AI大模型项目落地实战--极客时间课程推荐/优惠

你将获得：

• 深入理解 AI 大模型核心原理；
• 掌握 AI 大模型微调的架构设计；
• 从 0 到 1 带你落地 4 大 AI 项目；
• 开发者也能拥有的 AI 项目商业化感知力。

2023年，GPT大模型的爆发引发了行业的核爆级效应，无数创业者投身其中。大模型技术不仅仅是编程范式的变革，它还预示着全新的商业模式和工作方式。从自然语言处理到多模态应用，大模型正在重塑我们的技术生态。

然而，真正能够实现行业落地的AI应用却寥寥无几。我们面临的问题是：如何在AI时代找到自己的位置，并实现技术的真正落地？

许多开发者逐渐发现，自己难以将大模型技术与实际项目相结合。不了解架构、技术细节，缺乏落地方向。众多理论资源虽好，但缺乏实战经验的积累。在转型过程中，我们步履维艰。

蓝金伟老师将自己的积累，融入到一个个完整的项目中，为你全面讲解大模型AI的基本原理和应用框架。通过系统学习，你将能够独立进行基于大模型的设计和开发。一系列真实项目的实战演练，也能让你获得宝贵的实战开发经验。甚至每一个完整项目中也融入了项目的商业思考，随着课程的展开，你也将形成AI产品的商业感知，判断手头项目的可行性。

课程设计

本专栏一共6个章节。其中包含4大案例，这4个案例囊括了基于大模型开发的三个难度层次，难度逐级提升。

• 第一章，基础原理。本章节会讲解AI智能体开发底层基本原理，从原理到工程实践，介绍大模型的基础知识。

• 第二章，提示词案例。一个极其落地的AI应用项目，通过C语言智能判题系统，可以让第一次做AI应用开发的工程师快速积累AI应用开发的经验和特点。

• 第三章，Agent案例。通过一个开发运行了1年的AI营销项目全过程分析，一站式搞定多模态、Agent智能体、平台开发。不仅可以了解AI项目的开发、选型、测试，运行环节的所有经验，还可以从业务角度汲取经验教训。

• 第四章，专有模型案例。深入电商客服专有模型的开发过程，让你从工程角度理解专有大模型开发过程和要点。

• 第五章，专有模型进阶。在大模型领域，评估专家是一个很有挑战的项目场景。本章节会通过一个完整的评估专家项目开发过程，再次给你展示专有大模型的开发过程。

• 第六章，案例追踪。追踪多个行业落地案例，跟上项目发展脚步，走在行业实践前沿。

开篇词

• 开篇词｜普通开发者遇上AI时代，如何破局？

第一章 基本原理

• 01｜ 原理：一个例子讲清楚Transformer原理
• 02｜工程：ChatGPT有哪些核心工程创新点？
• 03｜初体验：Ollama 本地大模型与多模态大模型
• 04｜ 大模型AI智能体开发的3个层次：应用，微调和专有模型

第二章 提示词案例：C语言智能判题系统

• 05｜提示词：为什么说提示词工程是一切应用的基础？
• 06｜核心：如何打造C语言自动判题系统里的核心提示词？
• 07｜应用：为什么说控制逻辑才是C语言自动判题系统的核心

第三章 Agent案例：营销AI项目

• 08｜起点：如何开发一个微信AI满足客户营销的需求？
• 09｜微调：向量数据库+微调+规则引擎，定制营销文章内容生成
• 10｜转型：如何在Agent平台上构建一个AI营销智能体？
• 11｜Agent底层：带你拆解、实现一套Agent底层框架
• 12｜Agent架构：创建一个Agent智能体应用架构需要考虑哪些要素？
• 13｜回顾：一个营销AI项目里有哪些商业经验和教训

第四章 专有模型：AI电商客服

• 14｜设计：为什么要在电商客服项目开发专有模型及其设计方案
• 15｜数据：如何基于数字孪生自动生成电商客服的百万语料？
• 16｜训练：真实的电商客服模型训练过程藏有哪些魔鬼细节？
• 17｜评估：如何对电商客服模型专有训练进行能力测评？
• 18｜实战升级：如何提升电商客服模型理解JSON等数据协议的能力

第五章 专有模型进阶：大模型测评中的评估专家

• 19｜奖励模型：为什么要用评估专家及其设计方案
• 20｜评估策略：如何解决数字孪生在评估专家场景下的缺陷？
• 21｜正反馈和负反馈：如何将评估专家应用到大模型测评中？

阶段测试

• 阶段自测题（一）