为什么你需要这门课？

大模型应用开发的热度正在改变技术岗位的门槛，但大多数初学者卡在两个地方：一是Python基础薄弱，连基本的变量和数据类型都搞不清楚；二是面对PyTorch框架毫无头绪，不知道如何搭建神经网络。这门课程直击这两个痛点，专门针对零基础学员设计，系统梳理了从Python入门到PyTorch实战的完整链路。课程不追求高深的数学理论推导，而是聚焦于“如何用代码实现模型”，帮助你在实际开发中快速上手，避免在复杂的理论迷宫中浪费时间。

学习路径与资料使用建议

建议按照“语言基础-框架原理-实战应用”的顺序推进。首先，利用PyCharm环境完成Python基本语法的学习，重点掌握注释、变量、数据类型等核心概念，这是后续所有代码编写的基础。接着，深入理解神经网络的构成、神经元设计以及激活函数（如Sigmoid、ReLU、Softmax）的作用，这一步能帮你建立对模型内部逻辑的直观认知。随后，通过PyTorch学习张量的创建、类型转换及基本运算，掌握构建模型的核心工具。资料包中提供了详尽的视频讲解，请配合官方文档和代码实例进行实操，切忌只看不动手。对于Anaconda3等环境配置问题，严格按照视频步骤操作，确保本地开发环境稳定运行。

学完能独立做什么？

完成本阶段学习后，你将具备独立开发简单大模型应用的能力。你可以熟练编写Python脚本处理数据，使用PyTorch构建并训练基础的神经网络模型，理解从数据输入到结果输出的完整流程。更重要的是，你将建立对深度学习工程化开发的系统性认知，为后续深入研究Transformer架构、微调大模型或参与实际项目打下坚实基础。适合有转行意愿、希望进入AI领域或提升技术竞争力的上班族及转行者，无需深厚的数学背景，只需具备基本的计算机操作能力即可入门。

课程目录

01-深度学习简介_ev.mp4 7.42M
01-神经网络内容简介_ev.mp4 2.60M
01-（了解）Python语言简介_ev.mp4 7.23M
001-大模型必备Python语言_ev.mp4 668.71M
02-pytorch简介和安装方法_ev.mp4 5.87M
02-神经元的设计_ev.mp4 9.08M
02-（重点）Anaconda3软件安装_ev.mp4 7.68M
002-大模型必备Python语言_ev.mp4 779.52M
03-pytorch内容说明_ev.mp4 1.88M
03-神经网络的构成_ev.mp4 11.55M
03-（重点）PyCharm软件的安装与激活_ev.mp4 14.17M
003-大模型必备Python语言_ev.mp4 1.19G
04-张量的基本创建方法_ev.mp4 18.66M
04-激活函数的作用_ev.mp4 16.69M
04-（重点）PyCharm配置与Python入门程序编写_ev.mp4 9.15M
004-大模型必备Python语言_ev.mp4 2.92M
05-线性张量和随机张量_ev.mp4 7.82M
05-sigmoid激活_ev.mp4 10.08M
05-（重点）Python中的注释_ev.mp4 8.72M
005-大模型必备Python语言_ev.mp4 873.40M
06-创建全0、全1和指定值的张量_ev.mp4 6.21M
06-relu激活_ev.mp4 7.76M
06-（重点）Python中的变量_ev.mp4 8.80M
006-大模型前置知识_ev.mp4 1.07G
07-张量元素类型转换_ev.mp4 9.00M
07-softmax激活_ev.mp4 2.83M
07-（重点）Python中的四种基本数据类型_ev.mp4 13.07M
007-大模型前置知识_ev.mp4 797.03M
08-张量创建内容总结_ev.mp4 4.90M
08-常见的激活函数和选择方法_ev.mp4 10.55M
08-（重点）Python中的运算符_ev.mp4 9.47M
008-大模型前置知识_ev.mp4 864.47M
09-张量转换为数组_ev.mp4 7.15M
09-神经网络的构建_ev.mp4 36.01M
09-（重点）Python中的输入与输出操作_ev.mp4 20.98M
009-大模型前置知识_ev.mp4 910.21M
10-数组转换为张量_ev.mp4 9.92M
10-网络参数量的统计方法_ev.mp4 6.27M
10-（重点）Python中的print()格式化输出_ev.mp4 10.59M
010-大模型应用工具实战_ev.mp4 922.96M
11-张量标量数值的获取_ev.mp4 7.22M
11-神经网络的优缺点_ev.mp4 4.84M
11-（重点）Python中的if选择结构_ev.mp4 7.42M
011-大模型应用工具实战_ev.mp4 47.63M
12-张量的基本运算_ev.mp4 16.21M
12-损失函数_ev.mp4 12.20M
12-（重点）Python的if...else结构与if...elif...else多分支结构_ev.mp4 13.60M
012-大模型应用工具实战_ev.mp4 927.08M
13-张量的点乘运算_ev.mp4 7.18M
13-梯度下降算法_ev.mp4 10.85M
13-（重点）if嵌套结构_ev.mp4 10.11M
013-大模型开发入门_ev.mp4 323.25M
14-张量的乘法运算_ev.mp4 9.37M
14-反向传播算法_ev.mp4 30.85M
14-（重点）Python实现猜拳游戏开发_ev.mp4 12.83M
014-大模型开发入门_ev.mp4 171.43M
15-张量的运算函数_ev.mp4 14.78M
15-价格分类案例需求分析_ev.mp4 12.44M
15-（重点）Python中模块的导入与使用_ev.mp4 10.56M
015-主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门_ev.mp4 213.08M
16-张量的索引操作_ev.mp4 25.71M
16-数据集获取_ev.mp4 19.33M
16-（重点）Python中的for循环结构_ev.mp4 7.09M
016-大模型Prompt-Tuning方法进阶_ev.mp4 181.06M
17-张量的多维索引_ev.mp4 12.46M
17-（重点）for循环与range()函数结合使用_ev.mp4 10.88M
017-大模型提示词工程应用1_ev.mp4 228.82M
18-张量的reshape方法_ev.mp4 11.87M
18-（重点）for循环中的两大关键词_ev.mp4 11.11M
018-大模型提示词工程应用2_ev.mp4 93.67M
19-张量的squeeze和unsqueeze方法_ev.mp4 12.70M
19-（重点）for循环综合案例之猜数字游戏开发_ev.mp4 9.22M
019-大模型提示词工程应用3_ev.mp4 179.96M
20-张量的transpose和permute方法_ev.mp4 15.27M
20-（重点）列表容器定义与增删改查操作_ev.mp4 16.19M
020-大模型提示词_ev.mp4 543.21M
21-张量的view方法_ev.mp4 11.43M
21-（重点）列表其他操作_ev.mp4 8.29M
021-【项目1】金融行业动态风向评估_ev.mp4 534.72M
22-张量的拼接操作_ev.mp4 10.08M
22-（重点）列表的切片操作_ev.mp4 19.49M
022-企业级大模型定制平台_ev.mp4 158.13M
23-自动微分模块_ev.mp4 36.03M
23-（重点）列表相关函数与操作方法_ev.mp4 20.34M
023-企业级大模型定制平台_ev.mp4 290.83M
24-线性回归简介_ev.mp4 12.02M
24-（重点）Python中的元组定义与访问_ev.mp4 9.50M
024-企业级大模型定制平台_ev.mp4 177.78M
25-（重点）字典的定义与增删改查操作_ev.mp4 13.97M
025-电商虚拟试衣_ev.mp4 199.93M
26-（重点）集合的定义与使用_ev.mp4 11.34M
026-（新增）大模型开发工具Function Call的原理及实践_ev.mp4 632.56M
27-（重点）函数的定义与调用_ev.mp4 19.44M
027-（新增）GPTs与Assistant API_ev.mp4 627.12M
28-（重点）Python中变量的作用域_ev.mp4 15.37M
028-（新增）大模型Agent的原理及实践_ev.mp4 901.23M
29-（扩展）global关键字的使用_ev.mp4 7.97M
029-（新增）大模型Agent的原理及实践_ev.mp4 477.16M
30-（重点）函数的两种传参方式（位置传递与关键词传递）_ev.mp4 8.88M
030-大模型开发工具longchain详解_ev.mp4 655.79M
31-（重点）默认值参数_ev.mp4 7.10M
031-【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统_ev.mp4 458.33M
32-（重点）不定长参数_ev.mp4 13.04M
032-【项目4】大健康行业智能问诊系统_ev.mp4 869.79M
33-（重点）lambda表达式_ev.mp4 19.66M
033-【项目4】大健康行业智能问诊系统_ev.mp4 482.74M
34-（重点）面向过程与面向对象_ev.mp4 11.60M
034-【项目4】大健康行业智能问诊系统_ev.mp4 455.94M
35-（重点）面向对象类和对象的概念_ev.mp4 10.35M
035-项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】_ev.mp4 489.81M
36-（重点）面向对象中的self关键字_ev.mp4 8.52M
036-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】_ev.mp4 620.72M
37-（重点）对象属性的设置与获取_ev.mp4 6.49M
037-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】_ev.mp4 341.15M
38-（重点）__init__()魔术方法的使用_ev.mp4 11.72M
038-【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】_ev.mp4 477.58M
39-（重点）__call__魔术方法的使用_ev.mp4 7.51M
039-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统_ev.mp4 474.42M
40-（重点）Python中类的继承_ev.mp4 11.13M
040-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统_ev.mp4 826.65M
41-（重点）继承中的重写操作_ev.mp4 16.28M
041-ChatGLM-6B+LoRA模型搭建+趋动云资源配置_ev.mp4 434.40M
42-（重点）super()强制调用父类属性和方法_ev.mp4 24.83M
042-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4 587.01M
043-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4 432.43M
044-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4 555.80M
045-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4 36.81M
046-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4 1.95M
047-综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写+结营典礼]】_ev.mp4 258.54M
048-大模型加餐课（面试指导）_ev.mp4 707.58M
049-大模型加餐课（模型部署）_ev.mp4 892.95M
AI大模型 赠送资料
11本AI大模型相关电子书.zip 309.49M
简历模板.zip 2.03M
AI大模型 直播资料
开源的LLM.pdf 32.56kb
大模型的微调.pdf 23.48kb
1.环境要求.pdf 110.79kb
金融领域的行业动态分析.pdf 63.26kb
PAI_DSW的环境搭建.pdf 2.26M
PAI平台开通指南.pdf 3.78M
虚拟试衣实践.pdf 5.23M
2307.16789v2.pdf 1.95M
大模型应用工具实战02.pdf 7.67M
LLM背景介绍.pdf 42.74kb
大模型项目研发流程.pdf 279.65kb
怎么使用GPU？训练使用.pdf 56.23kb
趋动云使用《补充》.pdf 3.11M
趋动云执行chatglm.pdf 140.30kb
大模型训练营2期-大模型时代 .pdf 2.95M
大模型训练营2期—简历优化 .pdf 680.04kb
简历格式模板.zip 68.42M
论文导读.zip 54.89M
基于GPT2的医疗机器人聊天系统.pdf 91.16kb
大模型前置课
第二章 pytorch框架
25 26-线性回归的损失函数_ev.mp4 6.20M
26 27-梯度下降算法_ev.mp4 18.51M
27 28-线性回归实现流程_ev.mp4 11.71M
28 29-线性回归数据集构建_ev.mp4 13.99M
29 30-线性回归模型构建_ev.mp4 9.24M
30 31-线性回归模型训练与预测_ev.mp4 20.61M
第三章 神经网络
17 18-模型构建_ev.mp4 13.36M
18 19-模型训练_ev.mp4 22.54M
19 20-模型评估_ev.mp4 15.32M
20 21-NLP概述_ev.mp4 6.79M
21 22-transformer结构介绍_ev.mp4 22.25M
22 23-transformer实现汉译英_ev.mp4 23.78M
第一章 Python 基础前置课
课程资料
python基础
深度学习基础
神经网络
2024最新黑马博学谷-AI大模型应用开发训练营2期/