人工精选黑马程序员-人工智能AI进阶年度钻石会员2022
这门课在货架上的位置有点尴尬：标题写着「人工智能AI进阶年度钻石会员2022」，像是给已经入行的人续费用的，但实际翻下来，它真正解决的是另一件事——让有编程底子的人，把大模型接进现有系统里跑起来。如果你指望学完能训一个自己的大模型，或者去做算法研究，这门课不对路；如果你是想在后端、全栈的岗位上多一项
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这门课在货架上的位置有点尴尬：标题写着「人工智能AI进阶年度钻石会员2022」，像是给已经入行的人续费用的，但实际翻下来，它真正解决的是另一件事——让有编程底子的人，把大模型接进现有系统里跑起来。如果你指望学完能训一个自己的大模型，或者去做算法研究，这门课不对路；如果你是想在后端、全栈的岗位上多一项「能落大模型应用」的能力，那它值得花时间看下去。
它解决的是「怎么把模型用起来」这一段
课程内容的重心不在模型原理推导，而在应用侧的几个具体动作：怎么调接口、怎么做提示词组织、怎么把外部知识接进对话、怎么让模型按结构化格式吐结果、怎么把这些封装成一个能对外服务的模块。换句话说，它假设你已经会写代码、懂基本的 HTTP 和数据库操作，缺的是「大模型应用那一层怎么写」。
对应的真实工作场景也很明确：公司想把内部文档做成一个能问答的东西；业务侧想给现有系统加一个智能客服或助手；老板要求两周内出一个大模型相关的 Demo。这些活儿通常不会交给算法团队，而是落在后端或应用开发身上。这门课覆盖的正是这类任务的常见做法。
学完之后能独立做什么
按内容推进，比较务实的预期是：能自己搭起一个带外部知识检索的问答应用，从文档切分、向量化存储，到检索召回、拼进提示词、拿到回答，整条链路能跑通并解释每一步在干什么。再往前一步，是能把这个东西包成一个接口，接进已有系统，处理多轮对话里的上下文，并对输出做一些基本的约束和校验。
这里要泼一点冷水：能「跑通」和能「上线」之间还有距离。课程能帮你跨过从零到一那一步，但并发、成本控制、检索效果调优这些，仍然要靠实际项目里踩出来。把它当成入门到能动手的跳板，预期就对了。
资料结构和适合的基础
整套资料按阶段推进，前期是概念和工具环境的铺垫，中期进入具体环节的实现，后期收在一个综合性的练习上。配套的笔记适合课后回看，尤其是隔一段时间再捡起来的时候，能少走一些回头路。
基础方面，有 Python 或 Java 任一方向的编程经验会顺很多，至少要知道怎么装依赖、怎么读报错、怎么发一个网络请求。完全没写过代码的人，直接上这门课会比较吃力，建议先补编程基础。另外，对「大模型是什么、能干什么」有一个模糊的认知就够了，不需要数学背景。
怎么用这份资料更划算
- 不要跳着看环境配置那一段，后面卡住十有八九是这里埋的坑。
- 每完成一个环节，自己换一份数据重做一遍，比原样复现一遍收获大。
- 综合练习不要只看讲解，先自己动手写，卡住了再回去对照。
- 学完挑一个自己熟悉的领域，做一个小工具放进作品里，面试时比证书管用。
最后一句实在话：2022 年的大模型应用资料，部分工具和接口到今天可能已经有了更省事的替代方案。学的时候重点抓思路和链路，具体某个库的写法过时了很正常，别在版本问题上钻牛角尖。
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《黑马程序员-人工智能AI进阶年度钻石会员2022》image.webp 下载附件 保存到相册 2022-10-1 22:23 上传【技能收获】学完可掌握：黑马、程序员、人工智能、人工智能ai、进阶。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（27 节）
课程目录
* 课程总结.mp4
* 01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4
* 02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4
* 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4
* 04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4
* 05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4
* 06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4
* 07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4
* 08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4
* 09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4
* 10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4
* 11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4
* 12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4
* 13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4
* 14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4
* 15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4
* 16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4
* 17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4
* 18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4
* 19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4
* 20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4
* 21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4
* 22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4
* 23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4
* 24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4
* 25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4
* 26-虚拟机的使用.mp4
配套笔记（3 份 PDF）
* 01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf
* AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf
* 01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf
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