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光环国际人工智能AI49期

这是一套从数学底座到工程落地的全栈 AI 训练，但门槛不低这套课程的核心价值在于它的完整性：它没有把 AI 拆成零散的热门概念拼盘，而是按照“数学基础—机器学习—深度学习—计算机视觉—自然语言处理”的工程顺序重构了知识体系。对于想系统掌握 AI 技术栈、而非仅学会调包的同学来说，这种结构能帮你建立

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这是一套从数学底座到工程落地的全栈 AI 训练，但门槛不低

这套课程的核心价值在于它的完整性：它没有把 AI 拆成零散的热门概念拼盘，而是按照“数学基础—机器学习—深度学习—计算机视觉—自然语言处理”的工程顺序重构了知识体系。对于想系统掌握 AI 技术栈、而非仅学会调包的同学来说，这种结构能帮你建立从原理到代码的完整闭环。但需要清醒认识到，这不是“速成班”。Day 2 就开始讲线性代数与科学计算，Day 5 涉及高斯朴素贝叶斯和数据预处理，Day 10 进入 PyTorch 编程范式。如果你连矩阵运算、梯度下降的直观含义都不熟悉，前面几天会非常吃力。因此，这门课更适合有一定 Python 基础、对数学不太排斥、愿意花时间推导公式的学员。零基础者建议先补齐 Python 和基本概率统计，再切入正题。课程重点落在两个实战方向：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）。CV 部分从 LeNet-5、VGG 讲到 ResNet，再深入到 YOLOv8 的目标检测源码解读与训练，最后覆盖 GAN 图像生成；NLP 部分则从 RNN 讲到 Transformer 的 Seq2Seq 架构和文本生成算法。每一块都配有项目答辩或考试宣讲，说明课程强调“能用代码实现”，而非只讲理论。

资料怎么用：按阶段切入，配合练习才能内化

建议的学习路径如下：第一阶段（Day 1–9）：数学与机器学习基础。这部分是地基，不要跳。重点看 Day 2 的线性代数复习、Day 5 的数据预处理、Day 7 的决策树、Day 8 的逻辑回归与支持向量机、Day 9 的项目实战。这是你理解后续模型为何如此设计的背景知识。第二阶段（Day 10–16）：深度学习入门与 CV 基础。Day 10–12 掌握 PyTorch 基本用法和网络架构；Day 13–15 理解卷积、池化、ResNet 等核心模块；Day 16 的人脸识别（MTCNN）是 CV 从分类走向检测的关键过渡，务必亲手跑一遍代码。第三阶段（Day 17–22）：目标检测与生成任务。YOLOv8 是重头戏，Day 17 讲架构，Day 19 讲源码分析，Day 20 讲训练流程。这部分内容量大、视频单节超 1GB，建议边看边暂停敲代码，不要被动观看。GAN 生成部分（Day 22）可作为拓展，理解生成模型的基本逻辑即可。第四阶段（Day 23–26）：NLP 进阶。从 RNN（Day 24）过渡到 Transformer 三部曲（Day 26），这是当前大语言模型的基石。Text Generation（Day 25）则展示如何应用这些架构。这部分抽象度较高，建议结合 HuggingFace 等开源库的实际案例辅助理解。课后练习建议：课程资料中包含 Git 使用分享（Day 3）、Docker 部署分享（Day 3 中期），说明项目需要版本控制和容器化环境支持。务必在本地搭建好 PyTorch + CUDA 环境，跟着视频复现每一个示例项目。最终的项目答辩环节（Day 19、Day 30）是对学习效果的检验，提前准备自己的数据集和报告。

课程目录

第四章：NLP自然语言处理4 集

4.4Day25-文本生成算法.mp4 [408.0 MB]
4.10Day26-Seq2Seq输入输出Transformer三部曲.mp4 [330.8 MB]
3.27Day23-自然语言处理基础.mp4 [247.7 MB]
3.31Dday24上午-RNN，循环神经网络.mp4 [383.3 MB]

生成任务16 集

3.17Day20上午-目标检测，框的回归分类.mp4 [1.3 GB]
3.17Day20下午-YOLOv8源码分析和图像生成算法.mp4 [1.3 GB]
3.13Day19-YOLOv8源码分析和效果展示.mp4 [512.1 MB]
光环3.14学员Docker分享.mp4 [262.8 MB]
3.20Day21-计算机处理stream式数据.mp4 [367.4 MB]
3.24Day22上午-图像生成算法GAN.mp4 [680.9 MB]
3.6Day17-YOLO网络架构解读，源代码解读.mp4 [1.8 GB]
2.21Day13-计算机视觉概论.mp4 [929.0 MB]
2.28Day15-手写ResNet分类算法，VGG.mp4 [1.1 GB]
光环2.23机器学习项目答辩+3.30AI考试宣讲.mp4 [1.1 GB]
3.3Day16上午-目标检测，人脸识别MTCNN.mp4 [1.1 GB]
2.25Day14上午-池化，Lenet5.mp4 [1.1 GB]
3.10Day18上午-.YOLOv8训练.mp4 [1.4 GB]
2.25Day14下午-图像分类网络.mp4 [1.3 GB]
3.3Day16下午-人脸识别，训练数据.mp4 [1.4 GB]
3.10Day18下午-YoloV8目标检测任务，CV中的生成任务.mp4 [1.4 GB]

第1节：深度学习4 集

1.31Day11-深度学习编程写法、pytorch深度学习流程.mp4 [489.0 MB]
2.2Day12-全连接网络分类任务，回归任务.mp4 [287.4 MB]
1.26Day10-Pytorch的基本使用，损失函数.mp4 [345.8 MB]
2.3学友Git使用分享.mp4 [147.7 MB]

第二章：机器学习11 集

1.19Day7-开发习惯，决策树.mp4 [336.0 MB]
1.7Day2上午-线性代数与科学计算.mp4 [343.8 MB]
1.14Day5上午-高斯朴素贝叶斯、数据采集与预处理.mp4 [393.4 MB]
1.17Day6-PCA降维算法，无监督学习，Kmeans聚类算法，信息论相关.mp4 [330.4 MB]
1.21Day8下午-逻辑回归，支持向量机，集成学习.mp4 [469.2 MB]
1.24Day9-机器学习项目实战，pytorch框架安装.mp4 [383.4 MB]
1.14Day5下午-数据集的划分、数据的特征选择何特征降维.mp4 [526.2 MB]
1.10Day3-KNN回归器，概率相关知识.mp4 [339.4 MB]
1.5Day1-人工智能核心理念、项目流程，体验.mp4 [310.0 MB]
1.7Day2下午-矩阵，KNN算法.mp4 [403.9 MB]
1.21Day8上午-线性回归，求函数最小值，深度学习框架.mp4 [363.2 MB]

第一章：开班典礼1 集

1月3日开班典礼.mp4 [205.1 MB]

第五章：AIGC大模型20 集

5.8Day32-大模型的训练和推理原理.mp4 [360.8 MB]
4.26Day31-大模型训练与微调原理.mp4 [273.5 MB]
4.17Day28-Transformer源码.mp4 [122.5 MB]
4.14Day27下午-Transformer架构解析.mp4 [454.2 MB]
49期5.26结业项目启动会.mp4 [69.7 MB]
5.19Day34上午-大模型落地的方式，LangChain使用，RAG开发.mp4 [418.0 MB]
4.21Day29上午-Transformer 数据流向.mp4 [385.0 MB]
4.24Day30-大模型三大架构和基本应用.mp4 [325.0 MB]
4.21Day29下午-大模型三大架构.mp4 [501.4 MB]
4.16趋动云技术培训.mp4 [101.5 MB]
5.22Day35-完成大模型其它方面的知识讲解.mp4 [388.5 MB]
6.3结业项目答辩-6组，7组，4组.mp4 [302.0 MB]
5.12Day33上午-大模型训练与微调.mp4 [387.0 MB]
5.19Day34下午-强化学习的训练，RAG开发和Agent开发.mp4 [618.5 MB]
49期CV项目答辩（下).mp4 [484.6 MB]
6.2结业项目答辩上午-1组.mp4 [219.6 MB]
4.14Day27上午-注意力机制.mp4 [376.4 MB]
5.12Day33下午-大模型如何进行微调，模型高性能部署.mp4 [611.7 MB]
6.2项目答辩下午-2组，3组，5组.mp4 [592.7 MB]
4.19日49期CV小组项目答辩（上）.mp4 [239.6 MB]

第一小节：课程说明1 集

课程说明.mp4 [10.2 MB]

资料文档3 条

Python核心编程-源码.rar [66.0 KB]
python基础+高阶-拓展学习资料.rar [850.0 MB]
Python核心编程-讲义.rar [208.7 KB]

第二小节：正式课程20 集

第五节：day05-数据类型-元组-集合-字典3 集

12-数据类型-字典.mp4 [46.4 MB]
10-数据类型-元组.mp4 [36.7 MB]
11-数据类型-集合.mp4 [29.4 MB]

第八节：day08-错误-异常-迭代器-生成器4 集

20-迭代器.mp4 [31.8 MB]
19-异常处理.mp4 [42.1 MB]
18-错误与异常.mp4 [19.6 MB]
21-生成器.mp4 [49.3 MB]

第九节：day09-文件4 集

24-文件3.mp4 [29.0 MB]
22-文件1.mp4 [21.5 MB]
25-上下文管理器.mp4 [28.8 MB]
23-文件2.mp4 [54.1 MB]

第四节：day04-数据类型-列表-深浅拷贝2 集

09-数据类型-列表2-深浅拷贝.mp4 [47.5 MB]
08-数据类型-列表.mp4 [49.1 MB]

第十节：day10-包和模块5 集

26-包和模块.mp4 [16.4 MB]
27-包和模块的安装.mp4 [11.6 MB]
30-logging.mp4 [31.4 MB]
28-OS.mp4 [60.3 MB]
29-sys.mp4 [35.8 MB]

第六节：day06-函数-匿名-递归3 集

14-函数-匿名-递归.mp4 [34.1 MB]
15-高阶函数.mp4 [33.4 MB]
13-函数.mp4 [37.7 MB]

第一节：day01-环境安装+基础语法4 集

01-环境安装.mp4 [34.1 MB]
anaconda的安装与jupyter的基础使用（mac）.mp4 [10.8 MB]
03-Python基本语法.mp4 [42.3 MB]
02-Python入门.mp4 [5.6 MB]

第二节：day02-运算符+字符串2 集

05-数据类型-字符串.mp4 [59.9 MB]
04-数据类型+运算符.mp4 [71.1 MB]

第七节：day07-面向对象2 集

17-面向对象2.mp4 [45.6 MB]
16-面向对象.mp4 [52.8 MB]

第三节：day03-流程控制-分支-循环2 集

07-流程控制-循环.mp4 [48.2 MB]
06-流程控制-分支.mp4 [29.2 MB]

第十二节：day12-matplotlib+pandas3 集

35-pandas.mp4 [23.0 MB]
34-matplotilb.mp4 [37.9 MB]
36-pandas2.mp4 [34.5 MB]

第十一节：day11-numpy3 集

31-numpy.mp4 [38.0 MB]
33-numpy3.mp4 [48.0 MB]
32-numpy2.mp4 [36.6 MB]

第五节：day05-if_casegroup byhaving排序4 集

12_排序.mp4 [15.6 MB]
11_having.mp4 [26.8 MB]
10_group_by.mp4 [32.1 MB]
09_if_case.mp4 [28.8 MB]

第一节：day01-软件安装2 集

02_MySQL安装.mp4 [40.3 MB]
01_数据库基础.mp4 [4.1 MB]

第七节：高级查询（2）4 集

15_高级查询_union.mp4 [22.1 MB]
16_高级查询_子查询.mp4 [37.5 MB]
18_exists.mp4 [31.7 MB]
17_表子查询.mp4 [12.1 MB]

第三节：day03-查询1 集

04_查询_where.mp4 [859.2 MB]

第二节：day02-增删改1 集

03_数据的增删改.mp4 [66.0 MB]

第六节：高级查询（1）2 集

14_高级查询_外连接.mp4 [20.0 MB]
13_高级查询_join.mp4 [56.6 MB]

第四节：day04-函数4 集

05_数学函数.mp4 [25.8 MB]
07_日期时间函数.mp4 [18.5 MB]
08_聚合函数.mp4 [14.7 MB]
06_字符串函数.mp4 [26.2 MB]

第一节：爬虫4 集

爬虫学习-02.mp4 [1.0 GB]
爬虫学习-01.mp4 [870.1 MB]
爬虫学习-04.mp4 [1.1 GB]
爬虫学习-03.mp4 [1.2 GB]

光环国际 人工智能AI49期

这是一套从数学底座到工程落地的全栈 AI 训练，但门槛不低

资料怎么用：按阶段切入，配合练习才能内化

课程目录

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