图灵全“薪”AI大模型全栈工程师2026

课程详情

课程目录

0、资料以及文档
  正课 资料.txt
图灵2026大模型3期
  AI大模型基础2603期
    1-AI大模型基础认知、开班典礼-2026-1-12-楼兰，小美
    2-优秀提示词设计技巧-2026-1-14-楼兰
    3-大模型底层运行机制-2026-1-16-楼兰
    4-大模型底层运行机制-2-2026-1-19-楼兰
    5-深度解析Transformer-2026-1-23-楼兰
    6-搭建本地大模型服务体系-2026-1-28-楼兰
    MySQL安装
    开发环境安装
  Agent智能体开发2603期
    1-FastAPI-2026-3-20-初见
    2-FastAPI VUE实现前后端分离项目-2026-3-23-初见
    3-llamaindex初始-2026-3-26-初见
    4-llama index-2-2026-3-27-初见
    5-llamaindex3-2026-3-30-初见
    6-llamaindex4-2026-4-1-初见
    7-Agent详解-2026-4-3-初见
    8-Agent详解2-2026-4-6-初见
    9-Agent智能体3-2026-4-8-初见
    10-Agent智能体4-2026-4-10-初见
    11-LangGraph-1-2026-4-13-初见
    12-Langgraph-2-2026-4-15-初见
    13-langgraph-3-2026-4-17-初见
    14.langgraph-2026-4-20-初见
    15.langgraph-5-2026-04-22-初见
    16.langgraph-6-2026-04-24-初见
    17.MCP-2026-04-27-初见
    skills详解
    初识OpenCode AIcoding工具
  RAG应用开发2603期
    1-RAG基础-2026-1-30-柏汌
    2-RAG基础-2-2026-2-2-柏汌
    3-LangChain框架-2026-2-6-柏汌
    4-LangChain框架-2-2026-2-9-柏汌
    5-LangChain框架-3-2026-2-11-柏汌
    6-RAG进阶-2026-2-25-柏汌
    7-RAG进阶-2-2026-2-27-柏汌
    8-Advanced RAG-2-2026-3-2-柏汌
    9-Advanced RAG-3-2026-3-6-柏汌
    10-KNOWLEDGE GRAPH FOR RAG-2026-3-9-柏汌
    11-RAG评估和应用平台-2026-3-11-柏汌
    12-RAG评估和应用平台-2-2026-3-13-柏汌
    13-实战项目：智能文档检索助手-2026-3-16-柏汌
    14-实战项目：智能文档检索助手-2-2026-3-18-柏汌
  私有化微调2603期
    1-⼤模型微调课程介绍和环境搭建-2026-5-6-陈钢.mp4
    1.1 课外分享1- pytorch 魔法练习第 1 天 ：不想学数学-2026-5-8-陈钢.jm
    2-⼤模型微调过程概览-2026-5-8-陈钢.mp4
    3-大模型微调PEFT-2026-5-11-陈钢.jm
    4-大模型微调量化-2026-5-13-陈钢.jm
    4.1 课外分享2-pytorch 魔法练习生第 2 天 ：单层神经网络-2026-5-13-陈钢.jm
    5.1 课外分享3-pytorch 魔法练习生第 3 天-2026-5-18-陈钢.jm
    5.多模态⼤模型（上）基于 CNN 的模型-2026-05-15-陈钢.mp4
    6-多模态⼤模型（下）基于 Transformers 的模型-2026-5-18-陈钢.mp4
    7-⼤模型微调 最佳实践 -2026-5-20-陈钢.mp4
    8-实战项⽬之⽇志报警平台（上）-2026-5-22-陈钢.mp4
    8.1-课后分享4-pytorch 魔法练习生第 4 天 ：多层神经网络（下）-2026-5-22-陈钢.jm
    9-实战项⽬之⽇志报警平台（下）-2026-5-25-陈钢.mp4
    10-实战项⽬之个⼈健康助理（上）-2026-5-27-陈钢.mp4
    10.1-课后分享5-pytorch 魔法练习生第 5 天 ：深层神经网络-2026-5-27-陈钢.jm
    11 实战项⽬之个⼈健康助理（下）-2026-5-29-陈钢.mp4
    12 实战项⽬之企业知识库项⽬（上）-2026-6-1-程建章.mp4
    13 实战项⽬之企业知识库项⽬（下）-2026-6-3-程建章.mp4
    14 实战项⽬之销冠智能体项⽬（上）-2026-6-5-程建章.mp4
图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师
  0、资料以及文档
    资料包合集.zip
  6、面试专栏
    1_Transformer1整体介绍
    2_Transformer2词表
    3_Transformer3掩码
    4_Transformer4多头注意力
    5_Transformer5前馈网络
    6_Transformer6位置编码
    7_Transformer7encoder部分
    8_Transformer8decoder部分
    9_PEFT是什么
    10_Reward Hacking问题如何解决？
    11_残差网络有什么作用
    12_动态批处理如何提升推理吞吐量？
    13_剪枝和蒸馏
    14_解释大模型训练中的“缩放定律”
    15_LoRI技术详解
    16_正则化约束
    17_怎么区分数据噪声与解码策略导致的幻觉
    18_什么是稀疏微调
    19_什么是LoRA
    20_如何通过模型微调，尽量解决提示词注入的问题？
    21_如果有标注的训练数据很少，如何扩增训练数据的数量？
    22_模型蒸馏时教师模型“黑暗知识”（Dark Knowledge）的提取技巧
    23_量化和二值化
    24_损失函数和反向传播
    25_神经网络简介
    26_卷积运算公式
    27_卷积神经网络原理
    28_计算机怎么识别图片
    29_激活函数
    30_梯度和前向传播
    31_旋转位置编码
    32_位置编码
    33_什么是MoE
    34_什么是flashattention
    35_常见的位置编码有哪些
    36_残差网络有什么作用
    37_KVcache是干什么的
    38_encoder-only模型是什么
    39_deepseek的MLA技术
    40_decoder-only模型是什么
    41_clip是什么
    42_bert和Transformer的有什么区别
    43_以Transformer为例大模型面试题目学习方法
    44_RAG 在多轮对话中表现不佳的原因
    45_针对性优化RAG延迟的三个环节
    46_长上下文窗口的技术实现难点
    47_在RAG中，如何优化Embedding模型以提升检索质量？
    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？
    49_与纯生成式模型（如GPT）相比，RAG如何解决“幻觉”问题？
    50_向量数据库在RAG中的非必需场景举例及替代方案
    51_文本分块（Chunking）有哪些常见策略？
    52_如何设计一个高质量的检索语料库？
    53_如何将RAG与微调（Fine-tuning）结合？
    54_如何处理上下文溢出的问题
    55_如何避免 RAG 生成无关内容
    56_归一化在rag中的作用
    57_构建 RAG 系统时，如何选择合适的嵌入模型
    58_多轮对话的优化方式
    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？
    60_rag在检索中的问题
    61_rag稀疏检索和稠密检索
    62_rag是什么 整体流程是怎么样的
    63_rag生成答案和检索不一致可能的原因
    64_RAG检索的方式和技术有哪些？
    65_rag分块策略详解
    66_RAG的延迟主要来自哪几个环节？ 如何针对性优化？
    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
    68_什么是模型的幻觉 该怎么解决
    69_什么是过拟合 该怎么解决
    70_如何设计 Agent 的目标函数，以确保其行为符合预期？
    71_描述Agent应用场景并详细说明
    72_ReAct 框架是什么？
    73_MCP和function call的异同
    74_Few-Shot提示构建的关键技巧？
    75_agent和workflow
    76_Agent的自我反思机制设计
  图灵-全“薪”AI大模型全栈工程师.png
  第一期
    1、AI大模型基础篇（第一期）(1)
      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
      2-LangChain框架-2025-5-28-柏汌
      3-LangChain框架-2-2025-6-4-柏汌
      4-LangChain框架-3-2025-6-8-柏汌
      5-LangChain框架-4-2025-6-11-柏汌
      6-RAG进阶-2025-6-15-柏汌
      7-Advanced RAG-2025-6-18-柏汌
      8-Advanced RAG-2-2025-6-22-柏汌
      9-Advanced RAG-3-2025-6-25-柏汌
      10-RAG评估和应用平台-2025-6-29-柏汌
      11-实战项目：智能文档检索助手-2025-7-2-柏汌
      12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-7-6-柏汌
    3、AI大模型Agent智能体开发篇（第一期）
      0-mcp和fastapi
      1-llamaIndex框架-1-2025_7-9-初见
      2-llamaIndex-2-2025-7-11-初见
      3-llamaIndex-3-2025-7-13-初见
      4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见
      4-llamaIndex-4-2025-7-16-初见.mp4
      5-llamaIndex-5-2025-7-18-初见
      5_13-langgraph框架4-2025-8-6-初见
      6-llamaIndex-5&Agent初识-2025-7-20-初见
      7-Agent智能体1-2025-7-23-初见
      8-Agent智能体-2-2025-7-25-初见
      9-Agent智能体-3-2025-7-27-初见
      10-langgraph框架-2025-7-30-初见
      11-langgraph框架2-2025-8-1-初见
      12-langgraph框架3-2025-8-3-初见
      14-项目讲解和应用平台介绍-2025-8-8-初见
      15-初认MCP-2025-8-10-托比
      16-MCP进阶-2025-8-13-托比
    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
      2-..模型微调 PEFT-2025-8-17-陈钢
      3-..模型微调 量化-2025-8-20-陈钢
      4-..模型微调 量化2-2025-8-22-陈钢
      5-多模态..模型（上）基于 CNN 的模型-2025-8-24-陈钢
      6-多模态..模型（下）基于 Transformers 的模型-2025-8-27-陈钢
      7-..模型微调 最佳实践-2025-8-29-陈钢
      8-实战项..之视频转码..志报警平台（上）-2025-8-31-陈钢
      9-实战项..之视频转码..志报警平台（下）-2025-9-3-陈钢
      10-实战项..之个..健康助理（上）-2025-9-5陈钢
      11-实战项..之个..健康助理（下）-2025-9-7-陈钢
      12-实战项..之企业知识库项..（上）-2025-9-10-程建章
      13-实战项..之企业知识库项..（下）-2025-9-12-程建章
      14-实战项..之销冠智能体项..（上）-2025-9-14-程建章
      15-实战项..之销冠智能体项..（下）-2025-9-17-程建章
      16-商业需求与就业发展-2025-9-19-宋永柱
    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
      2-大语言模型底层原理解析-2025-9-12-初见
      3-transformer架构详细解析-2025-9-15-初见
      4-提示词prompt的原理和优化-2025-9-17-初见
      5-提示词prompt的原理和优化-2-2025-9-19-初见
      6-提示词实战案例-2025-9-22-初见
      7-FastAPI-2025-9-24-初见
      8-fastapi项目讲解-2025-9-26-初见
  第二期
    2、AI大模型RAG应用开发篇
      1-RAG基础-2025-10-8-柏汌
      2-RAG基础-2-2025-10-10-柏汌
      3-LangChain框架-2025-10-13-柏汌
      4-LangChain框架-2-2025-10-15-柏汌
      5-LangChain框架-3-2025-10-17-柏汌
      6-LangChain框架-4-2025-10-20-柏汌
      7-RAG进阶-2025-10-22-柏汌
      8-Advanced RAG-2025-10-24-柏汌
      9-Advanced RAG-2-2025-10-27-柏汌
      10-RAG评估和应用平台-2025-10-29-柏汌
      11-实战项目：智能文档检索助手-2025-10-31-柏汌
      12-实战项目：智能文档检索助手-2-2025-11-3-柏汌
    3、AI大模型Agent智能体开发篇
      1-初始llamaindex框架-2025-11-10-初见
      2-llamaindex-2-2025-11-12-初见
      3-llamaindex-3-2025-11-14-初见
      4-llamaIndex-4-2025-11-17-初见
      5-llamaIndex-5-2025-11-19-初见
      6-llamaindex-6-2025-11-21-初见
      7-llamaindex项目-2025-11-24-初见
      8-Agent1-2025-11-26-初见
      9-Agent-2-2025-11-28-初见
      10-多智能体langgraph-2025-12-1-初见
      11-langgraph框架-2025-12-5-初见
      12-Langgraph-2-2025-12-8-初见
      13-Langgrapg-3-2025-12-10-初见
      14-LangGraph-4-2025-12-12-初见
      15-MCP模型上下文协议-2025-12-15-初见
      16-MCP+应用平台介绍-2025-12-17-初见
    4、AI大模型私有化微调课
      1-⼤模型微调课程介绍和环境搭建-2025-12-19-陈钢.mp4
      2-⼤模型微调过程概览-2025-12-22-陈钢.mp4
      3-大模型微调 PEFT-2025-12-24-陈钢
      4-纲外分享-基于LLamaFactory的无代码微调-2025-12-26-陈钢
      5-多模态大模型（上）基于 CNN 的模型-2025-12-29-陈钢
      6-多模态大模型（下）基于 Transformers 的模型-2026-1-5-陈钢
      6-纲外分享：五步法速读大模型相关论文-2025-1-5-陈钢
      7-⼤模型微调 最佳实践-2026-1-7-陈钢.mp4
      8-实战项⽬之⽇志报警平台（上）-2026-1-9-陈钢.mp4
      9-实战项⽬之⽇志报警平台（下）1-2025-1-12-陈钢.mp4
      10-实战项⽬之⽇志报警平台（下）2-2025-1-14-陈钢.mp4
      10-纲外分享：浅谈 GPU 加速的两大挑战-2026-1-14-陈钢
      11-实战项⽬之个⼈健康助理（上）-2026-1-16-陈钢.mp4
      12-实战项⽬之个⼈健康助理（下）-2026-1-19-陈钢.mp4
      13-实战项⽬之企业知识库项⽬（上）-2026-1-21-程建章.mp4
      14-实战项⽬之企业知识库项⽬（下）-2026-1-23-程建章.mp4
      15-实战项⽬之销冠智能体项⽬（上）-2026-1-26-程建章.mp4
      16-实战项⽬之销冠智能体项⽬（下）-2026-1-28-程建章.mp4
  资料.txt
  预习专栏
    7、预习专栏一【python编程】
      01_课程说明与大概介绍
      02_认识Python变量类型与变量地址
      03_余数与除操作详解
      04_学习中的复利思维
      05_位运算符操作
      06_整数与浮点数的特性
      07_原生字符串与字节字符串
      08_输入与输出详解
      09_容器类型之列表类型
      10_容器类型之元组类型
      11_容器类型之字典类型
      12_容器类型之集合类型
      13_分支结构
      14_for循环与列表生成式
      15_while循环与哨兵值
      16_函数定义与lambda表达式
      17_一个案例讲解完毕面向对象的四大特性
      18_文件操作详解
      19_自定义异常与异常处理
      20_模块化编程之内置模块详解
      21_模块化编程之自定义模块详解
      22_模块化编程之第三方模块
    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
      01-2大模型的基础认知-大模型与通用人工智能
      01-3大模型的基础认知-GPT模型的发展历程
      01-4大模型的基础认知-国产大模型介绍
      01-5大模型的基础认知-大模型的趋势和挑战
    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
      2_02_2大模型核心原理-理解生成式模型与大语言模型
      3_02_3大模型核心原理-大模型应用实例与Prompt使用技巧
      4_02_4大模型核心原理-Transformer架构解析
      5_02_5大模型核心原理-运行基本机制
      6_02_6大模型核心原理-关键技术解析：预训练、SFT、RLHF
      7_02_7大模型核心原理-实践中的大模型
    10、预习专栏四【提示工程原理】
      1、提示工程原理解释
      2、提示工程组成要素和示例
      3、提示工程调优进阶
      4、提示工程攻击和防范
    11、预习专栏五【提示工程项目实战】
      提示工程项目实战
    12、预习专栏六【huggingface专题】
      1_huggingface-1
      2_huggingface-2
      3_huggingface-3
      4_huggingfacce-4
    13、预习专栏七【私有化部署】
      私有化部署
大模型第四期
  1-走进大模型、开班典礼-2026-5-25-惊蛰、小美.jm
  2-大模型底层机制-2026-5-27-惊蛰.jm
  3 提示词技巧-2026-5-29-惊蛰.jm
  4 Transformer-2026-6-1-惊蛰.jm
  5 Transfromer-下-2026-6-3-惊蛰.jm
  6 fastAPI-2026-6-5-惊蛰.jm
资料.txt