AI硬核技能实战训练营|已完结

这门课试图解决什么实际痛点现在市面上 AI 课程两极分化严重：要么只讲提示词技巧，学员学完只能聊聊天，遇到具体工作场景依然无从下手；要么上来就讲底层数学和复杂代码，零基础读者连环境都配不起来，迅速劝退。这套“AI硬核技能实战训练营”的价值在于它试图填补中间的空白——它不满足于让你学会“提问”，而是

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这门课试图解决什么实际痛点

现在市面上 AI 课程两极分化严重：要么只讲提示词技巧，学员学完只能聊聊天，遇到具体工作场景依然无从下手；要么上来就讲底层数学和复杂代码，零基础读者连环境都配不起来，迅速劝退。这套“AI硬核技能实战训练营”的价值在于它试图填补中间的空白——它不满足于让你学会“提问”，而是强制要求你掌握“实现”。

课程设计的核心逻辑是“从工具到原理，再到开发”。对于想转行或提升效率的上班族来说，痛点往往不是不知道 AI 好用，而是不知道如何把 AI 能力嵌入口语助手、智能客服或短视频生产流程中。这门课通过 Python 开发与核心算法的补充，解决了“只会用现成工具，不会定制解决方案”的能力断层问题。如果你希望不仅仅做一个 AI 的消费者，而是能参与构建简单的 AI 应用，这个切入点是非常务实的。

适合什么基础？建议先看哪几块

课程明确标注面向零基础，但这并不意味着可以完全跳过技术门槛。它适合那些愿意投入时间理解计算机逻辑，但缺乏系统编程背景的职场人。所谓的“零基础”在这里指的是没有强制要求你先具备深厚的 Python 功底，但课程会通过前置内容补齐这一短板。如果你完全没有接触过代码概念，建议在第一阶段投入更多耐心，不要急于求成。

在学习顺序上，建议优先攻克前期的 AIGC 与大模型基础模块。这部分内容是后续所有实战的基石，涵盖了抖音爆款短视频和小红书内容创作等高频场景，能让你快速建立对 AI 生成内容的信心。紧接着，不要跳过“零代码搭建 AI 应用”的环节，这是验证你理解程度的关键测试点。只有当你理解了 Agent 的设计逻辑和低代码平台的限制后，再进入 Python 开发与智能体设计的高阶章节，否则很容易因为底层原理不清而导致后续代码调试困难。

学完能独立做什么？资料如何使用

完成整个学习路径后，你应该能够独立实现三件事：一是利用大模型能力优化日常办公流程，如自动生成文案、整理数据；二是使用低代码工具搭建简单的智能客服或个人知识库助手；三是具备基础的 Python 编程能力，能够阅读和修改简单的 AI 应用代码，甚至尝试开发属于自己的垂直领域智能体。

资料包中的视频资源并非被动观看的材料，而是实操的导航图。建议你采取“边看边练”的策略：在观看 AIGC 创作部分时，同步输出自己的作品；在学习 Agent 设计时，尝试在本地环境中复现案例。对于涉及 Python 开发和算法的部分，务必亲手敲代码，不要只看不写。课程提供的实战项目（如口语助手、智能客服）是检验学习成果的唯一标准，只有当你能独立部署并运行这些应用时，才算真正掌握了这门课的核心价值。

课程介绍

AI硬核技能实战训练营，。本课程以“3天直播 + 200 节精品课”的混合教学形式，面向零基础学员提供一套系统化的 AI 技能培养路径。课程覆盖 AIGC、大模型、Agent 设计、Python 开发与核心算法，通过抖音爆款短视频、小红书内容创作、智能客服与口语助手等实战项目，逐步实现从 AI 创作与效率提升，到零代码搭建 AI 应用，再进阶至智能体开发与算法实现。学员将理解 AI 底层原理、掌握落地技术与工具，能将 AI 能力高效应用于生产场景。

课程目录

├── 第1章 AI实战训练营开营/
│ ├── [ 11M] 1-1训练营导学
│ ├── [ 13M] 1-2训练营第一天
│ ├── [ 16M] 1-3训练营第二天
│ ├── [ 19M] 1-4训练营第三天
│ ├── [ 21M] 1-5训练营结营
│ └── [ 58M] 1-6录播课学习方法
├── 第2章 【AIGC-提示词】Prompt提示词策略：编写原则、优化技巧与结构探讨/
│ ├── [ 19M] 2-1_补充说明_提示词工程&课程学习笔记获取
│ ├── [127M] 2-2原则一：使用明确且具体的指令
│ ├── [120M] 2-3原则二：给模型时间去思考
│ ├── [100M] 2-4_案例分析_5大Prompt优化原则
│ └── [ 12M] 2-5章总结：Prompt基础结构（指令、输入、背景、输出要求）
├── 第3章 【AIGC-绘图】AI绘图：创意与技术的结合/
│ ├── [185M] 3-1Midjourney绘图：注册、prompt结构、prompt在线生成网站、参数介绍
│ ├── [ 79M] 3-2Midjourney：与LLM梦幻联动，订阅+取消订阅方法介绍
│ ├── [141M] 3-3进阶Midjourney：图片种子、局部重绘、人物换脸
│ ├── [108M] 3-4_非正式_Midjourney与DallE3对比
│ ├── [ 77M] 3-5Midjourney的商业化应用落地方案（送提示词资源）
│ ├── [221M] 3-6-1_更新_MidjourneyV6版本重大更新：重新学写提示词
│ ├── [183M] 3-7StableDiffusion介绍（设备环境推荐、UI方案、模型下载）
│ ├── [ 93M] 3-8_扩展_Linux环境下安装StableDiffusionWebUI
│ └── [ 65M] 3-9_扩展_SDwebui界面介绍+汉化配置与插件推荐
├── 第4章 【AIGC-Coze】AI智能体从入门到高级（COZE版）零基础&零代码&多模态/
│ ├── [160M] 4-1COZE（扣子）平台基本介绍与基础操作
│ ├── [176M] 4-2选用大模型及大模型更新说明-必看
│ ├── [126M] 4-3COZE平台插件更新应对策略-新手必看
│ └── [259M] 4-4COZE开源
├── 第5章 【AIGC-Coze】工作流：掌握工作流开发的黄金法则/
│ ├── [306M] 5-1工作流-JSON基础-商品优惠促销信息查询
│ ├── [212M] 5-2工作流-JSON+Markdown-股票资讯
│ ├── [ 47M] 5-3工作流-下载视频与视频字幕
│ ├── [100M] 5-4工作流-智谱与通义大模型插件
│ ├── [136M] 5-5工作流-制作一个OCR工具-图片传参
│ ├── [117M] 5-6工作流-制作一个图片理解助手生成PPT-图片传参
│ └── [205M] 5-7工作流-工作流反思-实现小红书文案
├── 第6章 【AIGC-Cursor】开启AI驱动的小程序开发之旅/
│ ├── [ 29M] 6-1本章导学
│ ├── [120M] 6-2传统开发vsAI辅助开发
│ ├── [ 74M] 6-3AI如何提升开发效率
│ ├── [ 99M] 6-4课程项目预览：AI驱动的小红书小程序
│ ├── [270M] 6-5学习资源与环境准备
│ └── [ 18M] 6-6本章小结
├── 第7章 【AIGC-Cursor】精通Cursor核心技能/
│ ├── [ 42M] 7-1本章导学（加片头）
│ ├── [ 28M] 7-2魅力揭秘：开发者效率飙升的终极武器
│ ├── [ 16M] 7-3效率倍增：Cursor助力个人能力提升300%
│ ├── [101M] 7-4AI结对编程：让Cursor成为你的专属助手
│ ├── [234M] 7-5极速上手：15分钟完成Cursor开发环境配置(1)
│ ├── [ 53M] 7-6模型定制：打造专属的AI编程助手
│ ├── [146M] 7-7代码生成革命：1分钟生成标准代码模板
│ ├── [210M] 7-8版本管理进阶：告别繁琐的代码管理
│ ├── [ 94M] 7-9智能补全进化：提升10倍编码速度
│ ├── [180M] 7-10多轮对话技巧：精准对话获取解决方案
│ ├── [ 52M] 7-11设计转代码：5分钟实现UI完美还原
│ └── [ 33M] 7-12本章小结
├── 第8章 【AIGC-Cursor】微信小程序开发基础强化/
│ ├── [ 56M] 8-1本章导学（加片头）
│ ├── [169M] 8-2开发环境速配：10分钟搭建专业开发链路
│ ├── [123M] 8-3生命周期精讲：深入理解小程序运行机制
│ ├── [181M] 8-4路由进阶：构建流畅的页面切换体验
│ ├── [193M] 8-5数据状态革新：告别繁琐的数据管理
│ ├── [150M] 8-6调试技巧揭秘：让Bug无处可藏
│ ├── [115M] 8-7组件开发实战：打造可复用的业务模块
│ └── [ 27M] 8-8本章小结
├── 第9章 【AIGC-Dify】手把手从0到1部署Dify引擎 并集成OpenAI/
│ ├── [9.5M] 9-1章节介绍
│ ├── [ 54M] 9-2【实操】迈出AI智能体开发第一步，私有化部署Dify智能引擎
│ ├── [ 45M] 9-3【进阶】如何对Dify版本平滑升级？
│ ├── @www.
│ ├── [ 62M] 9-4【实操】Dify如何集成国内主流线上大模型？
│ ├── [ 35M] 9-5【实操】如何轻松将Dify集成全版本ChatGPT
│ └── [2.7M] 9-6章节小结
├── 第10章 【AIGC-Dify】Dify+DeepSeek构建本地推理大模型/
│ ├── [8.0M] 10-1章节介绍
│ ├── [6.3M] 10-2【基础】探索Ollama大模型管理平台
│ ├── [ 20M] 10-3【实操】Mac使用ollama在本地部署开源大模型
│ ├── [ 24M] 10-4【实操】Windows配置模型环境变量并部署
│ ├── [ 32M] 10-5【实操】ChatboxAI本地可视化UI集成Ollama本地大模型
│ ├── [ 27M] 10-6【实操】Dify集成本地Ollama部署大模型
│ ├── [ 34M] 10-7【实操】如何零成本一键部署DeepSeek&qwq
│ ├── [ 53M] 10-8【实操】集成大参数DeepSeek到客户端与Dify
│ └── [3.9M] 10-9章节小结
├── 第11章 【Python】从一个案例开始构建 Python 世界的基石/
│ ├── [ 14M] 11-1从一个案例开始构建Python世界的基石
│ ├── [ 33M] 11-2实现计算器的基石–Python基础环境搭建
│ ├── [ 47M] 11-3与基石并肩而行的开发工具–VSCode下载与安装
│ ├── [ 35M] 11-4与Python的第一次交流
│ ├── [ 50M] 11-5定义两个数，用Python进行加减乘除运算
│ ├── [ 86M] 11-6关于两个数的编程含义以及定义规则
│ ├── [109M] 11-7我们可以声明的数据种类
│ ├── [ 85M] 11-8为程序添加解释说明
│ ├── [ 40M] 11-9让打印输出更漂亮一些
│ ├── [ 77M] 11-10让计算功能更强大–数据与数据间的类型转换
│ └── [ 74M] 11-11【案例】计算器实现身高体重的计算
├── 第12章 【Python】计算器可以比较大小、选择条件进行计算/
│ ├── [ 30M] 12-1数字的大小比较
│ ├── [234M] 12-2基于条件真假的分支控制
│ ├── [ 39M] 12-3多个条件的判断
│ └── [189M] 12-4【案例】根据条件实现BMI指数的计算
├── 第13章 【Python】让计算器实现重复计算/
│ ├── [ 92M] 13-1重复即循环
│ ├── [ 54M] 13-2让程序按步骤运行
│ ├── [ 68M] 13-3单次循环的结束
│ ├── [ 70M] 13-4数学运算的进阶
│ └── [112M] 13-5【案例】基于重复计算实现基础计算器
├── 第14章 【Python】深入理解字符串/
│ ├── [141M] 14-1让机器人说出漂亮的内容
│ ├── [ 73M] 14-2文本的搜索与替换
│ ├── [ 23M] 14-3从成员角度判断内容是否存在
│ └── [ 83M] 14-4【案例】开发聊天机器人程序
├── 第15章 【Python】比基础计算更为强大的高级数据类型/
│ ├── [ 34M] 15-1魔法读心术程序与高级数据类型
│ ├── [ 58M] 15-2列表，存储多个数据的容器
│ ├── [ 65M] 15-3如何访问列表中的元素
│ ├── [ 56M] 15-4修改列表元素
│ ├── [ 61M] 15-5for循环遍历列表元素
│ ├── [100M] 15-6【案例】实现魔法读心术程序new
│ ├── [ 22M] 15-7元组，与列表类似的另一种容器
│ ├── [ 80M] 15-8字典，存储键值对儿的容器
│ ├── [ 76M] 15-9字典可以修改
│ └── [ 44M] 15-10for循环遍历字典
└── 第16章 【Python】将计算代码组织封装在一起，即函数/
├── [ 96M] 16-1如何实现BMI指数计算代码的封装？
├── [ 45M] 16-2将BMI指数返回
├── [164M] 16-3函数的参数类型
├── [ 77M] 16-4函数的多个返回值new
└── [126M] 16-5【案例】实现多人版BMI指数计算器
├── 第17章 【LLM & AI Agent】夯实基础，了解LLM大语言模型/
│ ├── [5.6M] 17-1章节介绍
│ ├── [ 38M] 17-2什么是大语言模型（LLM）
│ ├── [ 49M] 17-3LLM在企业中的价值与市场需求
│ ├── [ 88M] 17-4ChatGPT聊天机器人的使用与局限性
│ ├── [ 42M] 17-5大语言模型如何影响软件的构建
│ ├── @www.
│ ├── [ 85M] 17-6项目目录结构约定、规范与依赖注入
│ ├── [ 33M] 17-7LLM应用开发专有名词解释
│ ├── [ 29M] 17-8LLM&AI+Agent应用的交互模式(1)
│ └── [ 15M] 17-9章节总结
├── 第18章 【LLM & AI Agent】初窥LLMOps，助力大模型落地/
│ ├── [9.4M] 18-1章节介绍
│ ├── [ 89M] 18-2从LLM大模型到AIAgent的技术演进
│ ├── [ 25M] 18-3初识LLMOps，为什么需要LLMOps
│ ├── [ 68M] 18-4DifyLLMOps应用开发平台功能演示
│ ├── [ 66M] 18-5课程LLMOps应用开发平台演示
│ ├── [ 17M] 18-6课程学习目标与解决的问题展示
│ └── [ 11M] 18-7_LLM&AIAgent_章节总结
├── 第19章 【LLM & AI Agent】ChatGPT辅助学习与建议/
│ ├── [8.9M] 19-1章节介绍
│ ├── [ 58M] 19-2不同方向的学员如何学习这门课程与建议
│ ├── [104M] 19-3ChatGPT辅助学习与课程提示词
│ ├── [176M] 19-4OpenAI&月之暗面API秘钥获取与参数详解
│ ├── [149M] 19-5Playground快速调试Prompt与接口参数
│ └── [ 12M] 19-6章节总结
├── 第20章 【LLM & AI Agent】AI智能体的基础概念和技术架构/
│ ├── [ 28K] 20-1课程资料.pdf
│ ├── [ 69M] 20-2什么是智能体？常见的AI智能体能力展示
│ ├── [150M] 20-3主流智能体产品介绍和效果对比（DeepResearch、Manus、GLM沉思、通义千问）
│ ├── [ 45M] 20-4智能体的核心特性：自主性、适应性、交互性
│ ├── [ 54M] 20-5智能体和大模型的区别
│ ├── [ 46M] 20-6智能体5级分层及商业应用
│ ├── [ 14M] 20-7智能体技术架构讲解——Langgraph+LLM+Tools+MCP+RAG
│ └── [ 41M] 20-8本章知识总结和回顾
├── 第21章 【LLM & AI Agent】AI智能体开发之大模型调用/
│ ├── [ 56M] 21-1python多版本管理工具anaconda使用方法
│ ├── [ 67M] 21-2python项目管理工具uv安装和应用
│ ├── [ 34M] 21-3智能体开发流程&Ollama本地大模型部署
│ ├── [ 70M] 21-4使用langchain-ollama库调用本地大模型
│ ├── [ 24M] 21-5ollama大模型的流式调用
│ ├── [ 57M] 21-6阿里云百炼平台大模型调用
│ ├── [ 63M] 21-7百炼平台推理大模型调用
│ ├── [ 53M] 21-8LangChain框架基本特性和概念介绍
│ └── [ 27M] 21-9本章重点内容回顾和复习
├── 第22章 【LLM & AI Agent】AI智能体开发之LangChain大模型工具开发/
│ ├── [ 51M] 22-1langchain_openai实例化qwen大模型+pydanticSecretStr加密api_key
│ ├── [ 35M] 22-2提示词模板之文本提示词PromptTemplate
│ ├── [ 50M] 22-3对话提示词模板ChatPromptTemplate用法
│ ├── [ 30M] 22-4ChatPromptTemplate+ChatMessagePromptTemplate联合实现对提示词+消息体的抽象和复用
│ ├── [ 56M] 22-5FewShotPromptTemplate通过提示词实现大模型少样本学习
│ ├── [ 46M] 22-6提示词模板对比及场景分析+链式调用大模型
│ ├── [ 85M] 22-7大模型调用自定义工具全流程开发
│ ├── [ 46M] 22-8tool装饰器注册工具+args_schema精确控制工具入参
│ └── [ 53M] 22-9本章重点内容回顾和复习
├── 第23章 【算法】线性代数：人工智能数学基础/
│ ├── [ 12M] 23-1线性代数基础概念：标量、向量、矩阵、张量
│ ├── [ 20M] 23-2案例实战：创建向量、矩阵、张量
│ ├── [ 35M] 23-3案例实战：将Numpy矩阵保存成本地图像
│ ├── [ 53M] 23-4案例实战：图像增强（调整对比度）
│ ├── [ 26M] 23-5Python实现解方程组
│ ├── [ 23M] 23-6特征向量与特征值实操
│ └── [ 50M] 23-7案例实战：图像的SVD分解
├── 第24章 【算法】微积分：导数、微分、积分/
│ ├── [ 14M] 24-1导数【常用初等函数的导数和深度学习中的激活函数】
│ ├── [ 38M] 24-2案例：使用Python画出上述激活函数
│ ├── [8.6M] 24-3微分和积分
│ ├── [ 32M] 24-4案例：展示二维图像切线
│ └── [ 43M] 24-5案例：三位函数的切面
├── 第25章 【算法】微积分：链式求导/
│ └── [9.0M] 25-1链式求导法
├── 第26章 【算法】微积分：反向传播算法/
… 其余 23 项略，目录共 223 项