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资源目录
一、AI 通识基础与核心技术
📚 1. 机器学习与深度学习理论基础
-
1.1 机器学习基础
-
监督学习（算法/应用）
-
非监督学习（算法/应用）
-
半监督学习
-
1.2 神经网络与深度学习基础
-
神经元与激活函数
-
前向传播与反向传播
-
损失函数与优化器
-
经典网络结构（FCN/CNN/RNN）
-
深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）
🚀 2. 大模型发展全景与关键技术
-
2.1 Transformer 架构核心
-
注意力机制、自注意力、多头注意力、位置编码
-
2.2 大模型技术突破
-
稀疏注意力（Longformer/BigBird）
-
混合专家模型（MoE）
-
模型压缩（量化/知识蒸馏）
二、DeepSeek 篇：大模型应用与 Agent 开发
🔍 3. DeepSeek 现状与应用
-
3.1 技术爆火现象分析
-
3.2 应用快速入门
-
三种使用方法
-
Prompt 工程实践
-
诗词/代码生成示例
-
3.3 里程碑模型
-
V1（Scaling Laws）→ V2（MLA/MoE）→ VL（多模态）→ V3（低成本训练）→ R1（推理大模型）
⚙️ 4. 使用 DeepSeek 开发 RAG 系统
-
4.1 DeepSeek API 生态（官方/腾讯云/阿里云等）
-
4.2 向量数据库（原理/选型/实践）
-
4.3 RAG 技术详解
-
架构/优势/关键技术
-
4.4 实战：智能问答系统
✍️ 5. 开发小红书爆款文案生成助手
-
5.1 Agent 理论基础（概念/工作流）
-
5.2 DeepSeek Agent 开发
-
架构/Prompt 设计/案例解析
-
5.3 实战：文案生成助手（需求拆解→生成逻辑→部署测试）
🔒 6. DeepSeek 私有化部署
-
6.1 私有化需求分析（金融/医疗场景）
-
6.2 技术选型（Docker/K8s/Ollama）
-
6.3 实战：Ollama 部署 DeepSeek
-
性能评估（响应/资源占用）
-
6.4 私有化文案助手落地
三、Dify 篇：工作流编排与 Agent 开发
🛠️ 7. Dify 开发平台入门
-
7.1 平台定位与核心功能（工作流/提示词编排）
-
7.2 快速搭建应用
-
图像生成 / 智能客服机器人
🤖 8. LangBot 即时通信机器人
-
8.1 平台特性（多模态/多平台适配）
-
8.2 部署实战
-
Docker 部署 → 微信接入 → 功能验证
🔌 9. Dify + LangBot 开发多平台智能客服
-
9.1 方案架构（消息路由/Webhook 对接）
-
9.2 多平台接入（钉钉/公众号）
-
9.3 高级功能（工具调用/超时处理）
-
9.4 行业案例（电商/教育场景）
💻 10. Dify 开发代码生成 Agent
-
10.1 技术方案（需求解析→代码生成→校验）
-
10.2 核心实现（提示词设计/错误重试）
-
10.3 实战案例（贪吃蛇游戏/官网构建）
四、MCP 篇：模型上下文协议
📡 11. MCP 协议基础
-
定义/架构（Hosts-Clients-Servers）
-
核心功能（资源/提示/工具/采样）
🧪 12. MCP 开发实战
-
12.1 部署与 SDK 使用（Python/C#）
-
12.2 调试技巧（MCP Inspector）
-
12.3 高级应用（工作流集成/安全机制）
五、FastGPT 篇：企业级 RAG 开发
🏢 13. 企业知识库设计
-
需求分析 → 数据治理 → 问答系统架构
⚡ 14. FastGPT 入门
-
部署配置（Docker/向量库连接）
-
知识库构建与问答测试
🧠 15. 企业级智能问答 Agent
-
工作流编排（客服流程设计）
-
API 集成与性能优化
-
实战：安全部署与监控
六、企业篇：安全合规与行业应用
🔐 16. 数据安全与隐私保护
-
权限分级（RBAC）
-
隐私技术（差分隐私/联邦学习）
-
合规性（GDPR/中国法规）
🌐 17. 跨行业经验复制
-
行业适配（金融→医疗→教育）
-
案例：智能客服迁移
⌨️ 18. 跨行业代码生成 Agent
-
需求移植（金融风控→医疗报表）
-
实战：企业工具→跨平台应用
七、模型篇：竞争格局与未来趋势
🌍 19. 国际巨头技术路线
-
OpenAI（GPT/o 系列）
-
Meta（LLaMA）
-
xAI（Grok）
-
Anthropic（Claude）
-
Google（Gemini）
🐉 20. 国内开源先进模型
-
DeepSeek 全系（V1→R1）
-
阿里 Qwen（VL→Max→深度思考）
🔮 21. 未来趋势与挑战
-
多模态/绿色 AI/AGI
-
安全伦理/职业机会
八、训练篇：模型微调与蒸馏
⚙️ 22. DeepSeek-R1 微调实战
-
流程详解（数据→训练→评估）
-
行业定制化案例
🧪 23. DeepSeek-R1 → Qwen 小模型蒸馏
-
蒸馏原理与优势
-
实战：环境配置→训练→效果验证
声明：本站所有资料均来源于网络以及用户发布，如对资源有争议请联系微信客服我们可以安排下架！
极客时间-AI大模型应用开发实战营（完结）
慕K网体系课-LLM应用开发平台特训营（完结）
资源目录
一、AI 通识基础与核心技术
📚 1. 机器学习与深度学习理论基础
-
1.1 机器学习基础
-
监督学习（算法/应用）
-
非监督学习（算法/应用）
-
半监督学习
-
1.2 神经网络与深度学习基础
-
神经元与激活函数
-
前向传播与反向传播
-
损失函数与优化器
-
经典网络结构（FCN/CNN/RNN）
-
深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）
🚀 2. 大模型发展全景与关键技术
-
2.1 Transformer 架构核心
-
注意力机制、自注意力、多头注意力、位置编码
-
2.2 大模型技术突破
-
稀疏注意力（Longformer/BigBird）
-
混合专家模型（MoE）
-
模型压缩（量化/知识蒸馏）
二、DeepSeek 篇：大模型应用与 Agent 开发
🔍 3. DeepSeek 现状与应用
-
3.1 技术爆火现象分析
-
3.2 应用快速入门
-
三种使用方法
-
Prompt 工程实践
-
诗词/代码生成示例
-
3.3 里程碑模型
-
V1（Scaling Laws）→ V2（MLA/MoE）→ VL（多模态）→ V3（低成本训练）→ R1（推理大模型）
⚙️ 4. 使用 DeepSeek 开发 RAG 系统
-
4.1 DeepSeek API 生态（官方/腾讯云/阿里云等）
-
4.2 向量数据库（原理/选型/实践）
-
4.3 RAG 技术详解
-
架构/优势/关键技术
-
4.4 实战：智能问答系统
✍️ 5. 开发小红书爆款文案生成助手
-
5.1 Agent 理论基础（概念/工作流）
-
5.2 DeepSeek Agent 开发
-
架构/Prompt 设计/案例解析
-
5.3 实战：文案生成助手（需求拆解→生成逻辑→部署测试）
🔒 6. DeepSeek 私有化部署
-
6.1 私有化需求分析（金融/医疗场景）
-
6.2 技术选型（Docker/K8s/Ollama）
-
6.3 实战：Ollama 部署 DeepSeek
-
性能评估（响应/资源占用）
-
6.4 私有化文案助手落地
三、Dify 篇：工作流编排与 Agent 开发
🛠️ 7. Dify 开发平台入门
-
7.1 平台定位与核心功能（工作流/提示词编排）
-
7.2 快速搭建应用
-
图像生成 / 智能客服机器人
🤖 8. LangBot 即时通信机器人
-
8.1 平台特性（多模态/多平台适配）
-
8.2 部署实战
-
Docker 部署 → 微信接入 → 功能验证
🔌 9. Dify + LangBot 开发多平台智能客服
-
9.1 方案架构（消息路由/Webhook 对接）
-
9.2 多平台接入（钉钉/公众号）
-
9.3 高级功能（工具调用/超时处理）
-
9.4 行业案例（电商/教育场景）
💻 10. Dify 开发代码生成 Agent
-
10.1 技术方案（需求解析→代码生成→校验）
-
10.2 核心实现（提示词设计/错误重试）
-
10.3 实战案例（贪吃蛇游戏/官网构建）
四、MCP 篇：模型上下文协议
📡 11. MCP 协议基础
-
定义/架构（Hosts-Clients-Servers）
-
核心功能（资源/提示/工具/采样）
🧪 12. MCP 开发实战
-
12.1 部署与 SDK 使用（Python/C#）
-
12.2 调试技巧（MCP Inspector）
-
12.3 高级应用（工作流集成/安全机制）
五、FastGPT 篇：企业级 RAG 开发
🏢 13. 企业知识库设计
-
需求分析 → 数据治理 → 问答系统架构
⚡ 14. FastGPT 入门
-
部署配置（Docker/向量库连接）
-
知识库构建与问答测试
🧠 15. 企业级智能问答 Agent
-
工作流编排（客服流程设计）
-
API 集成与性能优化
-
实战：安全部署与监控
六、企业篇：安全合规与行业应用
🔐 16. 数据安全与隐私保护
-
权限分级（RBAC）
-
隐私技术（差分隐私/联邦学习）
-
合规性（GDPR/中国法规）
🌐 17. 跨行业经验复制
-
行业适配（金融→医疗→教育）
-
案例：智能客服迁移
⌨️ 18. 跨行业代码生成 Agent
-
需求移植（金融风控→医疗报表）
-
实战：企业工具→跨平台应用
七、模型篇：竞争格局与未来趋势
🌍 19. 国际巨头技术路线
-
OpenAI（GPT/o 系列）
-
Meta（LLaMA）
-
xAI（Grok）
-
Anthropic（Claude）
-
Google（Gemini）
🐉 20. 国内开源先进模型
-
DeepSeek 全系（V1→R1）
-
阿里 Qwen（VL→Max→深度思考）
🔮 21. 未来趋势与挑战
-
多模态/绿色 AI/AGI
-
安全伦理/职业机会
八、训练篇：模型微调与蒸馏
⚙️ 22. DeepSeek-R1 微调实战
-
流程详解（数据→训练→评估）
-
行业定制化案例
🧪 23. DeepSeek-R1 → Qwen 小模型蒸馏
-
蒸馏原理与优势
-
实战：环境配置→训练→效果验证
声明：本站所有资料均来源于网络以及用户发布，如对资源有争议请联系微信客服我们可以安排下架！
资源目录
一、AI 通识基础与核心技术
📚 1. 机器学习与深度学习理论基础
-
1.1 机器学习基础
-
监督学习（算法/应用）
-
非监督学习（算法/应用）
-
半监督学习
-
-
1.2 神经网络与深度学习基础
-
神经元与激活函数
-
前向传播与反向传播
-
损失函数与优化器
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经典网络结构（FCN/CNN/RNN）
-
深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）
-
🚀 2. 大模型发展全景与关键技术
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2.1 Transformer 架构核心
-
注意力机制、自注意力、多头注意力、位置编码
-
-
2.2 大模型技术突破
-
稀疏注意力（Longformer/BigBird）
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混合专家模型（MoE）
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模型压缩（量化/知识蒸馏）
-
二、DeepSeek 篇：大模型应用与 Agent 开发
🔍 3. DeepSeek 现状与应用
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3.1 技术爆火现象分析
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3.2 应用快速入门
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三种使用方法
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诗词/代码生成示例
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3.3 里程碑模型
-
V1（Scaling Laws）→ V2（MLA/MoE）→ VL（多模态）→ V3（低成本训练）→ R1（推理大模型）
-
⚙️ 4. 使用 DeepSeek 开发 RAG 系统
-
4.1 DeepSeek API 生态（官方/腾讯云/阿里云等）
-
4.2 向量数据库（原理/选型/实践）
-
4.3 RAG 技术详解
-
架构/优势/关键技术
-
-
4.4 实战：智能问答系统
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6.1 私有化需求分析（金融/医疗场景）
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6.2 技术选型（Docker/K8s/Ollama）
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6.3 实战：Ollama 部署 DeepSeek
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性能评估（响应/资源占用）
-
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8.1 平台特性（多模态/多平台适配）
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8.2 部署实战
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-
9.1 方案架构（消息路由/Webhook 对接）
-
9.2 多平台接入（钉钉/公众号）
-
9.3 高级功能（工具调用/超时处理）
-
9.4 行业案例（电商/教育场景）
💻 10. Dify 开发代码生成 Agent
-
10.1 技术方案（需求解析→代码生成→校验）
-
10.2 核心实现（提示词设计/错误重试）
-
10.3 实战案例（贪吃蛇游戏/官网构建）
四、MCP 篇：模型上下文协议
📡 11. MCP 协议基础
-
定义/架构（Hosts-Clients-Servers）
-
核心功能（资源/提示/工具/采样）
🧪 12. MCP 开发实战
-
12.1 部署与 SDK 使用（Python/C#）
-
12.2 调试技巧（MCP Inspector）
-
12.3 高级应用（工作流集成/安全机制）
五、FastGPT 篇：企业级 RAG 开发
🏢 13. 企业知识库设计
-
需求分析 → 数据治理 → 问答系统架构
⚡ 14. FastGPT 入门
-
部署配置（Docker/向量库连接）
-
知识库构建与问答测试
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DeepSeek 全系（V1→R1）
-
阿里 Qwen（VL→Max→深度思考）
🔮 21. 未来趋势与挑战
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-
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⚙️ 22. DeepSeek-R1 微调实战
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流程详解（数据→训练→评估）
-
行业定制化案例
🧪 23. DeepSeek-R1 → Qwen 小模型蒸馏
-
蒸馏原理与优势
-
实战：环境配置→训练→效果验证
