这门课解决什么工作场景

当前 AI 应用开发领域存在明显的「落地鸿沟」。大多数技术人员精通单一环节，比如懂算法的人不会做工程部署，懂后端开发的人不了解模型训练。本课程定位为「全栈工程师培养计划」，正是为了解决这种割裂问题。它覆盖从 Python 编程基础、机器学习原理到深度学习应用，再到最终项目实战的完整链路。核心目标是让你不再局限于某个单一技能点，而是能够独立完成一个 AI 应用从数据处理、模型选择与调优、到最终封装部署的全流程。对于希望进入大模型应用开发、AI 产品研发岗位的职场人来说，这门课填补的是「系统性实战能力」这一关键空白。

入门门槛与学习顺序建议

课程内容体系完整，跨度较大，对学员的基础有一定要求。建议在开始正式学习前，确认自己已掌握 Python 基本语法和数据类型操作，了解基础的线性代数和概率统计概念。对于完全零基础的同学，直接切入可能较为吃力，可先通过基础编程课程补足前置知识。资料包包含视频课程及配套文档，建议遵循「先建框架，再填细节」的学习策略：首先浏览课程介绍和整体大纲，建立对全栈技术路线的认知地图；然后按模块顺序跟进视频，确保每个知识点都配合资料包中的示例进行理解；最后，务必留出足够时间完成配套的项目练习，这是将理论知识转化为肌肉记忆的关键环节。切忌只看不动手，否则容易陷入「懂了但不会做」的困境。

学完能独立胜任什么工作

系统完成本课程的学习后，你将具备独立承担 AI 应用开发任务的能力。具体包括：能够编写高质量的 Python 代码进行数据清洗与预处理；熟练运用主流机器学习算法解决分类、回归等经典问题；理解深度学习核心模型结构，具备模型训练、评估与基础调优的实战经验；了解大模型的应用场景与开发逻辑；能够将 AI 模型集成到业务系统中，形成可落地的解决方案。这门课程的价值不仅在于知识点的罗列，更在于帮你构建起一套完整的工程化思维，使你从单一的代码执行者转变为能解决复杂业务问题的 AI 全栈工程师。

课程目录

AI.png (50.

23 KB,  ) 2024-1-5 23:

24 上传 课程介绍： 作为知乎AI 大模型全栈工程师培养计划的编辑，我非常了解这个计划的重要性和意义。这个计划旨在培养具备全栈技术能力和深度学习知识的人才，以满足AI技术在各行各业的应用需求。该计划将提供一系列课程，包括Python编程、机器学习、深度学习等，同时也会注重实践和项目经验，以便学员能够在实际工作中运用所学知识 课程目录： 目录.png (91.

28 KB,  ) 2024-1-5 23:

24 上传 ├──08-fine-tuning.zip
 37.80M ├──1.简介 – AI 大模型全栈工程师_ev.mp4
 407.43M ├──10.大模型应用开发框架LangChain 开干_ev.mp4
 393.53M ├──11.机器学习基础-上_ev.mp4
 467.52M ├──12.机器学习基础-下_ev.mp4
 451.67M ├──13.基于 ChatGLM2的 Fine-tuning实战_ev.mp4
 567.88M ├──14.客座嘉宾：我是如何训练百亿参数大模型ChatYuan的_ev.mp4
 330.19M ├──15.Fine-tuning 集中答疑_ev.mp4
 343.06M ├──16.嘉宾：如何用 Stable Diffusion复现一个妙鸭_ev.mp4
 478.87M ├──17.客座嘉宾：大模型时代的产品新挑战_ev.mp4
 385.27M ├──18.AI 产品部署和交付_ev.mp4
 373.16M ├──19-做自己的产品经理_ev.mp4
 363.79M ├──2.Prompt Engineering_ev.mp4
 431.56M ├──20-实操训练：产品设计实战_ev.mp4
 502.85M ├──21-产品运营和业务沟通_ev.mp4
 283.54M ├──22-设计的灵感