图灵学院新-2025年全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】

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📁 图灵学院新-2025年全“薪”AI大模型全栈工程师【2.0】
├── 📁 1、AI大模型基础篇（第一期）
│   └── 📁 AI大模型基础篇（第一期）
│       ├── 🎬 1、开发环境安装.mp4
│       ├── 🎬 2、MySQL安装.mp4
│       ├── 🎬 3、大语言模型基础认知-2025-5-7-初见.mp4
│       ├── 🎬 4、大模型的核心原理-2025-5-11-初见.mp4
│       ├── 🎬 5、Prompt Engineering原理-2025-5-14-初见.mp4
│       ├── 🎬 6、提示词prompt的原理和优化-2025-5-18-初见.mp4
│       └── 🎬 7、prompt提示词项目实战-2025-5-21-初见.mp4
├── 📁 2、AI大模型RAG应用开发篇（第一期）
│   ├── 🎬 1-RAG基础-2025-5-25-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 2-LangChain框架-2025-5-28-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 3-LangChain框架-2-2025-6-4-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 4-LangChain框架-3-2025-6-8-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 5-LangChain框架-4-2025-6-11-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 6-RAG进阶-2025-6-15-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 7-Advanced RAG-2025-6-18-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 8-Advanced RAG-2-2025-6-22-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 9-Advanced RAG-3-2025-6-25-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌.mp4
│   ├── 🎬 11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌.mp4
│   └── 🎬 12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌.mp4
├── 📁 3、AI大模型Agent智能体开发篇（第一期）
│   ├── 🎬 0-mcp和fastapi.mp4
│   ├── 🎬 1-llamaIndex框架-1-2025_7-9-初见.mp4
│   ├── 🎬 2-llamaIndex-2-2025-7-11-初见.mp4
│   ├── 🎬 3-llamaIndex-3-2025-7-13-初见.mp4
│   ├── 🎬 4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见.mp4
│   ├── 🎬 5-llamaIndex-5-2025-7-18-初见.mp4
│   ├── 🎬 5_13-langgraph框架4-2025-8-6-初见.mp4
│   ├── 🎬 6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见(1).mp4
│   ├── 🎬 6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见.mp4
│   ├── 🎬 7-Agent智能体1-2025-7-23-初见.mp4
│   ├── 🎬 8-Agent智能体-2-2025-7-25-初见.mp4
│   ├── 🎬 9-Agent智能体-3-2025-7-27-初见.mp4
│   ├── 🎬 10-langgraph框架-2025-7-30-初见.mp4
│   ├── 🎬 11-langgraph框架2-2025-8-1-初见.mp4
│   ├── 🎬 12-langgraph框架3-2025-8-3-初见.mp4
│   ├── 🎬 14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见.mp4
│   ├── 🎬 15-初认MCP-2025-8-10-托比.mp4
│   └── 🎬 16-MCP进阶-2025-8-13-托比.mp4
├── 📁 4、AI大模型私有化微调篇（第一期）
│   ├── 🎬 1-模型微调 101-2025-8-15-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 2-模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 3-模型微调 量化-2025-8-20-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 4-模型微调 量化2-2025-8-22-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 5-多模态..模型（上）基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 6-多模态..模型（下）基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 7-模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 8-实战项..之视频转码..志报警平台（上）-2025-8-31-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 9-实战项..之视频转码..志报警平台（下）-2025-9-3-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 10-实战项..之个..健康助理（上）-2025-9-5陈钢.mp4
│   ├── 🎬 11-实战项..之个..健康助理（下）-2025-9-7-陈钢.mp4
│   ├── 🎬 12-实战项..之企业知识库项..（上）-2025-9-10-程建章.mp4
│   ├── 🎬 13-实战项..之企业知识库项..（下）-2025-9-12-程建章.mp4
│   ├── 🎬 14-实战项..之销冠智能体项..（上）-2025-9-14-程建章.mp4
│   ├── 🎬 15-实战项..之销冠智能体项..（下）-2025-9-17-程建章.mp4
│   └── 🎬 16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱.mp4
├── 📁 5、AI大模型基础篇（第二期）
│   ├── 🎬 1-大模型基础认知-2025-9-10-初见2025-09-10.mp4
│   ├── 🎬 2-大语言模型底层原理解析-2025-9-12-初见.mp4
│   ├── 🎬 3-transformer架构详细解析-2025-9-15-初见.mp4
│   ├── 🎬 4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见.mp4
│   ├── 🎬 5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见.mp4
│   ├── 🎬 6-提示词实战案例-2025-9-22-初见.mp4
│   ├── 🎬 7-FastAPI-2025-9-24-初见.mp4
│   └── 🎬 8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见.mp4
├── 📁 6、面试专栏
│   ├── 🎬 1_Transformer1整体介绍.mp4
│   ├── 🎬 2_Transformer2词表.mp4
│   ├── 🎬 3_Transformer3掩码.mp4
│   ├── 🎬 4_Transformer4多头注意力.mp4
│   ├── 🎬 5_Transformer5前馈网络.mp4
│   ├── 🎬 6_Transformer6位置编码.mp4
│   ├── 🎬 7_Transformer7encoder部分.mp4
│   ├── 🎬 8_Transformer8decoder部分.mp4
│   ├── 🎬 9_PEFT是什么.mp4
│   ├── 🎬 10_Reward Hacking问题如何解决？.mp4
│   ├── 🎬 11_残差网络有什么作用.mp4
│   ├── 🎬 12_动态批处理如何提升推理吞吐量？.mp4
│   ├── 🎬 13_剪枝和蒸馏.mp4
│   ├── 🎬 14_解释大模型训练中的“缩放定律”.mp4
│   ├── 🎬 15_LoRI技术详解.mp4
│   ├── 🎬 16_正则化约束.mp4
│   ├── 🎬 17_怎么区分数据噪声与解码策略导致的幻觉.mp4
│   ├── 🎬 18_什么是稀疏微调.mp4
│   ├── 🎬 19_什么是LoRA.mp4
│   ├── 🎬 20_如何通过模型微调，尽量解决提示词注入的问题？.mp4
│   ├── 🎬 21_如果有标注的训练数据很少，如何扩增训练数据的数量？.mp4
│   ├── 🎬 22_模型蒸馏时教师模型“黑暗知识”（Dark Knowledge）的提取技巧.mp4
│   ├── 🎬 23_量化和二值化.mp4
│   ├── 🎬 24_损失函数和反向传播.mp4
│   ├── 🎬 25_神经网络简介.mp4
│   ├── 🎬 26_卷积运算公式.mp4
│   ├── 🎬 27_卷积神经网络原理.mp4
│   ├── 🎬 28_计算机怎么识别图片.mp4
│   ├── 🎬 29_激活函数.mp4
│   ├── 🎬 30_梯度和前向传播.mp4
│   ├── 🎬 31_旋转位置编码.mp4
│   ├── 🎬 32_位置编码.mp4
│   ├── 🎬 33_什么是MoE.mp4
│   ├── 🎬 34_什么是flashattention.mp4
│   ├── 🎬 35_常见的位置编码有哪些.mp4
│   ├── 🎬 36_残差网络有什么作用.mp4
│   ├── 🎬 37_KVcache是干什么的.mp4
│   ├── 🎬 38_encoder-only模型是什么.mp4
│   ├── 🎬 39_deepseek的MLA技术.mp4
│   ├── 🎬 40_decoder-only模型是什么.mp4
│   ├── 🎬 41_clip是什么.mp4
│   ├── 🎬 42_bert和Transformer的有什么区别.mp4
│   ├── 🎬 43_以Transformer为例大模型面试题目学习方法.mp4
│   ├── 🎬 44_RAG 在多轮对话中表现不佳的原因.mp4
│   ├── 🎬 45_针对性优化RAG延迟的三个环节.mp4
│   ├── 🎬 46_长上下文窗口的技术实现难点.mp4
│   ├── 🎬 47_在RAG中，如何优化Embedding模型以提升检索质量？.mp4
│   ├── 🎬 48_在 RAG 系统中，知识检索和生成式模型分别扮演什么角色，两者如何协同工作？.mp4
│   ├── 🎬 49_与纯生成式模型（如GPT）相比，RAG如何解决幻觉问题？.mp4
│   ├── 🎬 50_向量数据库在RAG中的非必需场景举例及替代方案.mp4
│   ├── 🎬 51_文本分块（Chunking）有哪些常见策略？.mp4
│   ├── 🎬 52_如何设计一个高质量的检索语料库？.mp4
│   ├── 🎬 53_如何将RAG与微调（Fine-tuning）结合？.mp4
│   ├── 🎬 54_如何处理上下文溢出的问题.mp4
│   ├── 🎬 55_如何避免 RAG 生成无关内容.mp4
│   ├── 🎬 56_归一化在rag中的作用.mp4
│   ├── 🎬 57_构建 RAG 系统时，如何选择合适的嵌入模型.mp4
│   ├── 🎬 58_多轮对话的优化方式.mp4
│   ├── 🎬 59_当用户查询与文档库差异较大时（如：口语化表达），如何提升检索的鲁棒性？.mp4
│   ├── 🎬 60_rag在检索中的问题.mp4
│   ├── 🎬 61_rag稀疏检索和稠密检索.mp4
│   ├── 🎬 62_rag是什么 整体流程是怎么样的.mp4
│   ├── 🎬 63_rag生成答案和检索不一致可能的原因.mp4
│   ├── 🎬 64_RAG检索的方式和技术有哪些？.mp4
│   ├── 🎬 65_rag分块策略详解.mp4
│   ├── 🎬 66_RAG的延迟主要来自哪几个环节？ 如何针对性优化？.mp4
│   ├── 🎬 67_通过let's think step by step提示词触发的思维链模式，与推理模型.mp4
│   ├── 🎬 68_什么是模型的幻觉 该怎么解决.mp4
│   ├── 🎬 69_什么是过拟合 该怎么解决.mp4
│   ├── 🎬 70_如何设计 Agent 的目标函数，以确保其行为符合预期？.mp4
│   ├── 🎬 71_描述Agent应用场景并详细说明.mp4
│   ├── 🎬 72_ReAct 框架是什么？.mp4
│   ├── 🎬 73_MCP和function call的异同.mp4
│   ├── 🎬 74_Few-Shot提示构建的关键技巧？.mp4
│   ├── 🎬 75_agent和workflow.mp4
│   └── 🎬 76_Agent的自我反思机制设计.mp4
├── 📁 7、预习专栏一【python编程】
│   ├── 🎬 01_课程说明与大概介绍.mp4
│   ├── 🎬 02_认识Python变量类型与变量地址.mp4
│   ├── 🎬 03_余数与除操作详解.mp4
│   ├── 🎬 04_学习中的复利思维.mp4
│   ├── 🎬 05_位运算符操作.mp4
│   ├── 🎬 06_整数与浮点数的特性.mp4
│   ├── 🎬 07_原生字符串与字节字符串.mp4
│   ├── 🎬 08_输入与输出详解.mp4
│   ├── 🎬 09_容器类型之列表类型.mp4
│   ├── 🎬 10_容器类型之元组类型.mp4
│   ├── 🎬 11_容器类型之字典类型.mp4
│   ├── 🎬 12_容器类型之集合类型.mp4
│   ├── 🎬 13_分支结构.mp4
│   ├── 🎬 14_for循环与列表生成式.mp4
│   ├── 🎬 15_while循环与哨兵值.mp4
│   ├── 🎬 16_函数定义与lambda表达式.mp4
│   ├── 🎬 17_一个案例讲解完毕面向对象的四大特性.mp4
│   ├── 🎬 18_文件操作详解.mp4
│   ├── 🎬 19_自定义异常与异常处理.mp4
│   ├── 🎬 20_模块化编程之内置模块详解.mp4
│   ├── 🎬 21_模块化编程之自定义模块详解.mp4
│   └── 🎬 22_模块化编程之第三方模块.mp4
├── 📁 8、预习专栏二【大模型的基础】
│   ├── 🎬 01-1大模型的基础认知-人工智能演进与大模型兴起 2025.04.16.mp4
│   ├── 🎬 01-2大模型的基础认知-大模型与通用人工智能.mp4
│   ├── 🎬 01-3大模型的基础认知-GPT模型的发展历程.mp4
│   ├── 🎬 01-4大模型的基础认知-国产大模型介绍.mp4
│   └── 🎬 01-5大模型的基础认知-大模型的趋势和挑战.mp4
├── 📁 9、预习专栏三【大模型核心原理】
│   ├── 🎬 1_02_1大模型核心原理-理解大模型成功的背后.mp4
│   ├── 🎬 2_02_2大模型核心原理-理解生成式模型与大语言模型.mp4
│   ├── 🎬 3_02_3大模型核心原理-大模型应用实例与Prompt使用技巧.mp4
│   ├── 🎬 4_02_4大模型核心原理-Transformer架构解析.mp4
│   ├── 🎬 5_02_5大模型核心原理-运行基本机制.mp4
│   ├── 🎬 6_02_6大模型核心原理-关键技术解析：预训练、SFT、RLHF.mp4
│   └── 🎬 7_02_7大模型核心原理-实践中的大模型.mp4
├── 📁 10、预习专栏四【提示工程原理】
│   ├── 🎬 1、提示工程原理解释.mp4
│   ├── 🎬 2、提示工程组成要素和示例.mp4
│   ├── 🎬 3、提示工程调优进阶.mp4
│   └── 🎬 4、提示工程攻击和防范.mp4
├── 📁 11、预习专栏五【提示工程项目实战】
│   └── 🎬 提示工程项目实战.mp4
├── 📁 12.21新更新部分
│   ├── 📁 2、AI大模型RAG应用开发篇（第二期）
│   │   ├── 🎬 1-RAG基础-2025-10-8-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 3-LangChain框架-2025-10-13-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 4-LangChain框架-2-2025-10-15-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 5-LangChain框架-3-2025-10-17-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 6-LangChain框架-4-2025-10-20-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 7-RAG进阶-2025-10-22-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 8-Advanced RAG-2025-10-24-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 9-Advanced RAG-2-2025-10-27-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌.mp4
│   │   ├── 🎬 11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌.mp4
│   │   └── 🎬 12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌.mp4
│   └── 📁 3、AI大模型Agent智能体开发篇（第二期）
│       ├── 🎬 1-初始llamaindex框架-2025-11-10-初见.mp4
│       ├── 🎬 2-llamaindex-2-2025-11-12-初见.mp4
│       ├── 🎬 3-llamaindex-3-2025-11-14-初见.mp4
│       ├── 🎬 4-llamaIndex-4-2025-11-17-初见.mp4
│       ├── 🎬 5-llamaIndex-5-2025-11-19-初见  .mp4
│       ├── 🎬 6-llamaindex-6-2025-11-21-初见.mp4
│       ├── 🎬 7-llamaindex项目-2025-11-24-初见.mp4
│       ├── 🎬 8-Agent1-2025-11-26-初见.mp4
│       ├── 🎬 9-Agent-2-2025-11-28-初见.mp4
│       ├── 🎬 10-多智能体langgraph-2025-12-1-初见.mp4
│       ├── 🎬 11-langgraph框架-2025-12-5-初见.mp4
│       ├── 🎬 12-Langgraph-2-2025-12-8-初见.mp4
│       └── 🎬 13-Langgrapg-3-2025-12-10-初见.mp4
├── 📁 12、预习专栏六【huggingface专题】
│   ├── 🎬 1_huggingface-1.mp4
│   ├── 🎬 2_huggingface-2.mp4
│   ├── 🎬 3_huggingface-3.mp4
│   └── 🎬 4_huggingfacce-4.mp4
├── 📁 13、预习专栏七【私有化部署】
│   └── 🎬 私有化部署.mp4
├── 🖼️ 课程目录大纲.png
└── 🖼️ 图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师.png