文章提供了一套完整的AI大模型学习体系,包含30节课程涵盖理论、论文带读和实战项目,系统介绍NLP大模型、模型压缩、剪枝技术、扩散模型、RLHF等前沿技术。附赠500+论文和104G学习资源包,强调大模型技术的高就业前景(平均薪资3.7万+)和高成长性,提供从零基础到进阶的学习路线,帮助学习者系统掌握大模型技术,实现职业发展和能力提升。


AI大模型,正在构建的颠覆力,为了更好的入局AI大模型,这次我特意复盘和整理大模型学习脉络,开了30节大模型的课程,包含大模型理论、大模型论文带读以及大模型企业项目实战,还附赠500+大模型论文

以下是《AI大模型系列课》课程目录

第一课:NLP大模型:基础、前沿与学习路径

第二课:基于模型量化的大模型压缩的进展

🔻 压缩技术中,为什么量化要优于剪枝、蒸馏?

🔻 如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier?

🔻 包含有异常值outlier的特征如何量化?

第三课:基于模型剪枝的大模型高效计算和应用

🔻 模型剪枝的技术背景

🔻 模型剪枝具体方法

🔻 模型剪枝前沿方法

🔻 语言模型剪枝实例

第四课:讲解扩散模型的基础知识及拓展应用

🔻 AI作画–以文生图

🔻 扩散模型是什么

🔻 扩散模型工作拓展

🔻 扩散模型带来的机遇

第五课:大语言模型的RLHF

🔻 RLHF的优点和挑战

🔻 RLHF如何改善大模型性能

🔻 RLHF的实际应用案例

🔻 RLHF在大模型的未来趋势

第六课:[LLM + 微调]大模型的高效微调

🔻 01 介绍

🔻 02 常用的高效微调方法介绍

🔻 03 如何针对领域数据集根据高效微调方法创造大语言模型

🔻 04 未来挑战与研究方向

第七课:大模型医疗

🔻 医疗领域的数据特点、挑战和机遇

🔻 大模型的定义和特点,如预训练、微调、指令学习等

🔻 针对ChatGLM大模型,介绍ChatGLM模型微调

🔻 代码实践以及模型微调

第八课:大模型基本概念以及应用场景

🔻 发展线路与技术手段

🔻 应用场景

🔻 缺点与局限

🔻 未来展望

第九课:LLAMA2中文大模型

🔻 理论介绍

🔻 代码实践

第十课:大模型前沿论文带读训练营(NLP方向)

🔻 01 LLaMA训练营

🔻 02 LLaMA训练营——精读

🔻 03 LLaMA训练营——代码讲解

🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读

🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读

🔻 06 GLM-130B训练营——代码讲解

🔻 07 Alpaca训练营——论文泛读

🔻 08 Alpaca训练营——论文精读

🔻 09 Alpaca训练营——代码讲解

第十一课:掌握大模型领域前沿,跑通三套企业级项目代码

🔻 01 开发基于大模型的聊天机器人

🔻 02 实战基于大模型的对话系统(实战一)

🔻 03 大模型模型原理及综述

🔻 04 大语言模型(LLM)原理及综述

🔻 05 精读大模型-3论文、Instruct论文

🔻 06 精读谷歌PaLM论文、脸书LLaMA论文

🔻 07 实战基于大模型的对话系统(实战二)

🔻 08 实战微调LLaMA模型

在大模型的构建之下,AI自动化交互,将会决定世界的未来,谁的大模型更强大,将决定在遥远的未来的话语权,同时,大模型会成为AI基础设施。

2026年AI行业最大的机会,毫无疑问就在应用层

字节跳动已有7个团队全速布局Agent

大模型岗位暴增69%,年薪破百万!

腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关……

如今,超过60%的企业都在推进AI产品落地,而真正能交付项目的 大模型应用开发工程师 **,**却极度稀缺!

落地AI应用绝对不是写几个prompt,调几个API就能搞定的,企业真正需要的,是能搞定这三项核心能力的人:

✅RAG:融入外部信息,修正模型输出,给模型装靠谱大脑

✅Agent智能体:让AI自主干活,通过工具调用(Tools)环境交互,多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……

✅微调:针对特定任务优化,让模型适配业务

目前,脉脉上有超过1000家企业发布大模型相关岗位,人工智能岗平均月薪7.8w!实习生日薪高达4000!远超其他行业收入水平!

技术的稀缺性,才是你「值钱」的关键!

具备AI能力的程序员,比传统开发高出不止一截!有的人早就转行AI方向,拿到百万年薪!👇🏻👇🏻

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AI浪潮,正在重构程序员的核心竞争力!现在入场,仍是最佳时机!

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了!抓住AI时代风口,轻松解锁职业新可能,希望大家都能把握机遇,实现薪资/职业跃迁~

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大模型微调

  • 掌握主流大模型(如DeepSeek、Qwen等)的微调技术,针对特定场景优化模型性能。

  • 学习如何利用领域数据(如制造、医药、金融等)进行模型定制,提升任务准确性和效率。

RAG应用开发

  • 深入理解检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术,构建高效的知识检索与生成系统。
  • 应用于垂类场景(如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等),实现精准信息提取与内容生成。

AI Agent智能体搭建

  • 学习如何设计和开发AI Agent,实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。
  • 构建垂类场景下的智能助手(如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等)。

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AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念,把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起,为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。

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