
• 20｜常见常新：列表的常见操作
• 21｜元组：如何处理一次性数据？
• 22｜常见常新：集合的常见操作
• 23｜字典：如何处理映射类型的数据？
• 24｜常见常新：字典的常见操作（上）
• 25｜常见常新：字典的常见操作（下）
• 26｜小试牛刀：如何利用类型转换实现手机通讯录？（上）
• 27｜小试牛刀：如何利用类型转换实现手机通讯录？（下）
• 28｜常见的内置数据类型都何时使用？
• 29｜避坑指南：内置数据类型的常见错误
• 30｜内置数据类型参考：如何使用官方文档与帮助？
• 31｜再回首：“内置数据类型”单元小结
• 32｜if语句：数据流程出现分支时，怎样编写程序？
• 33｜match语句：如何通过match关键字来处理程序的分支逻辑？
• 34｜while循环：需要多次重复执行某段程序时，怎么做？
• 35｜for循环：如何遍历一个对象里的所有元素？
• 36｜语句嵌套：如何处理多重循环的问题？
• 37｜小试牛刀：如何设计一个飞机大战的程序？
• 38｜避坑指南：判断和循环中的常见错误
• 39｜再回首：“判断循环”单元小结
• 40｜输入：如何接收用户通过键盘输入的数据？
• 41｜格式化输出：如何将执行结果通过屏幕输出？
• 42｜F-strings：如何通过定义好的格式进行输出？
• 43-常见常新：文件的打开
• 44｜文件编码：如何解决不同操作系统的文件乱码问题？
• 45｜常见常新：文件的读写
• 46｜常见常新：文件的关闭
• 47｜小试牛刀：如何使用Python合并多个文件？
• 48｜再回首：“输入输出与文件操作”单元小结
• 49｜函数的定义：如何优雅地反复引用同一段代码？
• 50｜函数的参数：怎样实现函数与外部数据通信？
• 51｜函数的参数：当函数操作对象不固定时怎么处理？
• 52｜函数的返回值：如何得到函数的执行结果？
• 53｜小试牛刀：如何利用函数实现电商购物车功能？
• 54｜避坑指南：列表作为参数传递出错了怎么办？
• 55｜高阶函数：函数对象与函数调用的用法区别
• 56｜装饰器：函数嵌套的定义与调用的区别
• 57｜再回首：“函数”单元小结
• 58｜编程思想不同会导致怎样的代码差异？
• 59｜类与实例：如何使用面向对象的思想编写程序？
• 60｜类的继承：如何解决代码重用的问题？
• 61｜类的装饰器：如何改变类方法的功能？
• 62｜小试牛刀：如何开发自动咖啡机？
• 63｜避坑指南：类的常见错误
• 64｜init方法：如何为对象传递参数？
• 65｜再回首：“类”单元小结
• 66-模块的导入：如何使用其他人编写好的代码功能？
• 67-标准库：Python默认提供的便捷功能有哪些？
• 68-自定义模块：如何编写一个完整功能？
• 69-第三方模块的使用：如何使用其他人编写的代码？
• 70-小试牛刀：如何使用Python为函数求导？
• 71｜再回首：“模块与标准库”单元小结
• 72｜初识异常：异常的产生与分类
• 73｜异常捕获：出现异常时，如何利用程序进行处理？
• 74｜自定义异常捕获：如何定义业务异常？
• 75｜避坑指南：编写捕获异常程序时经常出现的问题
• 76｜再回首：“异常处理”单元小结
• 77｜扩展数据类型：怎样使用更复杂的数据类型？
• 78｜魔术方法：怎样通过类构造自己需要的数据类型？
• 79｜怎样将Python和C++结合起来混合编程？
• 80｜怎样将已有算法改造成符合项目的特定算法？
• 81｜设计模式：怎样合理组合多个函数和类？
• 82｜Redis数据库：怎样使用NoSQL数据库？
• 83｜关系型数据库：怎样使用关系型数据库？
• 84｜计算资源充足时，如何通过并行设计提高效率？
• 85｜多进程间如何通信？
• 86｜再回首：“高级数据类型与算法”单元小结
• 87｜理论盘点：数据分析的流程及对应的Python库
• 88｜理论盘点：数据采集的方法与HTTP协议
• 89｜理论盘点：任务的并行执行原理
• 90｜理论盘点：非规范化数据处理的基础与正则表达式
• 91｜如何获取网页上的数据并存储到文件？
• 92｜小试牛刀：如何将数据进行图形化展示？
• 93｜再回首：“数据分析”单元小结
• 94｜理论盘点：文件类型与对应的Python函数库
• 95｜如何批量读取Excel文件？
• 96｜如何实现数据的批量格式转换？
• 97｜如何扩展数据类型？
• 98｜再回首：“办公自动化”单元小结
• 99｜理论盘点：Web客户端与服务端
• 100｜理论盘点：MVC模型是什么？
• 101｜如何使用Django搭建简单的Web服务器？
• 103｜如何使用Django实现文章发布？
• 104｜再回首：“Web开发”单元小结
• 105｜理论盘点：人脸识别的一般步骤
• 106｜理论盘点：人脸识别常用的Python库有哪些？
• 107｜怎样通过OpenCV采集视频信号？
• 108｜如何训练人脸模型？
• 109｜怎样设计人脸识别系统？
• 110｜再回首：“计算机视觉”单元小结
• 111｜聚焦异同：物联网与互联网有啥不一样？
• 112｜理论盘点：基础但不简单的TCP协议
• 113｜理论盘点：物模型与模组
• 114｜如何为ESP32安装MicroPython
• 115｜怎样通过MQTT协议构建消息队列？
• 116｜小试牛刀：在OLED屏幕和手机远程同时显示室内温度
• 117｜再回首：“物联网”单元小结
• 118｜结束语：人生苦短，我用Pyhon
• 内容综述：明确学习目的
• 直播加餐｜与AI共同编程，用ChatGPT学Python
• 直播加餐｜掌握Gradio框架：为AIAgent程序定制界面
• 结课测试｜来赴一场满分之约吧！
• 课程介绍：这次我们都做了哪些升级？