【马士兵教育】AI大模型全链路实战

【马士兵教育】AI大模型全链路实战是一门系统性课程，涵盖从基础理论到实战应用的全过程。课程内容包括提示词工程、大模型调用与优化、Langchain开发流程、模型微调、数据增强、自定义数据集等实用技能。通过实战案例，学员可掌握大模型的开发与部署，适合有一定编程基础、希望在AI领域深入发展的开发者。

类型：	AI,AI大模型全链路实战,马士兵教育,实战,大模型,AI,

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「」【马士兵教育】AI大模型全链路实战

msb-AI大模型工程师

课时01 大模型直播课 NO.2766.3701

课时01 VIP开营和AI大模型的尝鲜_ev.mp4 (318.0 MB)

课时02 国内外各种大模型应用开发_ev.mp4 (507.3 MB)

课时03 各种链的组装和案例_ev.mp4 (356.3 MB)

课时04 Langchain中的LCEL语法_ev.mp4 (409.7 MB)

课时02 大模型理论基础 NO.2641

课程资料

BERT.md (2.30 KB)

GPT1.pptx (1.59 MB)

NLP发展.pptx (4.08 MB)

Transformer模型.pptx (13.0 MB)

课时01 01自然语言处理初期发展_ev.mp4 (110.7 MB)

课时02 0基础预热知识_ev.mp4 (82.7 MB)

课时03 06AI大模型学习建议_ev.mp4 (41.1 MB)

课时04 01详解Transformerpart1_ev.mp4 (59.1 MB)

课时05 02Transformer详解之位置编码_ev.mp4 (29.4 MB)

课时06 03Transformer详解之add和norm_ev.mp4 (17.5 MB)

课时07 04Transformer详解之decoder_ev.mp4 (18.5 MB)

课时08 05Transformer详解之输出层_ev.mp4 (11.2 MB)

课时09 07BERT详解_ev.mp4 (107.0 MB)

课时10 08GPT1详解_ev.mp4 (127.4 MB)

课时03 AI大模型提示词工程深入实战 NO.2662

课程资料

2.提示原则Guidelines.ipynb (48.1 KB)

3.迭代优化Iterative.ipynb (37.5 KB)

4.文本概括Summarizing.ipynb (22.7 KB)

5.推断Inferring.ipynb (31.1 KB)

6.文本转换Transforming.ipynb (37.6 KB)

7.文本扩展Expanding.ipynb (18.3 KB)

8.聊天机器人Chatbot(1).ipynb (117.6 KB)

8.聊天机器人Chatbot.ipynb (56.5 KB)

anaconda安装与使用_stu.pdf (496.2 KB)

爆款标题.md (2.58 KB)

本科论文导师.md (1.01 KB)

百模大战.xmind (187.9 KB)

ChatGPTPrompt提示词工程.pdf (9.89 MB)

ChatGPTPrompt提示词课程.xmind (183.2 KB)

抖音热榜爬取.ipynb (63.0 KB)

国内大模型.png (703.8 KB)

逆向生成结构化提示词.md (4.30 KB)

python实战chatgpt.pptx (1.37 MB)

python网络爬虫抖音热榜.md (953.0 B)

如何写出好的爆款标题.pdf (364.3 KB)

ShadowBot-5.16.50-x86.exe (392.2 MB)

诗人提示词.md (1.43 KB)

思维树.png (2.08 MB)

思维树001.png (1.91 MB)

思维树02.png (518.3 KB)

思维树002.png (553.1 KB)

思维树提示词.xmind (330.3 KB)

提示词工程逆向.md (4.90 KB)

微头条创作.md (1.31 KB)

写出小红书爆款文章.md (3.58 KB)

小红种草笔记提示词.md (6.58 KB)

抓取抖音首页数据.rar (317.4 KB)

真实的提示词工程.pdf (263.0 KB)

课时01 001chatgptPrompt提示词工程课程介绍_ev.mp4 (5.54 MB)

课时02 002prompt和Promptengineering剖析_ev.mp4 (18.1 MB)

课时03 大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片_ev.mp4 (78.7 MB)

课时04 004提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图_ev.mp4 (25.2 MB)

课时05 005自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果_ev.mp4 (27.8 MB)

课时06 006plantuml和json格式输出并使用vscode展示_ev.mp4 (19.6 MB)

课时07 007mermaid格式输出_ev.mp4 (11.4 MB)

课时08 008使用chatgpt的gpts制作流程图_ev.mp4 (10.0 MB)

课时09 009如何使用角色扮演写好提示词_ev.mp4 (19.2 MB)

课时10 010写好结构化提示词的4要素_ev.mp4 (18.5 MB)

课时11 011充分费曼学习法写好提示词_ev.mp4 (14.2 MB)

课时12 01280_20原则激发大模型指导学习_ev.mp4 (11.9 MB)

课时13 013写一条利用番茄工作法Prompt_ev.mp4 (6.50 MB)

课时14 014利用SQ3R学习法构建提示词Prompt_ev.mp4 (6.70 MB)

课时15 015结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划Prompt_ev.mp4 (8.34 MB)

课时16 016交叉主题和双编码概念设计Prompt_ev.mp4 (14.1 MB)

课时17 017kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果_ev.mp4 (39.5 MB)

课时18 018playground调试学习tempaturemax_tokens参数_ev.mp4 (39.4 MB)

课时19 019topP参数Presencepenalty和Frequencypeanalty参数对比_ev.mp4 (27.3 MB)

课时20 020零样本提示词和零样本思维链技巧_ev.mp4 (19.2 MB)

课时21 021通过零样本思维链辅导小孩做数学题_ev.mp4 (13.5 MB)

课时22 022少样本和少样本思维链_ev.mp4 (21.9 MB)

课时23 023大模型self-consistency特性_ev.mp4 (21.6 MB)

课时24 024TOT思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4 (48.9 MB)

课时25 024思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4 (49.1 MB)

课时26 025anaconda环境搭建_ev.mp4 (24.8 MB)

课时27 026ancondajupyternotebook使用和虚拟环境构建_ev.mp4 (45.3 MB)

课时28 027python抓取抖音热榜数据集_ev.mp4 (38.9 MB)

课时29 028爬取对标账号首页数据之影刀介绍_ev.mp4 (40.9 MB)

课时30 029使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据_ev.mp4 (63.7 MB)

课时31 030使用大模型学习如何写爆款标题_ev.mp4 (67.5 MB)

课时32 转-031提示词工程化之深入剖析结构化提示词_ev.mp4 (26.5 MB)

课时33 转-032结构化提示词实战诗人提示词_ev.mp4 (36.8 MB)

课时35 转-034非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫_ev.mp4 (45.8 MB)

课时36 转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev.mp4 (53.3 MB)

课时37 转-036小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头_ev.mp4 (25.4 MB)

课时38 转-037小红书种草笔记结构化提示词_ev.mp4 (37.6 MB)

课时39 转-038生成本科论文结构化提示词_ev.mp4 (16.1 MB)

课时40 转-039短篇小说提示词创作爆款微头条_ev.mp4 (42.0 MB)

课时41 转-GPT4o_ev.mp4 (6.14 MB)

课时42 041chatgpt开发介绍并完成一个postman请求gptapi2_ev.mp4 (61.7 MB)

课时43 042python编程实现提示词原则比如特殊符号输出格式步骤_ev.mp4 (51.2 MB)

课时44 043python编程之提示词工程思维链_ev.mp4 (32.3 MB)

课时45 044提示词迭代优化_ev.mp4 (43.0 MB)

课时46 045文本概括提示词_ev.mp4 (29.6 MB)

课时47 046提示词文本推断inferring_ev.mp4 (33.5 MB)

课时48 047文本转换transforming_ev.mp4 (55.2 MB)

课时49 048文本扩展,自动回复邮件评价邮件temperature设定下情况有什么变化_ev.mp4 (21.6 MB)

课时50 049订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程_ev.mp4 (148.0 MB)

课时04 OpenAI之嵌入式 Embedding模型 NO.2653

课程资料

01大模型开发——OpenAIEmbedding.pptx (14.4 MB)

Embedding模型图解.svg (7.59 KB)

pythonProject2.zip (17.5 MB)

课时01 01AI中数据的本质_ev.mp4 (49.9 MB)

课时02 02Representation和Embedding_ev.mp4 (26.1 MB)

课时03 03Embedding介绍_ev.mp4 (24.6 MB)

课时04 04词嵌入和必要条件_ev.mp4 (70.1 MB)

课时05 05Embedding开发准备_ev.mp4 (48.0 MB)

课时06 06Embedding开发(一)_ev.mp4 (40.0 MB)

课时07 07Embedding开发(二)_ev.mp4 (44.0 MB)

课时08 08T-SNE可视化数据_ev.mp4 (61.6 MB)

课时09 09T-SNE可视化数据2_ev.mp4 (37.1 MB)

课时10 10T-SNE可视化数据3_ev.mp4 (31.7 MB)

课时11 11基于Embedding的相似搜索1_ev.mp4 (42.3 MB)

课时12 12基于Embedding的相似搜索2_ev.mp4 (48.7 MB)

课时13 13OpenAI中模型的分词1_ev.mp4 (44.7 MB)

课时14 14OpenAI中模型的分词2_ev.mp4 (46.0 MB)

课时15 15OpenAI的模型操作API_ev.mp4 (39.2 MB)

课时16 16OpenAi模型的实战案例1_ev.mp4 (72.7 MB)

课时17 17聊天机器人实战案例1_ev.mp4 (38.0 MB)

课时18 18聊天机器人实战案例2_ev.mp4 (45.1 MB)

课时06 基于大模型的智能翻译助手 NO.2692

课程资料

03OpenAI实战项目BookTranslation.pptx (4.06 MB)

pythonProject3.zip (11.6 MB)

课时01 28书籍自动翻译项目需求_ev.mp4 (48.9 MB)

课时02 29书籍自动翻译项目参数和初始化_ev.mp4 (89.7 MB)

课时03 30PDF文件的解析工具(一)_ev.mp4 (58.0 MB)

课时04 31PDF文件的解析工具(二)_ev.mp4 (51.3 MB)

课时05 32调用openAI的模型接口_ev.mp4 (61.4 MB)

课时06 日志模块的补充知识一_ev.mp4 (32.2 MB)

课时07 日志模块补充知识二_ev.mp4 (34.3 MB)

课时08 日志模块补充知识三_ev.mp4 (19.6 MB)

课时09 33书本内容解析操作(一)_ev.mp4 (46.2 MB)

课时10 34书本内容解析操作(二)_ev.mp4 (63.8 MB)

课时11 35书本内容解析操作(三)_ev.mp4 (38.0 MB)

课时12 36大模型翻译核心(一)_ev.mp4 (59.2 MB)

课时13 37调用AI大模型翻译文本_ev.mp4 (27.4 MB)

课时14 38处理翻译之后的文本_ev.mp4 (38.0 MB)

课时15 39Writer模块实现_ev.mp4 (44.1 MB)

课时16 40翻译文本写入段落中_ev.mp4 (40.4 MB)

课时17 41翻译表格写入Table中_ev.mp4 (58.2 MB)

课时18 42翻译文本写入MD_ev.mp4 (29.9 MB)

课时19 43翻译表格写入MD_ev.mp4 (55.0 MB)

课时20 44调用Writer模块_ev.mp4 (25.2 MB)

课时21 45调用Translator模块_ev.mp4 (26.6 MB)

课时22 46整个项目综合调试_ev.mp4 (32.6 MB)

课时23 47书籍翻译器启动_ev.mp4 (74.3 MB)

课时24 48书籍翻译器生成MD_ev.mp4 (22.8 MB)

课时07 Huggingface 基础教程 NO.2645

课程资料

编码器.ipynb (42.8 KB)

ChnSentiCorp.rar (19.7 MB)

管道工具.ipynb (43.4 KB)

评价指标.ipynb (8.24 KB)

数据集工具.ipynb (56.0 KB)

训练工具.ipynb (70.3 KB)

中文分类任务.ipynb (45.6 KB)

课时01 01pytorch介绍_ev.mp4 (22.8 MB)

课时02 02pytorch安装_ev.mp4 (38.8 MB)

课时03 03pytorch张量基础操作和基础运算_ev.mp4 (88.0 MB)

课时04 04pytorch自动微分_ev.mp4 (50.5 MB)

课时05 01pytorch实现原始线性回归_ev.mp4 (84.9 MB)

课时06 02pytorch实现线性回归封装写法_ev.mp4 (35.0 MB)

课时07 03pytorch实现分类问题_ev.mp4 (41.6 MB)

课时08 01模型的子类写法_ev.mp4 (76.7 MB)

课时09 02使用dataset重构代码_ev.mp4 (17.7 MB)

课时10 03使用DataLoader重构代码_ev.mp4 (12.6 MB)

课时11 04添加校验代码_ev.mp4 (46.8 MB)

课时12 05封装_ev.mp4 (45.8 MB)

课时13 01使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别_ev.mp4 (135.0 MB)

课时14 014种天气数据处理_ev.mp4 (69.0 MB)

课时15 02图片预处理_ev.mp4 (36.7 MB)

课时16 03添加dropout层_ev.mp4 (74.4 MB)

课时17 04添加BN层_ev.mp4 (50.4 MB)

课时18 01vgg16迁移学习_ev.mp4 (63.4 MB)

课时19 02学习率衰减_ev.mp4 (44.8 MB)

课时20 03数据增强_ev.mp4 (58.9 MB)

课时21 01模型参数保存_ev.mp4 (119.7 MB)

课时22 02自定义dataset_ev.mp4 (128.1 MB)

课时23 03自定义数据集问题解决_ev.mp4 (122.1 MB)

课时24 tensorboard的使用_ev.mp4 (66.1 MB)

课时25 10huggingface简介和安装_ev.mp4 (30.4 MB)

课时26 09huggingface开发流程_ev.mp4 (37.5 MB)

课时27 11编码器基础工作流_ev.mp4 (21.7 MB)

课时28 12编码器基本编码函数_ev.mp4 (37.4 MB)

课时29 13编码器进阶编码函数_ev.mp4 (16.3 MB)

课时30 14批量编码和字典_ev.mp4 (43.9 MB)

课时31 05数据集工具之加载和保存数据集_ev.mp4 (80.9 MB)

课时32 06数据集工具之基本操作_ev.mp4 (43.4 MB)

课时33 07数据集工具之保存为其他格式_ev.mp4 (27.8 MB)

课时34 15评价指标_ev.mp4 (34.1 MB)

课时35 16管道工具之常见任务类型1_ev.mp4 (81.9 MB)

课时36 17管道工具之常见任务类型2_ev.mp4 (57.0 MB)

课时37 18训练工具之数据准备和模型加载_ev.mp4 (63.3 MB)

课时38 19训练工具之加载评估指标_ev.mp4 (27.3 MB)

课时39 20训练工具之训练超参数,训练器和数据整理函数_ev.mp4 (41.0 MB)

课时40 21训练工具之训练和测试_ev.mp4 (14.7 MB)

课时41 22训练工具之模型保存和加载_ev.mp4 (11.3 MB)

课时42 23训练工具之预测_ev.mp4 (28.5 MB)

课时43 24中文分类之加载编码器_ev.mp4 (34.2 MB)

课时44 25中文分类之定义数据集和计算设备_ev.mp4 (11.7 MB)

课时45 26中文分类之数据整理函数_ev.mp4 (19.0 MB)

课时46 27中文分类之数据加载器和预训练模型加载_ev.mp4 (30.5 MB)

课时47 28中文分类之定义下游任务模型_ev.mp4 (13.1 MB)

课时48 29中文分类之训练过程_ev.mp4 (32.8 MB)

课时49 30中文分类之测试_ev.mp4 (18.8 MB)

课时09 AI大模型实践项目 NO.2691

课程资料

交互式UI工具Gradio.md (7.69 KB)

Langchain_BookTranslator.zip (9.16 MB)

课时01 01构建项目环境_ev.mp4 (17.7 MB)

课时02 02项目配置模块(一)_ev.mp4 (52.7 MB)

课时03 03项目配置模块(二)_ev.mp4 (56.2 MB)

课时04 05项目中管理大语言模型_ev.mp4 (55.9 MB)

课时05 06替换为Langchain翻译_ev.mp4 (42.0 MB)

课时06 07Langchain中的提示模板设置_ev.mp4 (55.0 MB)

课时07 08调用和执行Langchain_ev.mp4 (53.1 MB)

课时08 09项目翻译器启动_ev.mp4 (53.5 MB)

课时09 10Gradio的可视化介绍_ev.mp4 (32.5 MB)

课时10 11Gradio的计算器案例_ev.mp4 (55.6 MB)

课时11 12Gradio进度条案例_ev.mp4 (22.5 MB)

课时12 13Gradio聊天和流式输出_ev.mp4 (24.0 MB)

课时10 大模型 LLaMA 深度解析 NO.2699

课程资料

GLUVariantsImproveTransformer.pdf (107.7 KB)

inference.py (8.15 KB)

LLaMA.pdf (730.8 KB)

model.py (10.2 KB)

params.json (102.0 B)

RoFormerEnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbedding.pdf (585.2 KB)

RootMeanSquareLayerNormalization.pdf (537.2 KB)

Self-AttentionwithRelativePositionRepresentations.pdf (229.9 KB)

test_top_p.ipynb (9.43 KB)

tokenizer.model (488.0 KB)

课时01 01_LLaMA概述_ev.mp4 (24.6 MB)

课时02 02_训练LLaMA使用的数据集_ev.mp4 (40.6 MB)

课时03 03_LLaMA大模型整体架构_ev.mp4 (39.1 MB)

课时04 04_InputEmbedding模块_ev.mp4 (26.7 MB)

课时05 05_为什么要去进行归一化_ev.mp4 (26.7 MB)

课时06 06_深入理解归一化对于大模型的重要性_ev.mp4 (22.5 MB)

课时07 07_BatchNorm_ev.mp4 (11.1 MB)

课时08 08_LayerNorm_ev.mp4 (18.8 MB)

课时09 09_RMSNorm_ev.mp4 (28.2 MB)

课时10 10_绝对位置编码_ev.mp4 (15.7 MB)

课时11 11_相对位置编码_ev.mp4 (31.8 MB)

课时12 12_RoPE_ev.mp4 (43.8 MB)

课时13 13_SwiGLU_ev.mp4 (34.6 MB)

课时14 14_语言模型的本质与MaskedSelfAttention_ev.mp4 (22.6 MB)

课时15 15_KVcache是如何计算提高效率的_ev.mp4 (18.3 MB)

课时16 16_MQA和GQA_ev.mp4 (26.0 MB)

课时17 17_代码实战之ModelArgs_ev.mp4 (24.0 MB)

课时18 18_代码实战之构建Transformer_ev.mp4 (49.9 MB)

课时19 19_代码实战之提前计算RoPE需要的mθ_ev.mp4 (43.0 MB)

课时20 20_代码实战之将x按照2个值一组进行分组_ev.mp4 (27.9 MB)

课时21 21_代码实战之对token的向量应用旋转矩阵_ev.mp4 (37.8 MB)

课时22 22_代码实战之RMSNorm_ev.mp4 (23.3 MB)

课时23 23_代码实战之EncoderBlock_ev.mp4 (23.0 MB)

课时24 24_代码实战之SelfAttention类的初始化_ev.mp4 (27.7 MB)

课时25 25_代码实战之SelfAttention中应用RoPE和对KV进行缓存_ev.mp4 (25.9 MB)

课时26 26_代码实战之应用公式计算SelfAttention_ev.mp4 (35.7 MB)

课时27 27_代码实战之为了实现GQA需要对KV进行拷贝_ev.mp4 (25.5 MB)

课时28 28_代码实战之计算FFN中隐藏层节点数量_ev.mp4 (25.2 MB)

课时29 29_代码实战之FFN中三个矩阵以及SwishGLU的运算实现_ev.mp4 (15.0 MB)

课时30 30_代码实战之加载checkpoint文件_ev.mp4 (36.5 MB)

课时31 31_代码实战之加载分词器、model模型及模型参数_ev.mp4 (35.6 MB)

课时32 32_代码实战之测试模型加载_ev.mp4 (20.2 MB)

课时33 33_代码实战之模型推理预测_ev.mp4 (22.1 MB)

课时34 34_代码实战之准备模型推理需要的输入tokens张量_ev.mp4 (57.2 MB)

课时35 35_代码实战之模型生成与解码得到response文本_ev.mp4 (49.6 MB)

课时36 36_代码实战之运行结果展示_ev.mp4 (22.8 MB)

课时37 37_什么是推理的策略_ev.mp4 (11.3 MB)

课时38 38_GreedySearch_ev.mp4 (9.09 MB)

课时39 39_BeamSearch_ev.mp4 (16.4 MB)

课时40 40_Temperature_ev.mp4 (13.7 MB)

课时41 41_RandomSampling_ev.mp4 (4.37 MB)

课时42 42_基于TopK的随机采样_ev.mp4 (9.24 MB)

课时43 43_基于TopP的随机采样_ev.mp4 (14.5 MB)

课时44 44_代码实战之增加TopP采样策略_ev.mp4 (44.0 MB)

课时45 45_代码实战之测试TopP采样策略_ev.mp4 (41.1 MB)

课时11 国产大模型 ChatGLM 深度实战 NO.2652

课时01 01智普GLM大模型介绍_ev.mp4 (46.9 MB)

课时02 02GLM-4大模型的开发环境介绍_ev.mp4 (30.8 MB)

课时03 03GLM-4大模型的调用方式_ev.mp4 (59.0 MB)

课时04 04使用魔塔社区的Embeddings(一)_ev.mp4 (64.0 MB)

课时05 05使用魔塔社区的Embeddings(二)_ev.mp4 (43.9 MB)

课时06 06自定义Tools(一)_ev.mp4 (85.7 MB)

课时07 07自定义Tools(二)_ev.mp4 (96.2 MB)

课时08 08GLM整合数据库操作_ev.mp4 (48.3 MB)

课时09 09自定义长Chain(链)执行SQL_ev.mp4 (71.1 MB)

课时10 10RAG文件加载器(一)_ev.mp4 (51.9 MB)

课时14 大模型核心硬件选型和私有化 NO.2657.3551

课时01 01GPU的介绍_ev.mp4 (24.6 MB)

课时02 02CUDA核心和Tenser核心_ev.mp4 (41.0 MB)

课时03 03大模型推理和微调所需显存_ev.mp4 (45.8 MB)

课时04 04AI大模型的云平台_ev.mp4 (50.0 MB)

课时05 05准备大模型部署的环境_ev.mp4 (52.6 MB)

课时06 06下载模型和加载模型文件_ev.mp4 (83.3 MB)

课时07 07大模型处数据格式和输入_ev.mp4 (57.0 MB)

课时08 08大模型流式处理数据_ev.mp4 (60.6 MB)

课时09 09大模型私有化的应用案例_ev.mp4 (68.0 MB)

课时10 10私有化部署并启动AI应用_ev.mp4 (43.1 MB)

课时11 11AI大模型的对外调用接口_ev.mp4 (51.5 MB)

课时12 12大模型提供调用接口实现(一)_ev.mp4 (119.8 MB)

课时13 13大模型提供调用接口实现(二)_ev.mp4 (62.8 MB)

课时14 14大模型提供调用接口实现(三)_ev.mp4 (21.8 MB)

课时15 15大模型提供调用接口实现(四)_ev.mp4 (50.0 MB)

课时16 16大模型调用并输出_ev.mp4 (39.8 MB)

课时17 17大模型提供调用接口实现(六)_ev.mp4 (65.8 MB)

课时18 18大模型提供调用接口实现(七)_ev.mp4 (87.6 MB)

课时19 19大模型提供调用接口实现(八)_ev.mp4 (64.3 MB)

课时20 20大模型提供调用接口实现(九)_ev.mp4 (97.0 MB)

课时21 21大模型提供调用接口实现(十)_ev.mp4 (54.9 MB)

课时15 从0到1训练私有大模型 NO.2647

课时01 01_模型训练GPU空间占用的计算_ev.mp4 (28.2 MB)

课时02 02_如何降低模型本身对GPU空间的占用_ev.mp4 (20.6 MB)

课时03 03_代码实战通过modelscope下载模型文件_ev.mp4 (36.8 MB)

课时04 04_半精度float16和其优势_ev.mp4 (19.4 MB)

课时05 05_上溢出和下溢出、启用半精度的方法_ev.mp4 (20.0 MB)

课时06 06_LLaMA3.1的介绍与不同版本区别_ev.mp4 (34.3 MB)

课时07 07_LLaMA3.1的整体概览与模型架构调整_ev.mp4 (44.7 MB)

课时08 08_Llama3.1代码实战之导包和数据预处理_ev.mp4 (68.1 MB)

课时09 09_Llama3.1代码实战之加载basemodel_ev.mp4 (34.1 MB)

课时10 10_Llama3.1代码实战之半精度模型本地训练_ev.mp4 (40.6 MB)

课时11 11_Llama3.1代码实战之租用云端服务器和vscode远程登陆_ev.mp4 (30.7 MB)

课时12 12_云端服务器下载Llama3.1模型_ev.mp4 (27.3 MB)

课时13 13_云端服务器克隆实例到新的节点_ev.mp4 (22.4 MB)

课时14 14_云端服务器运行Llama3.1模型训练_ev.mp4 (43.2 MB)

课时15 15_Llama3.1模型训练优化之开启梯度检查点_ev.mp4 (34.5 MB)

课时16 16_Llama3.1模型训练细节总结_ev.mp4 (17.6 MB)

课时17 17_CausalLM与PrefixLM的区别_ev.mp4 (20.6 MB)

课时18 18_GLM4架构涉及的技术点与GLM家族发展概览_ev.mp4 (15.6 MB)

课时19 19_GLM模型作为PrefixLM预训练时的方式方法_ev.mp4 (27.0 MB)

课时20 20_GLM4模型训练时该如何组织数据_ev.mp4 (23.4 MB)

课时21 21_云服务器GLM4模型下载和升级transformers模块_ev.mp4 (21.8 MB)

课时22 22_云服务器跨实例拷贝大模型GLM4_ev.mp4 (23.5 MB)

课时23 23_加载GLM4分词器与模型_ev.mp4 (28.2 MB)

课时24 24_构建测试数据并且使用GLM4进行推理_ev.mp4 (32.7 MB)

课时25 25_组织GLM4训练数据_ev.mp4 (71.3 MB)

课时26 26_加载GLM4模型以及构建相应的Lora模型_ev.mp4 (38.6 MB)

课时27 27_GLM4模型半精度训练及数值下溢问题的解决_ev.mp4 (36.4 MB)

课时28 28_批次变大后模型训练内存溢出的解决和训练后模型推理_ev.mp4 (30.1 MB)

课时18 基于AI大模型开发问答系统 NO.2649.3543

课时01 23销售客服AI机器人项目介绍_ev.mp4 (78.8 MB)

课时02 24创建Vector数据库_ev.mp4 (25.7 MB)

课时03 25加载向量数据库并得到Chain_ev.mp4 (39.4 MB)

课时04 26测试Langchain的结果_ev.mp4 (49.7 MB)

课时05 27项目的UI可视化_ev.mp4 (53.8 MB)

课时06 28AI机器人正式启动_ev.mp4 (31.7 MB)

课时19 程序员的数学 NO.819.1590

课时01 1-1-导数定义与作用_ev.mp4 (9.22 MB)

课时02 1-2-左右导数与可导函数_ev.mp4 (13.4 MB)

课时03 1-3-导数的几何与物理含义_ev.mp4 (6.16 MB)

课时04 1-4-导数求导公式_ev.mp4 (9.78 MB)

课时05 1-5-导数四则运算_ev.mp4 (7.34 MB)

课时06 1-6-复合函数求导法则_ev.mp4 (4.16 MB)

课时07 1-7-神经网络激活函数Sigmoid求导_ev.mp4 (9.87 MB)

课时08 1-8-神经网络激活函数Tanh求导_ev.mp4 (5.35 MB)

课时09 1-9-神经网络激活函数Softmax求导_ev.mp4 (23.9 MB)

课时10 1-10-高阶导数_ev.mp4 (2.66 MB)

课时11 1-11-导数与函数单调性_ev.mp4 (3.20 MB)

课时12 1-12-极值定理_ev.mp4 (6.09 MB)

课时13 1-13-函数凹凸性_ev.mp4 (11.4 MB)

课时14 1-14-一元函数泰勒展开_ev.mp4 (18.6 MB)

课时15 2-1-向量是什么_ev.mp4 (12.6 MB)

课时16 2-2-行向量列向量_ev.mp4 (4.51 MB)

课时17 3-向量运算_ev.mp4 (8.91 MB)

课时18 2-4-向量的范数_ev.mp4 (22.1 MB)

课时19 2-5-特殊向量_ev.mp4 (6.17 MB)

课时20 2-6-矩阵是什么_ev.mp4 (4.87 MB)

课时21 2-7-常见矩阵_ev.mp4 (7.45 MB)

课时22 2-8-矩阵运算_ev.mp4 (15.9 MB)

课时23 2-9-逆矩阵_ev.mp4 (23.3 MB)

课时24 2-10-行列式_ev.mp4 (14.1 MB)

课时25 2-11-伴随矩阵_ev.mp4 (44.3 MB)

课时26 1-特征值与特征向量概念_ev.mp4 (46.4 MB)

课时27 2-满秩矩阵_ev.mp4 (13.9 MB)

课时28 3-特征值和行列式_ev.mp4 (12.5 MB)

课时29 4-特征值分解定义与操作_ev.mp4 (22.6 MB)

课时30 5-特征值分解意义_ev.mp4 (13.9 MB)

课时31 6-向量和矩阵求导公式_ev.mp4 (11.2 MB)

课时32 7-奇异值分解（SVD）_ev.mp4 (34.6 MB)

课时33 8-求解奇异值分解（SVD）_ev.mp4 (43.9 MB)

课时34 9-奇异值分解性质_ev.mp4 (22.4 MB)

课时35 10-SVD进行数据压缩_ev.mp4 (18.2 MB)

课时36 11-SVD进行PCA降维_ev.mp4 (34.4 MB)

课时37 12-SVD进行矩阵求逆_ev.mp4 (38.5 MB)

课时38 13-SVD进行协同过滤_ev.mp4 (21.0 MB)

课时39 1-多元函数定义_ev.mp4 (4.61 MB)

课时40 2-偏导数_ev.mp4 (5.83 MB)

课时41 3-高阶偏导数_ev.mp4 (5.43 MB)

课时42 4-梯度_ev.mp4 (8.04 MB)

课时43 5-雅可比矩阵_ev.mp4 (13.0 MB)

课时44 6-Hessian矩阵_ev.mp4 (15.3 MB)

课时45 7-极值判定法则_ev.mp4 (31.4 MB)

课时46 8-二次型_ev.mp4 (27.8 MB)

课时47 1-概率论与机器学习_ev.mp4 (6.58 MB)

课时48 2-随机事件_ev.mp4 (9.11 MB)

课时49 3-条件概率_ev.mp4 (15.1 MB)

课时50 4-随机事件独立性_ev.mp4 (3.36 MB)

课时51 5-随机变量_ev.mp4 (45.9 MB)

课时52 6-期望_ev.mp4 (13.9 MB)

课时53 7-方差_ev.mp4 (19.6 MB)

课时54 8-数学期望与方差重要公式_ev.mp4 (15.5 MB)

课时55 9-随机向量_ev.mp4 (5.91 MB)

课时56 10-随机变量独立性_ev.mp4 (3.84 MB)

课时57 11-协方差_ev.mp4 (22.3 MB)

课时58 12-机器学习中常见分布_ev.mp4 (6.02 MB)

课时59 13-最大似然估计_ev.mp4 (14.5 MB)

课时60 1-最优化概念_ev.mp4 (13.5 MB)

课时61 2-求导与迭代求解_ev.mp4 (14.9 MB)

课时62 3-梯度下降公式推导_ev.mp4 (28.7 MB)

课时63 4-梯度下降代码演示_ev.mp4 (64.2 MB)

课时64 5-牛顿法解方程原理_ev.mp4 (13.9 MB)

课时65 6-牛顿法解方程代码演示_ev.mp4 (25.5 MB)

课时66 7-牛顿法求解最优化问题_ev.mp4 (25.0 MB)

课时67 8-牛顿法求解最优化代码演示_ev.mp4 (37.9 MB)

课时68 9-拟牛顿法介绍_ev.mp4 (15.9 MB)

课时69 10-坐标下降法_ev.mp4 (7.98 MB)

课时70 11-最优化算法瓶颈_ev.mp4 (15.0 MB)

课时71 12-凸优化问题_ev.mp4 (3.86 MB)

课时72 13-凸集_ev.mp4 (6.12 MB)

课时73 14-凸函数_ev.mp4 (7.10 MB)

课时74 15-凸优化表达形式_ev.mp4 (7.32 MB)

课时75 16-拉格朗日乘子法_ev.mp4 (16.4 MB)

课时76 17-KKT条件_ev.mp4 (12.6 MB)

课时77 18-拉格朗日对偶_ev.mp4 (41.3 MB)

课时20 线性回归算法 NO.497.1370

课时01 9-1-数据分析部分知识回顾_ev.mp4 (8.57 MB)

课时02 9-2-线性回归介绍_ev.mp4 (12.2 MB)

课时03 9-3-线性回归的基本概念1_ev.mp4 (32.6 MB)

课时04 9-4-线性回归的基本概念2_ev.mp4 (28.3 MB)

课时05 9-5-正规方程介绍_ev.mp4 (23.3 MB)

课时06 9-6-正规方程求解多元一次方程_ev.mp4 (33.6 MB)

课时07 9-7-sklearn中线性方程正规方程运算_ev.mp4 (23.7 MB)

课时08 9-8-sklearn带截距运算_ev.mp4 (41.9 MB)

课时09 10-1-八元一次方程问题再现_ev.mp4 (36.4 MB)

课时10 10-2-八元一次方程增加截距的解决方案_ev.mp4 (46.0 MB)

课时11 10-3-正规方程的公式推导_ev.mp4 (37.4 MB)

课时12 10-4-凸函数判定_ev.mp4 (17.5 MB)

课时13 10-5-最大似然估计_ev.mp4 (33.6 MB)

课时14 10-6-最小二乘法公式推导_ev.mp4 (37.6 MB)

课时15 10-7-正规方程进行演示_ev.mp4 (29.9 MB)

课时16 10-8-sklearn线性回归演示_ev.mp4 (17.7 MB)

课时17 11-1-波士顿房价加载和查看_ev.mp4 (35.0 MB)

课时18 11-2-数据拆分建模预测_ev.mp4 (61.3 MB)

课时19 11-3-模型评估_ev.mp4 (45.2 MB)

课时20 11-4-梯度下降的概念介绍_ev.mp4 (44.4 MB)

课时21 11-5-梯度下降步骤_ev.mp4 (23.8 MB)

课时22 11-6-函数与导函数求解最优解_ev.mp4 (20.9 MB)

课时23 11-7-梯度下降代码演示_ev.mp4 (73.4 MB)

课时24 11-8-梯度下降可视化_ev.mp4 (32.3 MB)

课时25 12-2-三种梯度下降对比_ev.mp4 (19.1 MB)

课时26 12-3-线性回归梯度下降更新公式_ev.mp4 (31.0 MB)

课时27 12-4-BGD更新公式_ev.mp4 (16.0 MB)

课时28 12-5-SGD和MBGD更新公式介绍_ev.mp4 (19.7 MB)

课时29 12-6-BGD批量梯度下降代码演示_ev.mp4 (62.5 MB)

课时30 12-7-BGD批量梯度下降求解多元一次方程_ev.mp4 (13.1 MB)

课时31 12-8-SGD随机梯度下降计算了一元一次方程_ev.mp4 (39.7 MB)

课时32 12-9-SGD随机梯度下降多元一次方程求解_ev.mp4 (17.5 MB)

课时33 12-10-MBGD梯度下降代码演示_ev.mp4 (16.7 MB)

课时34 13-1-归一化目的_ev.mp4 (49.4 MB)

课时35 13-2-最小值最大值归一化_ev.mp4 (34.9 MB)

课时36 13-3-Z-Score归一化_ev.mp4 (26.1 MB)

课时37 13-4-天池工业蒸汽量项目归一化实战（一）_ev.mp4 (39.8 MB)

课时38 13-5-天池工业蒸汽量项目归一化实战（二）_ev.mp4 (52.2 MB)

课时39 13-6-过拟合和欠拟合正则化介绍_ev.mp4 (44.4 MB)

课时40 1-归一化内容总结重点目标值归一化_ev.mp4 (14.0 MB)

课时41 10-作业_ev.mp4 (2.60 MB)

课时42 2-套索回归介绍_ev.mp4 (19.3 MB)

课时43 3-L1正则化可视化图形_ev.mp4 (26.8 MB)

课时44 4-L1正则化稀松性缩小系数到0_ev.mp4 (31.7 MB)

课时45 5-L1正则化套索回归权重衰减梯度下降公式_ev.mp4 (19.8 MB)

课时46 6-L2正则化岭回归原理详解_ev.mp4 (30.5 MB)

课时47 7-Ridge算法使用_ev.mp4 (33.0 MB)

课时48 8-Lasso回归使用_ev.mp4 (48.6 MB)

课时49 9-ElasticNet弹性网络使用_ev.mp4 (13.5 MB)

课时50 1-天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理_ev.mp4 (27.1 MB)

课时51 2-多项式回归升维概念介绍_ev.mp4 (21.8 MB)

课时52 3-多项式回归升维实战（一）_ev.mp4 (37.3 MB)

课时53 4-多项式回归升维维度概念详解_ev.mp4 (20.3 MB)

课时54 5-多项式回归升维实战（二）_ev.mp4 (38.8 MB)

课时55 6-多项式回归实战天猫双十一销量预测（线性回归模型）_ev.mp4 (55.8 MB)

课时56 7-多项式回归实战天猫双十一销量预测（随机梯度下降模型）_ev.mp4 (26.1 MB)

课时57 8-中国人寿保费预测（EDA数据探索）_ev.mp4 (42.9 MB)

课时21 线性分类算法 NO.219.1218

课时01 16-1-逻辑回归介绍_ev.mp4 (27.6 MB)

课时02 16-2-Sigmoid函数介绍_ev.mp4 (26.8 MB)

课时03 16-3-逻辑回归损失函数推导_ev.mp4 (16.1 MB)

课时04 16-4-损失函数立体化呈现（一）_ev.mp4 (59.4 MB)

课时05 16-5-损失函数立体化呈现（二）_ev.mp4 (86.0 MB)

课时06 16-6-逻辑回归代码实现与概率手动计算_ev.mp4 (38.6 MB)

课时07 17-1-逻辑回归梯度下降更新公式_ev.mp4 (31.5 MB)

课时08 17-2-逻辑回归多分类OVR_ev.mp4 (26.4 MB)

课时09 17-3-逻辑回归OVR建模与概率预测_ev.mp4 (35.8 MB)

课时10 17-4-代码实现逻辑回归OVR概率计算_ev.mp4 (35.5 MB)

课时11 17-5-Softmax函数与概率计算_ev.mp4 (21.6 MB)

课时12 17-6-代码实现逻辑回归softmax概率计算_ev.mp4 (41.6 MB)

课时13 17-7-Sigmoid与Softmax异同_ev.mp4 (11.1 MB)

课时14 18-1-支持向量机SVM概念_ev.mp4 (26.0 MB)

课时15 18-2-支持向量机SVM目标函数推导_ev.mp4 (49.8 MB)

课时16 18-3-SVM二分类最大间隔线绘制_ev.mp4 (59.4 MB)

课时17 18-4-拉格朗日乘子法介绍_ev.mp4 (16.1 MB)

课时18 18-5-拉格朗日乘子法原理推导_ev.mp4 (55.4 MB)

课时19 18-6-支持向量机SVM作业介绍_ev.mp4 (7.13 MB)

课时20 19-1-作业讲解和知识点回顾_ev.mp4 (29.8 MB)

课时21 19-2-SVC支持向量机分类不同核函数差异_ev.mp4 (43.4 MB)

课时22 19-3-非线性核函数介绍_ev.mp4 (28.0 MB)

课时23 19-4-核函数对应数学公式_ev.mp4 (17.2 MB)

课时24 19-5-KKT条件介绍_ev.mp4 (62.9 MB)

课时25 19-6-SVR支持向量机回归核函数差异_ev.mp4 (23.1 MB)

课时26 19-7-SVR支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程_ev.mp4 (19.2 MB)

课时27 20-1-SVM支持向量机原理可视化_ev.mp4 (54.0 MB)

课时28 20-2-SVM支持向量机KKT条件详解_ev.mp4 (33.0 MB)

课时29 20-3-SVM支持向量机对偶问题转化_ev.mp4 (21.3 MB)

课时30 20-4-SVM支持向量机目标函数构建_ev.mp4 (25.2 MB)

课时31 20-5-SVM支持向量机损失函数SMO求解过程_ev.mp4 (27.6 MB)

课时32 20-6-SVM支持向量机网格搜索参数优化_ev.mp4 (46.8 MB)

课时33 20-7-SVM软间隔及优化_ev.mp4 (32.4 MB)

课时34 21-1-LFW人脸数据数据加载与介绍_ev.mp4 (46.7 MB)

课时35 21-2-SVM支持向量机LFW数据建模与参数选择_ev.mp4 (50.8 MB)

课时36 21-3-SVM支持向量机LFW建模预测可视化_ev.mp4 (54.0 MB)

课时37 21-4-SVM支持向量机软间隔与优化目标函数构建_ev.mp4 (57.2 MB)

课时38 21-5-SVM算法整体回归_ev.mp4 (43.4 MB)

课时22 深度学习基础 NO.789.1567

课时01 01 深度学习介绍_ev.mp4 (74.5 MB)

课时02 02 神经网络的基础_ev.mp4 (65.8 MB)

课时03 03 浅层神经网络_ev.mp4 (90.5 MB)

课时04 04 深层神经网络_ev.mp4 (15.1 MB)

课时24 自然语言处理(NLP) NO.798.1574

课时01 01 自然语言处理初期发展_ev.mp4 (108.3 MB)

课时02 02 序列数据研究_ev.mp4 (128.7 MB)

课时03 03 文本预处理_ev.mp4 (115.7 MB)

课时04 04 NLTK分词的使用_ev.mp4 (113.0 MB)

课时05 04 jieba分词的使用_ev.mp4 (86.9 MB)

课时06 06 语言模型之n元语法_ev.mp4 (96.7 MB)

课时07 07 序列数据采样方法_ev.mp4 (126.1 MB)

课时08 08 RNN理论讲解_ev.mp4 (102.6 MB)

课时09 09 从零实现RNN之读取数据和初始化模型参数_ev.mp4 (95.0 MB)

课时10 10 从零实现RNN之构建RNN模型_ev.mp4 (54.6 MB)

课时11 11 从零实现RNN之预测代码_ev.mp4 (53.7 MB)

课时12 12 从零实现RNN之训练_ev.mp4 (175.0 MB)

课时13 13 pytorch实现RNN_ev.mp4 (122.7 MB)

课时14 14 RNN反向传播数学细节_ev.mp4 (107.1 MB)

课时15 15 LSTM原理和代码实现_ev.mp4 (219.6 MB)

课时16 16 GRU原理和代码实现_ev.mp4 (90.0 MB)

课时17 17 深度循环神经网络_ev.mp4 (53.0 MB)

课时18 18 双向循环神经网络_ev.mp4 (52.1 MB)

课时19 19 机器翻译之数据处理_ev.mp4 (157.3 MB)

课时20 20 encoder和decoder架构_ev.mp4 (201.2 MB)

课时21 21 seq2seq之训练_ev.mp4 (199.4 MB)

课时22 22 seq2seq之预测和评估_ev.mp4 (147.9 MB)

课时23 23 注意力机制之Waston核回归_ev.mp4 (276.3 MB)

课时24 24 注意力评分函数_ev.mp4 (230.8 MB)

课时25 25 Bahdanau注意力_ev.mp4 (212.0 MB)

课时26 26 多头注意力_ev.mp4 (190.7 MB)

课时27 27 自注意力和位置编码_ev.mp4 (152.9 MB)

课时28 28 transformer结构_ev.mp4 (35.8 MB)

课时29 29 transformer模块之FFN_ev.mp4 (52.9 MB)

课时30 30 transformer模块之addnorm_ev.mp4 (80.3 MB)

课时31 31 transformer模块之encoderblock_ev.mp4 (72.3 MB)

课时32 32 transformer模块之decoder和训练预测_ev.mp4 (158.4 MB)

课时33 33 BERT结构_ev.mp4 (56.0 MB)

课时34 34 BERT实现_ev.mp4 (189.2 MB)

课时35 35 BERT训练之数据预处理_ev.mp4 (83.8 MB)

课时36 36 BERT训练环节_ev.mp4 (33.5 MB)

课时37 37 BERT微调训练_ev.mp4 (37.5 MB)

课时38 38 神经网络语言模型_ev.mp4 (70.0 MB)

课时39 39 word2vec_ev.mp4 (37.2 MB)

课时40 40 word2vec推导_ev.mp4 (55.4 MB)

课时41 41 skip-gram的改进_ev.mp4 (21.1 MB)

课时42 42 word2vec之训练数据预处理_ev.mp4 (125.7 MB)

课时43 43 word2vec之训练代码详解_ev.mp4 (294.1 MB)

课时23 深度学习进阶 NO.793.1569.zip (222.8 MB)

课时25 PyTorch深度学习框架 NO.515.1381.zip (1.55 GB)

msb-AI实战工具课

课时01 AI大模型提示词工程深入实战 NO.2662

课程资料.zip (408.8 MB)

课时01 001chatgptPrompt提示词工程课程介绍_ev.mp4 (5.54 MB)

课时02 002prompt和Promptengineering剖析_ev.mp4 (18.1 MB)

课时03 大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片_ev.mp4 (78.7 MB)

课时04 004提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图_ev.mp4 (25.2 MB)

课时05 005自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果_ev.mp4 (27.8 MB)

课时06 006plantuml和json格式输出并使用vscode展示_ev.mp4 (19.6 MB)

课时07 007mermaid格式输出_ev.mp4 (11.4 MB)

课时08 008使用chatgpt的gpts制作流程图_ev.mp4 (10.0 MB)

课时09 009如何使用角色扮演写好提示词_ev.mp4 (19.2 MB)

课时10 010写好结构化提示词的4要素_ev.mp4 (18.5 MB)

课时11 011充分费曼学习法写好提示词_ev.mp4 (14.2 MB)

课时12 01280_20原则激发大模型指导学习_ev.mp4 (11.9 MB)

课时13 013写一条利用番茄工作法Prompt_ev.mp4 (6.50 MB)

课时14 014利用SQ3R学习法构建提示词Prompt_ev.mp4 (6.70 MB)

课时15 015结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划Prompt_ev.mp4 (8.34 MB)

课时16 016交叉主题和双编码概念设计Prompt_ev.mp4 (14.1 MB)

课时17 017kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果_ev.mp4 (39.5 MB)

课时18 018playground调试学习tempaturemax_tokens参数_ev.mp4 (39.4 MB)

课时19 019topP参数Presencepenalty和Frequencypeanalty参数对比_ev.mp4 (27.3 MB)

课时20 020零样本提示词和零样本思维链技巧_ev.mp4 (19.2 MB)

课时21 021通过零样本思维链辅导小孩做数学题_ev.mp4 (13.5 MB)

课时22 022少样本和少样本思维链_ev.mp4 (21.9 MB)

课时23 023大模型self-consistency特性_ev.mp4 (21.6 MB)

课时24 024TOT思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4 (48.9 MB)

课时25 024思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4 (49.1 MB)

课时26 025anaconda环境搭建_ev.mp4 (24.8 MB)

课时27 026ancondajupyternotebook使用和虚拟环境构建_ev.mp4 (45.3 MB)

课时28 027python抓取抖音热榜数据集_ev.mp4 (38.9 MB)

课时29 028爬取对标账号首页数据之影刀介绍_ev.mp4 (40.9 MB)

课时30 029使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据_ev.mp4 (63.7 MB)

课时31 030使用大模型学习如何写爆款标题_ev.mp4 (67.5 MB)

课时32 转-031提示词工程化之深入剖析结构化提示词_ev.mp4 (26.5 MB)

课时33 转-032结构化提示词实战诗人提示词_ev.mp4 (36.8 MB)

课时35 转-034非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫_ev.mp4 (45.8 MB)

课时36 转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev.mp4 (53.3 MB)

课时37 转-036小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头_ev.mp4 (25.4 MB)

课时38 转-037小红书种草笔记结构化提示词_ev.mp4 (37.6 MB)

课时39 转-038生成本科论文结构化提示词_ev.mp4 (16.1 MB)

课时40 转-039短篇小说提示词创作爆款微头条_ev.mp4 (42.0 MB)

课时41 转-GPT4o_ev.mp4 (6.14 MB)

课时42 041chatgpt开发介绍并完成一个postman请求gptapi2_ev.mp4 (61.7 MB)

课时43 042python编程实现提示词原则比如特殊符号输出格式步骤_ev.mp4 (51.2 MB)

课时44 043python编程之提示词工程思维链_ev.mp4 (32.3 MB)

课时45 044提示词迭代优化_ev.mp4 (43.0 MB)

课时46 045文本概括提示词_ev.mp4 (29.6 MB)

课时47 046提示词文本推断inferring_ev.mp4 (33.5 MB)

课时48 047文本转换transforming_ev.mp4 (55.2 MB)

课时49 048文本扩展,自动回复邮件评价邮件temperature设定下情况有什么变化_ev.mp4 (21.6 MB)

课时50 049订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程_ev.mp4 (148.0 MB)

课时02 DALL.E3深入实战 NO.2663

课时01 dalle3和copilot介绍dalle3内置提示词深入剖析_ev.mp4 (59.7 MB)

课时02 002-dalle3结构化提示词深入剖析_ev.mp4 (55.1 MB)

课时03 002-1bing-copilot结构化提示词画图创作-风格调试_ev.mp4 (13.5 MB)

课时04 003-结构化提示词控制风格-角度_ev.mp4 (18.7 MB)

课时05 004dalle3做古诗词插图-抖音赛道可以研究这个方向_ev.mp4 (88.2 MB)

课时06 005自定义ChatGPT-预设角色和定义输出_ev.mp4 (8.83 MB)

课时07 006魔法提示词自动生成创意提示词,成为作图大师_ev.mp4 (59.1 MB)

课时08 007古诗词插画大师提示词工程设计-提高小红书抖音创作效率_ev.mp4 (61.7 MB)

课时09 008-超级吸引眼球的knolling风格_ev.mp4 (49.4 MB)

课时10 014通过图片逆向生成提示词_ev.mp4 (38.8 MB)

课时11 替009gpts绘图工具分享使用-局部重绘-logo设计_ev.mp4 (42.4 MB)

课时12 替010logo设计器天马行空设计自己想要的logo_ev.mp4 (20.3 MB)

课时13 替011logo设计器分享_ev.mp4 (32.9 MB)

课时14 替012Glibatreeartdesigner应用画图设计_ev.mp4 (37.2 MB)

课时15 替013绘画大师深入研究-生成结构化提示词分析-局部重绘的应用_ev.mp4 (33.2 MB)

课时16 替014superdalle应用实战结构化提示词gpt应用实战_ev.mp4 (25.9 MB)

课时17 替015人物一致性技巧-使用gen_id_ev.mp4 (18.6 MB)

课时18 替016模仿大师通过图片逆向生成图诗词-模仿别人的图片_ev.mp4 (25.0 MB)

实战工具课.pdf (1.51 MB)

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