尚硅谷AI大模型实战训练营课程

课程信息

尚硅谷AI大模型实战训练营课程旨在帮助学员深入学习和应用人工智能大模型技术。课程涵盖大模型原理、应用案例、实战项目等内容，通过实践训练和项目实施，帮助学员掌握大模型开发和优化技巧，提升人工智能应用的效率和性能。无论您是AI领域的初学者还是专业人士，本课程都能为您提供深入的学习和实战经验。

课程目录

└── 26390
    ├── 01 第一课
    │   ├── 01_机器学习基本概念.mp4 87.01M
    │   ├── 02_模型训练流程.mp4 71.65M
    │   ├── 03_模型训练基本概念.mp4 71.00M
    │   ├── 04_模型训练基本概念-激活函数与损失函数.mp4 57.20M
    │   └── Chapter01_深度学习基础.pdf 24.00M
    ├── 02 第二课
    │   ├── 01 分类器与评估指标.mp4 90.93M
    │   ├── 02 第一次课间答疑.mp4 16.41M
    │   ├── 03评估指标与经典模型.mp4 95.67M
    │   ├── 04 第二次课间答疑.mp4 12.28M
    │   ├── 05 seq2seq.mp4 29.61M
    │   ├── 06 Transformer基本流程.mp4 48.06M
    │   ├── 07 第三次课间答疑.mp4 31.86M
    │   ├── 08 Transformer Encoder.mp4 80.48M
    │   ├── 09 Transformer多头注意力机制.mp4 36.45M
    │   ├── Attention Is All You Need_unlocked.pdf 13.48M
    │   └── Chapter01_深度学习基础_unlocked.pdf 24.22M
    ├── 03 第三课
    │   ├── 课件&资料
    │   │   ├── 01-Chapter-01 深度学习基础_unlocked.pdf 22.39M
    │   │   ├── 02-AutoDL使用文档_unlocked.pdf 14.09M
    │   │   └── 03-拓展分享-BERT源码解析.pdf 12.88M
    │   ├── 01_Transformer Encoder.mp4 99.61M
    │   ├── 02_1021第一次课间答疑.mp4 18.59M
    │   ├── 03_Transformer Decoder.mp4 53.09M
    │   ├── 04_BERT.mp4 44.62M
    │   ├── 05_1021第二次课间答疑.mp4 5.66M
    │   ├── 06_第三次课间答疑+BERT&T5+深度学习优化策略.mp4 62.38M
    │   ├── 07_CUDA与GPU基本概念.mp4 29.23M
    │   └── 08_第四次课间答疑+GPU并行训练策略.mp4 75.43M
    └── 04 第四课
        ├── 课件&资料&代码
        │   └── BertClassifier.zip 1182.82M
        ├── 01_整体代码框架介绍+CPU训练代码讲解01.mp4 134.26M
        ├── 02_第一次课间答疑.mp4 19.35M
        ├── 03_CPU训练代码讲解02+BERT代码Debug01.mp4 185.59M
        ├── 04_第二次答疑+BERT代码Debug02+多GPU训练代码讲解+Autodl使用及环境搭建.mp4 228.24M
        ├── 05_训练代码启动.mp4 21.49M
        └── 06_第三次答疑+智能对话系统概述+训练结果说明+重点总结.mp4 86.37M