蜗牛学苑_AI_人工智能_机器学习、深度学习_自然语言处理_计算机视觉_大语言模型_人工智能体开发_PBET教学模式_项目和任务来驱动

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视频中心 / AI人工智能

AI人工智能

59h

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本套课程涵盖机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉、大语言模型、人工智能体开发等各个方面，课程采用PBET教学模式、以项目和任务来驱动AI的学习。

本方向包括

59小时视频

71184次浏览

19门课程

专题阶段 : AI专题与实战进阶

3门课程 · 0次播放 · 0分钟

神经网络与大模型专题

知识要点: 机器学习的原理，计算机对不同数据的运算方式，KNN-K近邻算法，图片识别的模型训练，深度学习与神经网络，CNN卷积神经网络，OCR文字识别，大模型部署，大模型对接与调用，大模型应用项目开发，Woniu.AI平台使用等

课程目标: 对机器学习、神经网络、大模型部署和大模型应用开发有深刻的理解，并能够进行实战操作来解决具体的问题和任务。

邓强 · 9181次播放 · 分钟

AI智能体开发落地专题

知识要点: 1、AI大模型部署与云端API对接 2、AI智能体开发核心原理与技术路径 3、Function Calling与MCP技术 4、AI编程助手的配置与使用 5、项目实战一：智能旅游助手（纯前端实现） 6、项目实战二：智能客服系统（SpringBoot）

课程目标: 理解AI智能体开发核心原理与技术路径，并基于项目实现完整应用。

邓强 · 914次播放 · 分钟

AI模型微调与RAG技术专题

知识要点: #### 一、AI大模型微调实战： 1、transformers框架应用 2，基于bert模型实现文本分类微调 3，基于qwen模型实现文本生成微调 #### 二、大模型RAG实战 1，RAG技术路径与原理解析 2，基于qdrant向量数据库实现RAG问答 3，整合llamaindex框架实现RAG优化

课程目标: 深入理解模型微调与RAG的原理、技术体系、实战应用。

邓强 · 60次播放 · 分钟

第一阶段 : Python与AI基础

4门课程 · 36642次播放 · 3497分钟

Python编程基础

知识要点: 基础语法、数据类型、控制结构、函数与参数、包与模块、文件读写、数据库操作、TCP通信技术、JSON数据操作、异常处理、WoniuATM项目实战

课程目标: 熟练使用Python开发环境和Conda环境，并具备基础的编程能力

卿淳俊 · 18020次播放 · 1698分钟

Python高级编程

知识要点: 面向对象、Requests库、BeautifulSoup库与爬虫开发、前端页面结构、多进程/多线程并发处理、暴力破解脚本开发、WoniuChat聊天室、Python远程操作Linux、装饰器、生成器、迭代器、WoniuATM项目优化

课程目标: 具备在更灵活的架构下开发各类实用价值更高的应用程序，深入理解程序设计及各类关键技术

卿淳俊 · 9257次播放 · 840分钟

Numpy数据运算

知识要点: NDArray数组的创建、初始化、修改、变形、转置、切片等操作，以及各类矩阵的逻辑运算、聚合运算、组间运算、点积运算、高级操作

课程目标: 熟练掌握Numpy库的各种操作以及矩阵的变形、运算、张量处理等

卿淳俊 · 4570次播放 · 396分钟

数据操作与可视化

知识要点: Pandas的Series对象的操作与运算、DataFrame操作、行和列的操作、数据的清理、数据转换、统计运算、各种文件读写、Matplotlib基础绘图、多层绘图、各种统计图形绘制、Seaborn绘图操作

课程目标: Pandas数据读写、数据清理、数据整理、Matplotlib各种绘图功能

卿淳俊 · 4795次播放 · 563分钟

第二阶段 : 机器学习与实战

4门课程 · 0次播放 · 0分钟

回归分析与预测

知识要点: 一元线性回归、最小二乘法、函数求导、梯度下降、归一化处理、数据集处理、损失函数、多元线性回归、逻辑回归、Sigmoid函数、模型训练、模型验证、哑特征设计、正则化、欠拟合、过拟合、销售额预测项目实战、病患预测项目实战

课程目标: 线性回归、逻辑回归、归一化处理、梯度下降、模型拟合、数据预测

邓强 · 5479次播放 · 分钟

分类与聚类算法

知识要点: K-Means聚类分析、KNN-K近邻算法、模型评估与调优、SVM支持向量机分类算法、Sklearn科学计算库的使用、鸢尾花分类项目实战、其他的经典机器学习算法介绍

课程目标: SKLearn计算库、K-Means聚类分析、KNN分类、SVM支持向量机

邓强 · 2973次播放 · 分钟

计算机视觉处理

知识要点: OpenCV的基础操作、灰度化处理、二值化处理、图像数据对齐、腐蚀与膨胀操作、摄像头数据采集、手写数字识别项目、MNIST+KNN数字识别项目、OCR文字识别项目、验证码识别项目、OpenCV人脸识别、Face-Recognition库人脸识别与比对、基于人脸识别的考勤项目、人体活体检测、百度飞桨Paddle平台应用、物品识别技术

课程目标: OpenCV图片操作、数字识别、人脸识别、活体检测、OCR文字识别

邓强 · 3791次播放 · 分钟

深度学习与神经网络

知识要点: 神经网络工作原理、损失函数与激活函数、神经网络分层原理、模型评估与优化、预测客户流失率项目、利用CNN网络识别狗的图像、利用RNN鉴定中文的情感属性、CNN与RNN联合使用、基于CNN的MNIST手写体识别（Keras与Pytorch）、模型量化与压缩

课程目标: 深度神经网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、激活函数、Keras与Pytorch构造神经网络

邓强 · 4566次播放 · 分钟

第三阶段 : 大语言模型LLM

4门课程 · 0次播放 · 0分钟

自然语言处理

知识要点: 自主开发分词器、Jieba分词器、N-Gram 模型、One-Hot独热编码、词向量、词嵌入、CBOW模型、Skip-Gram模型、Seq2Seq 模型、LSTM、FastText、TextRank文本摘要、全文检索项目实战、内容审核项目实战、成语接龙项目实战

课程目标: 中英文分词算法、自然语文处理模型、文本分类、情感分析、信息抽取、文本生成、词向量、词嵌入

邓强 · 1839次播放 · 分钟

文本生成与AIGC

知识要点: AIGC文本生成技术，NPLM概率语言模型，Seq2Seq模型，注意力机制、Q/K/V、自注意力，多头注意力，注意力掩码、Transformer架构、编码器结构、解码器结构、自主开发和训练Transformer模型、RAG检索增强生成技术、利用文本数据集训练并实现文本生成

课程目标: AIGC文本生成技术，NPLM概率语言模型，Seq2Seq模型，Transformer模型原理、注意力机制、编码器解码器、BERT模型、GPT 模型实现、RAG技术

邓强 · 4215次播放 · 分钟

大模型原理与部署

知识要点: Transformer架构、编码器-解码器结构、GPT模型框架、自主开发和训练Transformer与GPT模型、HuggingFace的tansfomers框架的应用、模型微调技术、模型量化技术(peft与LLaMAFactory）、大模型实验环境构建、Ollama与OpenWebUI模型部署、大语言模型的两大托管平台：HuggingFace、ModelScope的使用、模型的下载与运行、提示词工程等。

课程目标: 能理解并自主Transformer和GPT架构模型，能熟练运用transformers和modelscope模型进行模型应用、模型微调、模型量化等、能够熟练部署私有化大模型并进行开发调用。

邓强 · 689次播放 · 分钟

人工智能体开发

知识要点: 本地模型的API调用、云AI的API调用、图像识别、语音识别、语音合成等各种云API的用法、利用Python整合各类模型和环境进行AI的原生应用开发、基于LangChain、LlamaIndex和Dify等框架的人工智能体开发、利用AI开发每日新闻摘要、本地知识库、看图说话、每日学英语、智能阅卷、智能图书馆、智能导游、编程小助手、会议实时摘要等各种项目（项目库将实时更新，项目数量不限，学员练到精通为止）

课程目标: 利用RAG进行知识库开发、本地和云模型API调用、大语言模型应用开发、LangChain与Dify等开发框架的使用、人工智能体开发技术

邓强 · 835次播放 · 分钟

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