黑马博学谷 AI大模型训练营一期|已完结

解决什么实际问题这门课程直击大模型在垂直行业落地的核心痛点。很多开发者懂 Python 语法，却不知道如何把大模型接入具体业务。课程通过八个周的系统训练，覆盖知识问答、文生图、情感分析和虚拟试衣四大高频场景。它解决的是从“调接口”到“做应用”的能力断层问题。你将学会如何让模型精准回答专业领域问题，

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解决什么实际问题

这门课程直击大模型在垂直行业落地的核心痛点。很多开发者懂 Python 语法，却不知道如何把大模型接入具体业务。课程通过八个周的系统训练，覆盖知识问答、文生图、情感分析和虚拟试衣四大高频场景。它解决的是从“调接口”到“做应用”的能力断层问题。你将学会如何让模型精准回答专业领域问题，如何利用生成式 AI 辅助设计，以及如何理解用户情绪并做出反应。这些技能直接对应目前互联网和传统企业数字化转型中最紧缺的大模型应用开发岗位需求，帮助你摆脱只会写 CRUD 的困境。

适合基础与学习门槛

本课程适合有 Python 基础的程序员，无需深厚的机器学习理论背景。前提是你要能熟练使用 Linux 或 Windows 环境进行代码编写，对常见的网络请求和数据结构有基本认知。课程难度循序渐进，前半部分侧重应用架构理解，后半部分侧重多模态能力的集成。如果你完全零基础，建议先补齐 Python 后端开发的基础知识，再进入本课程，否则可能在代码调试环节感到吃力。只要具备基本的编程逻辑思维，跟随课程节奏即可跟上。

学完能独立做什么

完成训练后，你将具备独立开发大模型垂直应用的能力。具体而言，你可以搭建基于 RAG 的技术文档问答系统，实现从海量数据中快速检索并生成准确答案的功能。你能够开发集图像生成能力的设计辅助工具，理解提示词工程对生成质量的影响。同时，你也掌握了情感分析算法在项目中的落地方式，能够构建具有情绪感知能力的智能客服或评论分析系统。更重要的是，你将熟悉虚拟试衣等复杂场景下的技术链路，具备整合视觉与语言模型的综合开发素养，能够独立完成一个完整的大模型应用项目交付。

资料怎么配合练习

建议采用“先看场景，后啃代码”的顺序。首先浏览课程介绍，建立对各业务场景的整体认知，明确知识问答与虚拟试衣背后的技术逻辑差异。接着，重点精读知识问答模块，这是理解向量数据库与大模型协同工作的基石，务必亲手复现代码，观察检索精度变化。对于文生图和虚拟试衣部分，重点研究接口调用与参数配置，理解多模态数据如何流转。情感分析部分则需关注模型输出的解析方式。不要只看不练，所有案例代码必须本地跑通，遇到报错自行排查，这样才能真正掌握工程落地细节。

课程介绍

黑马博学谷 AI大模型训练营一期，。让你8周掌握大模型垂直业务领域知识问答、文生图、情感分析、虚拟试衣等业务场景的应用与开发能力。

课程目录

├── [512M] 1-1 开班仪式+Python前置课程串讲
├── [997M] 1-2 大模型前置知识
├── [512M] 1-3 大模型前置知识
├── [710M] 1-4 大模型基础知识
├── [751M] 1-5 大模型主要类别架构
├── [422M] 1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门
├── [489M] 1-6 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门2
├── [557M] 1-7 主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门
├── [688M] 1-8 大模型Prompt-Tuning方法进阶
├── [713M] 1-9 大模型提示词工程应用
├── [1.1G] 1-10 【项目1】金融行业动态风向评估
├── [491M] 1-11 【项目1】金融行业动态风向评估
├── [411M] 1-12 【项目2】电商领域虚拟试衣系统
├── [574M] 1-13 【项目2】电商领域虚拟试衣系统
├── [1.1G] 1-14 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统
├── [578M] 1-15 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统
├── [719M] 1-16 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统 2024.03.05
├── [701M] 1-17 【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统(2024.03.07)
├── [1.0G] 1-18 【项目4】大健康行业智能问诊系统(2024.03.10)
├── [488M] 1-19 20 【项目4】大健康行业智能问诊系统
├── [681M] 1-21【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】
├── [980M] 1-22【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】
├── [455M] 1-23【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】
├── [672M] 1-24 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
├── [653M] 1-25 【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统
├── [369M] 1-26 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [352M] 1-27 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [434M] 1-28 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [1.0G] 1-29 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [625M] 1-30 Stable Diffusion多模态大模型应用实战
├── [438M] 1-31 文心一言& 百度千帆大模型平台
├── [490M] 1-32 文心一言& 百度千帆大模型平台
├── [626M] 1-33 讯飞星火大模型+星火微调平台应用
├── [464M] 1-34 讯飞星火大模型+星火微调平台应用
├── [626M] 1-35 综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写
└── 资料/