课程目录：

├── 01 第一章【导学篇】：0基础学习导入
│ ├── 01 3月12日-AI大模型学习指南-1 .mp4
│ └── 02 0基础前置学习.mp4
├── 02 第二章 第一阶段（L1）-0基础快速入门AI大模型应用与实战
│ ├── 03 recordclip-20250902140331-787f14.mp4
│ ├── 04 大模型核心概念和基础原理.mp4
│ ├── 05 提示词工程(Prompt Engineering) .mp4
│ ├── 06 GPTs与 Function Calling开发Al大模型应用.mp4
│ ├── 07 掌握Al编程让普通人也能开发各种技术应用 .mp4
│ ├── 07 掌握Al编程让普通人也能开发各种技术应用 .mp4
│ ├── 08 掌握Coze玩转Al大模型应用.mp4
│ ├── 09 自动化AI工作流原理与实战 .mp4
│ ├── 10 Dify快速入门到应用实战.mp4
│ └── 11 N8N 快速入门到应用实战.mp4
├── 03 第三章 第二阶段（L2）：AI大模型的企业级应用
│ ├── 12 RAG检索增强生成技术实战 .mp4
│ ├── 13 Embeddings和向量数据库.mp4
│ ├── 14 Embeddings和向量数据库（二） .mp4
│ ├── 15 RAG 企业级落地实战优化 .mp4
│ ├── 16 掌握LangChain实现Al大模型应用.mp4
│ ├── 17 大模型应用开发框架Llamalndex .mp4
│ ├── 18 LangChain实现企业级Agent智能体.mp4
│ ├── 19 AI工作流应用开发实战 .mp4
│ ├── 20 MCP模型上下文协议概述与应用实战 .mp4
│ └── 21 深入浅出 A2A协议以及应用实战 .mp4
├── 04 第四章 第三阶段（L3）-AI大模型的工作原理与优化
│ ├── 22 AI大模型产品设计与落地 .mp4
│ ├── 23 从“NLP 技术”到“Al大模型” .mp4
│ ├── 24 探索揭秘神经网络奥秘.mp4
│ ├── 25 揭秘神经网络及Transformer的工作原理 .mp4
│ ├── 26 揭秘Transformer的工作原理 .mp4
│ ├── 27 揭秘Transformer的工作原理（二） .mp4
│ ├── 28 深入浅出了解多模态模型 .mp4
│ ├── 29 国产大模型 DeepSeek深度剖析 .mp4
│ ├── 30 AI大模型微调实战(上).mp4
│ ├── 31 AI大模型微调实战(下).mp4
│ ├── 32 大模型微调项目实践 .mp4
│ └── 33 GPU与 CUDA 以及AI大模型企业级部署方案.mp4
├── 05 第五章 第四阶段（L4）-AI大模型的企业级项目实战
│ ├── 32 第一章：课程任务介绍.mp4
│ ├── 33 第二章chatBI的优势与挑战修改 .mp4
│ ├── 34 第三章：剖析ChatBI的技术原理.mp4
│ ├── 34 企业级AI销售助手应用实战 .mp4
│ ├── 35 第四章：驱动ChatBI的核心能力MCP理论介绍 .mp4
│ ├── 36 第五章(a)-项目一：项目背景&数据结构介绍修改.mp4
│ ├── 37 第五章(b)-项目一：text2sql&text2python MCP的实现.mp4
│ ├── 38 第五章(c)-项目一：机器学习MCP+多协议MCP客户端的编写.mp4
│ ├── 39 第六章：中心化智能体架构的缺陷与去中心化多智能体langGraph架构.mp4
│ ├── 40 第七章：langGraph的基本用法修改.mp4
│ ├── 41 第八章(a)：langGraph+MCP实现ChatBI主流程搭建 .mp4
│ ├── 42 第八章(b)：langGraph+MCP项目测试+工程化部署修改.mp4
│ ├── 43 第一章(RAG原理+挑战与知识库的构建)修改版本 .mp4
│ ├── 44 第二章(常用检索-增强-生成方法介绍+扩展).mp4
│ ├── 45 第三章(常用RAG代码实操1-稠密检索器).mp4
│ ├── 46 第三章(常用RAG代码实操2-稀疏+集成检索器).mp4
│ ├── 47 第四章-实战案例一(4.1 需求分析、软件设计与ES的使用)修改版本 .mp4
│ ├── 48 第四章-实战案例一(4.2-1 词缀树的检索)修改版本 .mp4
│ ├── 49 第四章-实战案例一(4.2-2 项目整体代码实现).mp4
│ ├── 50 第五章-实战案例二-(5.1 需求分析、软件设计)修改版本 .mp4
│ ├── 51 第五章-实战案例二-(5.2 知识库构建、4种检索器构建)修改版本.mp4
│ ├── 52 第五章-实战案例二-(5.3 知识库检索整体代码实现1+2整合)修改版本 .mp4
│ ├── 53 第五章-实战案例二(5.4 检索效果测试与工程化部署)修改版本.mp4
│ ├── 54 第六章-向量知识库热更新实战修改版本 .mp4
│ ├── 55 1.MCP介绍与底层原理修改版本 .mp4
│ ├── 56 2.MCP server的编写与并联串联调用原理.mp4
│ ├── 57 3.MCP三种协议详解 .mp4
│ ├── 58 4.1项目一：股价心理按摩师(项目背景+需求分析+技术架构).mp4
│ ├── 59 4.2项目一：股价心理按摩师(服务端-客户端完整代码编写).mp4
│ ├── 60 5.多智能体框架+多MCP适用场景 .mp4
│ ├── 61 6.多智能体框架AgentSDK的基本用法.mp4
│ ├── 62 7.1项目二：金融投资虚拟顾问(业务背景+技术架构) .mp4
│ ├── 63 7.2 项目二：金融投资虚拟顾问(金融文章检索MCP&金融RAG MCP的实现) .mp4
│ ├── 64 7.3 项目二：金融投资虚拟顾问(转人工MCP&股价预测MCP&多智能体多MCP运行编排) .mp4
│ ├── 65 7.4 项目二：金融投资虚拟顾问(多用户对话状态管理多智能体多MCP系统的实现) .mp4
│ ├── 66 第一章-引导式对话系统是什么.mp4
│ ├── 67 第二章-引导式对话系统主要面临的挑战.mp4
│ ├── 68 第三章-槽位抽取方案比较与选型.mp4
│ ├── 69 第四章-对话流程编排的集中实现方案与优劣对比.mp4
│ ├── 70 第四章结束后的代码实操讲解(流式+非流式Functionca.mp4
│ ├── 71 第五章-5.1-案例背景讲解 .mp4
│ ├── 72 第五章-5.2-前端演示.mp4
│ ├── 73 第六章-6.0-用户数据持久化打码修改版本 .mp4
│ ├── 74 第六章-6.1-工具定义与功能函数实现介绍 .mp4
│ ├── 75 第六章-6.2-对话系统整体代码实现.mp4
│ ├── 76 第六章-6.3-代码调试与前端页面搭建 .mp4
│ ├── 77 第六章-6.4-工程化部署编写API接口 .mp4
│ └── 78 第七章-引导式对话系统面临的挑战及解决方案 .mp4
├── 06 第六章 第五阶段（L5）：从模型训练到模型微调入门到精通
│ ├── 100 实战项目二：Galora全量参数微调实战与tensorboard使用.mp4
│ ├── 101 实战项目三：GPTQ量化实战 .mp4
│ ├── 102 1.分布式训练基础与网络环境配置 .mp4
│ ├── 103 2.集体通信原语和网络拓扑.mp4
│ ├── 104 3.分布式微调训练框架与技术 .mp4
│ ├── 105 4. 其他分布式训练优化操作要点.mp4
│ ├── 106 5.实战一-deepspeed&DDP单机多卡分布式微调 .mp4
│ ├── 107 6.实战二-FSDP&DDP单机多卡分布式微调 .mp4
│ ├── 108 7.实战三-多机多卡分布式微调实战.mp4
│ ├── 109 1.什么是知识蒸馏-修改.mp4
│ ├── 110 2.基于响应的知识蒸馏-修改.mp4
│ ├── 111 3和4一起：基于特征的知识蒸馏 .mp4
│ ├── 112 5.关系型知识蒸馏-修改.mp4
│ ├── 113 6.大模型知识蒸馏难点与解决案例分享-修改 .mp4
│ ├── 114 7.知识蒸馏项目实战-修改.mp4
│ ├── 115 1.大模型部署基础.mp4
│ ├── 116 2.大模型推理的优化技术.mp4
│ ├── 117 3.RestfulAPI与gRPC API的使用 .mp4
│ ├── 118 4.Ollama实战部署 .mp4
│ ├── 119 5.VLLM高效推理框架部署.mp4
│ ├── 120 6.SGlang介绍与使用.mp4
│ ├── 121 7.大模型生命周期管理.mp4
│ ├── 122 1.综合项目需求分析.mp4
│ ├── 123 2.综合项目数据处理与训练数据集构建 .mp4
│ ├── 124 3.模型训练优化与高效推理部署.mp4
│ ├── 125 4.大模型未来发展趋势.mp4
│ ├── 126 5.AI工程师的职业发展路径 .mp4
│ ├── 80 课程大纲介绍 .mp4
│ ├── 81 大模型训练主要阶段与应用价值 .mp4
│ ├── 82 大模型微调难点与挑战.mp4
│ ├── 83 主流显卡介绍与选择.mp4
│ ├── 84 本地微调环境搭建.mp4
│ ├── 85 云算力租赁介绍.mp4
│ ├── 86 llamafactory项目介绍与安装部署.mp4
│ ├── 87 llamafactory-webui面板配置与训练推理流程演示.mp4
│ ├── 88 llamafactory-webui难点参数理论讲解 .mp4
│ ├── 89 1.数据集的来源与llamafactory中的数据集 .mp4
│ ├── 90 2.数据集的构建.mp4
│ ├── 91 3.微调方法理论介绍与日志监控 .mp4
│ ├── 92 4.项目实战一：lora微调演示.mp4
│ ├── 93 5.BAdam&Galora微调原理讲解.mp4
│ ├── 94 6.大模型加速技术 .mp4
│ ├── 95 量化核心原理介绍 .mp4
│ ├── 96 PTQ量化原理 .mp4
│ ├── 97 QTA量化算法原理介绍 .mp4
│ ├── 98 AWQ量化算法原理介绍 .mp4
│ └── 99 HQQ量化算法原理介绍.mp4
├── 07 第七章 【产品篇】AI-Native产品设计
│ ├── 130 重写产品经理的定义：从需求执行者到智能系统的导演 .mp4
│ ├── 131 判断一件事是否值得智能化：从想法到ROI的计算逻辑 .mp4
│ ├── 132 让知识流动起来：设计可被调用的知识结构.mp4
│ ├── 133 从感觉到数据：为智能系统定义可度量的价值口径 .mp4
│ ├── 134 画出智能流程：对话、回退与责任边界的设计术 .mp4
│ ├── 135 搭建数据脊梁：让系统拥有可学习的知识底座.mp4
│ ├── 136 让系统理解你：提示词设计的产品思维 .mp4
│ ├── 137 原型不是Demo：用可执行逻辑验证可行性.mp4
│ ├── 138 写出可落地的PRD：让每一行描述都能被模型执行 .mp4
│ └── 139 用数据回答质疑：如何拆解“贵、准、安全”三种挑战.mp4
├── 08 第八章【应用篇】：小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用
│ ├── 132 1-工作流要完成的任务与节点定义.mp4
│ ├── 133 2-插件配置方法与参数 .mp4
│ ├── 134 3-大模型节点配置方法.mp4
│ ├── 135 4-结束节点配置.mp4
│ ├── 136 5-智能体配置方法.mp4
│ ├── 137 1-循环节点方法解读 .mp4
│ ├── 138 2-循环中参数的定义方法.mp4
│ ├── 139 3-续写新闻稿件方法(循环中间变量使用).mp4
│ ├── 140 4-智能体测试与输出节点.mp4
│ ├── 141 5-批处理的作用与效果.mp4
│ ├── 142 1-做视频素材业务逻辑分析 .mp4
│ ├── 143 2-做剧本节点系统提示词方法.mp4
│ ├── 144 3-完成剧本节点输出.mp4
│ ├── 145 4-画面描述与图像生成节点构建 .mp4
│ ├── 146 5-图像违规词限制与运镜节点 .mp4
│ ├── 147 6-视频节点构建与错误分析.mp4
│ ├── 148 7-图像生成节点错误调试并保险 .mp4
│ ├── 149 8-视频生成节点容易违规的解决方法 .mp4
│ ├── 150 9-选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件 .mp4
│ ├── 151 10-选修：自定义插件配置方法实例.mp4
│ ├── 152 11-选修：工作流中添加视频插件 .mp4
│ ├── 153 1-时间线定义方法 .mp4
│ ├── 154 2-剪映插件介绍 .mp4
│ ├── 155 3-时间线和素材绑定方法.mp4
│ ├── 156 4-剪映草稿添加素材方法 .mp4
│ ├── 157 5-得到合成后的视频 .mp4
│ ├── 158 1-对话流配置与创建 .mp4
│ ├── 159 2-选择器的使用方法 .mp4
│ ├── 160 3-数据库与大模型的匹配方法.mp4
│ ├── 161 4-知识库构建与匹配方法 .mp4
│ ├── 162 5-汇总输出与测试 .mp4
│ ├── 163 1-效果演示与数据读取 .mp4
│ ├── 164 2-数据清洗与处理.mp4
│ ├── 165 3-结合DeepSeek构建代码节点 .mp4
│ ├── 166 4-结合DeepSeek进行数据分析 .mp4
│ ├── 167 5-配置插件把分析结果存在excel里 .mp4
│ ├── 168 6-数据可视化配置方法与节点调试分析 .mp4
│ ├── 169 7-不同可视化图表配置方法 .mp4
│ ├── 170 8-输出与展示配置 .mp4
│ ├── 171 1-影刀RPA分析 .mp4
│ ├── 172 2-影刀安装方法.mp4
│ ├── 173 3-影刀流程配置方法实例 .mp4
│ ├── 174 4-执行循环操作.mp4
│ └── 175 5-完成文案采集的全部功能.mp4
├── 09 【部署篇】：从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署
│ ├── 160 20250214_Anaconda环境管理工具的安装教程.mp4
│ ├── 161 20250217_Pycharm环境安装与破解及整合Anaconda .mp4
│ ├── 162 20250217_使用Pycharm+OpenAI运行第一个大模型案例 .mp4
│ ├── 163 20250218_hanlp本地运行出现的问题及操作步骤分析.mp4
│ ├── 164 _ollama+deepseek+anythingllm.mp4
│ ├── 165 2月21日 Window环境Deepseek+Ollama+Dify搭建个人旅行助手-1 .mp4
│ ├── 166 2月22日Ubuntu+Deepseek-R1+Ollama+Dify实现旅行助手Agent-1 .mp4
│ ├── 167 【粗剪】DeepSeek-R1+VLLM本地部署保姆级攻略.mp4
│ ├── 168 Ubuntu24环境下部署Video-LLaVA-2视频理解大模型 .mp4
│ ├── 169 2月27日-Window环境下LangChain_ChatChat+Deepseek-R1搭建本地知识库.mp4
│ ├── 170 Ubuntu环境下安装LangChain-ChatChat+Deepseek实现本地知识库管理 .mp4
│ ├── 171 20241225_AnythingLLM+Ollama基于本地私有化大模型搭建RAG知识库.mp4
│ ├── 172 jupyter notebook配置方法-1.mp4
│ └── 173 3月21日 Window+Deepseek+RagFlow本地部署教程.mp4
├── 10 【基础篇】：Python快速入门
│ ├── 174 1-Python环境配置 .mp4
│ ├── 175 2-Python库安装工具.mp4
│ ├── 176 3-Notebook工具使用 .mp4
│ ├── 177 4-Python简介 .mp4
│ ├── 178 5-Python数值运算 .mp4
│ ├── 179 6-Python字符串操作.mp4
│ ├── 180 7-1-索引结构 .mp4
│ ├── 181 7-2-List基础结构 .mp4
│ ├── 182 8-List核心操作 .mp4
│ ├── 183 9-字典基础定义.mp4
│ ├── 184 10-字典的核心操作.mp4
│ ├── 185 11-Set结构 .mp4
│ ├── 186 11-赋值机制 .mp4
│ ├── 187 13-判断结构 .mp4
│ ├── 188 14-循环结构.mp4
│ ├── 189 15-函数定义.mp4
│ ├── 190 16-模块与包 .mp4
│ ├── 191 17-异常处理模块.mp4
│ ├── 192 18-文件操作 .mp4
│ ├── 193 19-类的基本定义.mp4
│ ├── 194 20-类的属性操作 .mp4
│ ├── 195 21-时间操作.mp4
│ ├── 196 22-Python练习题-1 .mp4
│ └── 197 23-Python练习题-2.mp4
├── 11 【基础篇】：Python数据科学必备工具包实战
│ ├── 198 1-Numpy概述 .mp4
│ ├── 199 2-Array数组.mp4
│ ├── 200 3-数组结构.mp4
│ ├── 201 4-数组类型 .mp4
│ ├── 202 5-数值运算.mp4
│ ├── 203 6-排序操作 .mp4
│ ├── 204 7-数组形状操作 .mp4
│ ├── 205 8-数组生成函数 .mp4
│ ├── 206 9-常用生成函数.mp4
│ ├── 207 10-四则运算.mp4
│ ├── 208 11-随机模块 .mp4
│ ├── 209 12-文件读写 .mp4
│ ├── 210 13-数组保存 .mp4
│ ├── 211 14-练习题-1 .mp4
│ ├── 212 15-练习题-2.mp4
│ ├── 213 16-练习题-3 .mp4
│ ├── 214 1-Pandas概述 .mp4
│ ├── 215 2-Pandas基本操作.mp4
│ ├── 216 3-Pandas索引 .mp4
│ ├── 217 4-groupby操作 .mp4
│ ├── 218 5-数值运算1 .mp4
│ ├── 219 6-对象操作.mp4
│ ├── 220 7-对象操作2 .mp4
│ ├── 221 8-merge操作 .mp4
│ ├── 222 9-显示设置 .mp4
│ ├── 223 10-数据透视表 .mp4
│ ├── 224 11-时间操作.mp4
│ ├── 225 12-时间序列操作 .mp4
│ ├── 226 13-Pandas常用操作 .mp4
│ ├── 227 14-Pandas常用操作2 .mp4
│ ├── 228 15-Groupby操作延伸 .mp4
│ ├── 229 16-字符串操作.mp4
│ ├── 230 17-索引进阶 .mp4
│ ├── 231 18-Pandas绘图操作.mp4
│ ├── 232 19-大数据处理技巧.mp4
│ ├── 233 1-Matplotlib概述 .mp4
│ ├── 234 2-子图与标注 .mp4
│ ├── 235 3-风格设置.mp4
│ ├── 236 4-条形图.mp4
│ ├── 237 5-条形图细节.mp4
│ ├── 238 6-条形图外观 .mp4
│ ├── 239 7-盒图绘制 .mp4
│ ├── 240 8-盒图细节 .mp4
│ ├── 241 9-绘图细节设置.mp4
│ ├── 242 10-绘图细节设置2 .mp4
│ ├── 243 11-直方图与散点图 .mp4
│ ├── 244 12-3D图绘制 .mp4
│ ├── 245 13-pie图 .mp4
│ ├── 246 14-子图布局 .mp4
│ ├── 247 15-结合pandas与sklearn .mp4
│ ├── 248 0-课程简介1.mp4
│ ├── 249 1整体布局风格设置 .mp4
│ ├── 250 2风格细节设置.mp4
│ ├── 251 3调色板 .mp4
│ ├── 252 4调色板颜色设置.mp4
│ ├── 253 5单变量分析绘图.mp4
│ ├── 254 6回归分析绘图 .mp4
│ ├── 255 7多变量分析绘图.mp4
│ ├── 256 8分类属性绘图.mp4
│ ├── 257 9Facetgrid使用方法.mp4
│ ├── 258 10Facetgrid绘制多变量 .mp4
│ └── 259 11热度图绘制 .mp4
├── 12 【实战篇】：LangChain 零基础入门到企业级应用实战
│ ├── 260 1-001 Langchain简介 .mp4
│ ├── 261 1-002 api_key设置.mp4
│ ├── 262 2-001 Langchain中的基本数据结构 .mp4
│ ├── 263 2-002 模型种类 .mp4
│ ├── 264 3-001 提示.mp4
│ ├── 265 3-002 示例选择器 .mp4
│ ├── 266 3-003 输出解析part1 .mp4
│ ├── 267 3-004 输出解析part2 .mp4
│ ├── 268 4-001 文档加载器 .mp4
│ ├── 269 4-002 文档分割器.mp4
│ ├── 270 4-003 文档检索 .mp4
│ ├── 271 5-001 记忆 .mp4
│ ├── 272 5-002 链-简单顺序链 .mp4
│ ├── 273 5-003 链-总结链 .mp4
│ ├── 274 6-001 Agent智能体简介 .mp4
│ ├── 275 1-总结摘要.mp4
│ ├── 276 2-上下文问答.mp4
│ ├── 277 3- 结构化提取 .mp4
│ ├── 278 4-评估.mp4
│ ├── 279 5- SQL 查询.mp4
│ ├── 280 6- 代码理解 .mp4
│ ├── 281 7- api交互.mp4
│ ├── 282 8 – 聊天机器人.mp4
│ ├── 283 9 – Agent .mp4
│ ├── 284 1-Agent简介 .mp4
│ ├── 285 2- LangGraph和Agent.mp4
│ ├── 286 3-基础介绍_demo .mp4
│ ├── 287 1-简单的图 .mp4
│ ├── 288 2-langraph中的链 .mp4
│ ├── 289 3-路由.mp4
│ ├── 290 4- react agent .mp4
│ ├── 291 5- agent和记忆 .mp4
│ ├── 292 1-图状态一览 .mp4
│ ├── 293 2-图状态更新.mp4
│ ├── 294 3-多重状态.mp4
│ ├── 295 4-修剪过滤消息 .mp4
│ ├── 296 1-流式输出 .mp4
│ ├── 297 2-断点 .mp4
│ ├── 298 3-外部控制修改图状态.mp4
│ ├── 299 4 – 动态断点.mp4
│ ├── 300 1-并行运行.mp4
│ ├── 301 2 – 子图 .mp4
│ ├── 302 3-Map reduce控制流 .mp4
│ ├── 303 1-介绍.mp4
│ ├── 304 2- 索引part1 .mp4
│ ├── 305 3-索引part2 .mp4
│ ├── 306 4- 索引part3_词嵌入demo.mp4
│ ├── 307 5-索引part4_总结 .mp4
│ ├── 308 6-索引全流程demo.mp4
│ ├── 309 7-检索.mp4
│ ├── 310 8-检索 .mp4
│ ├── 311 9-生成 .mp4
│ ├── 312 10-生成_demo .mp4
│ ├── 313 11-问题改写.mp4
│ ├── 314 12-问题改写_demo.mp4
│ ├── 315 13-问题改写_rerank_demo.mp4
│ ├── 316 14-问题分解.mp4
│ ├── 317 15-问题分解_demo .mp4
│ ├── 318 16-问题回退 .mp4
│ ├── 319 17-问题回退demo .mp4
│ ├── 320 18-虚拟文档 .mp4
│ ├── 321 19-虚拟文档demo .mp4
│ ├── 322 20-路由 .mp4
│ ├── 323 21-路由demo .mp4
│ ├── 324 22-结构化搜索.mp4
│ └── 325 23-结构化搜索demo.mp4
├── 13 RAG 入门核心原理到企业级智能交互应用实战
│ ├── 351 2-RAG的概念和LLM的局限性 .mp4
│ ├── 352 3-RAG流程 .mp4
│ ├── 353 4-PDF文档解析工具 .mp4
│ ├── 354 5-文本的切割.mp4
│ ├── 355 6-向量与Embeddings的定义 .mp4
│ ├── 356 7-千问embedding调用 .mp4
│ ├── 357 8-向量间的相似度计算 .mp4
│ ├── 358 9-根据关键字检索.mp4
│ ├── 359 10-向量数据库的介绍.mp4
│ ├── 360 11-ChromaDB演示 .mp4
│ ├── 361 12-基于向量检索的RAG实现.mp4
│ ├── 362 13-基于RAG实现智能问答系统.mp4
│ ├── 363 14-虚拟环境介绍.mp4
│ ├── 364 15-Jupyter notebook使用介绍 .mp4
│ ├── 365 16-LangChain基本介绍.mp4
│ ├── 366 17-LangChain核心组件介绍 .mp4
│ └── 367 18-LangChain的基本使用 .mp4
├── 14 Dify零基础教程
│ ├── 326 0.环境安装和本地部署Dify .mp4
│ ├── 327 1.Ai应用的创建 .mp4
│ ├── 328 2.应用工具箱 .mp4
│ ├── 329 3.工作流 .mp4
│ ├── 330 4.知识库.mp4
│ └── 331 5.发布应用 .mp4
├── 15 常见问题答疑
│ ├── 332 20250320_课程中的python项目运行方法 .mp4
│ ├── 333 Coze自定义代码节点.mp4
│ └── 334 深入浅出通俗理解什么是MCP .mp4
└── 课件资料
├── 01. 第一章 【导学篇】：0基础学习导入
│ ├── 01. AI大模型学习指南-3月12日-AI大模型学习指南-1.pdf
│ └── 02. AI大模型领域专业名词讲解-0基础前置学习.pdf
├── 05. 第四章&第五章 第四阶段（L4）AI大模型的企业级项目实战
│ ├── 【MCP+LangGraph构建专属ChatBl数据分析智能助手】资料
│ │ ├── langGraph_agent
│ │ ├── langGraph图.jpg
│ │ ├── MCP+LangGraph构建专属 ChatBI 数据分析智能助手.md
│ │ ├── requirements.txt
│ │ ├── 商品表.xlsx
│ │ ├── 数据挖掘+数据分析一体化BI Agent课程.pdf
│ │ ├── 销量表.xlsx
│ │ ├── 用户表.xlsx
│ │ ├── 用户活跃表.xlsx
│ │ └── 整体架构.png
│ ├── 【从0-1打造多MCP协同智能体系统实战】资料
│ │ ├── mcp_lecture_project
│ │ ├── requirements(2).txt
│ │ ├── 从0-1打造多MCP协同智能体系统(面试问答).md
│ │ └── 从0-1打造多MCP协同智能体系统实战(1).pdf
│ ├── 【打造高性能知识增强RAG系统】资料
│ │ ├── rag_lecture_materials
│ │ ├── 打造高性能知识增强RAG系统 & 证券交易所名快捷匹配.md
│ │ └── 打造高性能知识增强RAG系统课程(wesley).pdf
│ ├── 【留学咨询引导式对话系统项目实战】资料
│ │ ├── lecture_materials_agent
│ │ ├── 任务引导式对话系统的工业化落地.md
│ │ └── 任务引导型对话系统的工程化落地.pdf
│ └── 多模态聊天机器人实战
│ ├── 多模态实战
│ └── 12-实战-多模态机器人.pdf
├── 06. 第六章 第五阶段（L5）：从模型训练到模型微调入门到精通
│ ├── 【大模型分布式微调与高级优化】资料
│ │ ├── identity_modify.ipynb
│ │ ├── identity_modify.json
│ │ ├── lecture3-大模型分布式微调与高效部署.pptx
│ │ └── 多机多卡分布式训练微调教程.docx
│ ├── 【大模型高效部署与应用】资料
│ │ ├── ollama相关代码
│ │ ├── SGlang相关代码
│ │ ├── vllm相关代码
│ │ └── lecture5-大模型分布式微调与高效部署.pptx
│ ├── 【大模型微调基础与LLaMA-Factory入门】资料
│ │ ├── lecture1-大模型微调基础与LLaMa Factory入门.pptx
│ │ └── 大模型分布式微调与高效部署实战课程大纲.doc
│ ├── 【大模型微调实践与优化】资料
│ │ ├── build_training_data.ipynb
│ │ ├── data_finetune.xlsx
│ │ ├── finance_data.json
│ │ ├── lecture2-大模型分布式微调与高效部署.pptx
│ │ └── Traditional_Chinese.jsonl
│ └── 【模型蒸馏原理与实战】资料
│ ├── White_box_Distillation
│ └── lecture4-大模型分布式微调与高效部署.pptx
├── 08. 第八章 【应用篇】：小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用
│ └── 08. 第八章 【应用篇】：小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用.txt
├── 09. 第九章 【部署篇】：从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署
│ ├── 01. Ollama+Deepseek+Anythingllm-_ollama deepseek anythingllm.pdf
│ ├── 02. Window环境Deepseek+Ollama+Dify搭建个人旅行助手-2月21日 Window环境Deepseek Ollama Dify搭建个人旅行助手-1.pdf
│ ├── 03. Ubuntu+Deepseek-R1+Ollama+Dify实现旅行助手Agent-2月22日Ubuntu Deepseek-R1 Ollama Dify实现旅行助手Agent-1.pdf
│ ├── 04. DeepSeek-R1+VLLM本地部署保姆级攻略-【粗剪】DeepSeek-R1 VLLM本地部署保姆级攻略.pdf
│ ├── 05. Ubuntu24环境下部署Video-LLaVA-2视频理解大模型-Ubuntu24环境下部署Video-LLaVA-2视频理解大模型.pdf
│ ├── 06. Window环境下LangChain_ChatChat+Deepseek-R1搭建本地知识库-2月27日-Window环境下LangChain_ChatChat Deepseek-R1搭建本地知识库.pdf
│ ├── 07. Ubuntu环境下安装LangChain-ChatChat+Deepseek实现本地知识库管理-Ubuntu环境下安装LangChain-ChatChat Deepseek实现本地知识库管理.pdf
│ └── 08. AnythingLLM+Ollama基于本地私有化大模型搭建RAG知识库-20241225_AnythingLLM Ollama基于本地私有化大模型搭建RAG知识库.pdf
├── 10. 第十章 第一模块：Python快速入门
│ └── Python基础
│ ├── Python基础代码
│ ├── pycharm-2025.2.3-75fd5d838fed.exe.qkdownloading
│ ├── python-3.14.0-amd64.exe
│ ├── Python：从入门到核心.ipynb
│ └── Python环境配置教程.docx
├── 11. 第十一章 【基础篇】：Python数据科学必备工具包实战
│ ├── Matplotlib
│ │ └── Matplotlib绘图.zip
│ ├── Numpy
│ │ ├── 1-Numpy概述.ipynb
│ │ ├── 2-array结构.ipynb
│ │ ├── 3-数值计算.ipynb
│ │ ├── 4-排序.ipynb
│ │ ├── 5-数组形状.ipynb
│ │ ├── 6-数组生成.ipynb
│ │ ├── 7-运算.ipynb
│ │ ├── 8-随机模块.ipynb
│ │ ├── 9-读写.ipynb
│ │ └── 练习题.ipynb
│ ├── pandas
│ │ └── Pandas
│ └── Seaborn
│ ├── 4-REG.ipynb
│ ├── 5-category.ipynb
│ ├── 6-FacetGrid.ipynb
│ ├── 7-Heatmap.ipynb
│ ├── f1.png
│ ├── iris.data
│ ├── Seaborn-1Style.ipynb
│ ├── Seaborn-2Color.ipynb
│ ├── Seaborn-3Var.ipynb
│ └── Untitled.ipynb
├── 12. 第十二章 【实战篇】：LangChain 零基础入门到企业级应用实战
│ ├── Langchain基础资料包
│ │ ├── chinook.db
│ │ ├── LangChain_基础.ipynb
│ │ ├── San_Francisco_Trees.db
│ │ ├── worked.txt
│ │ ├── xiyouji-part1.txt
│ │ └── Xiyouji.txt
│ ├── LangChain应用资料包
│ │ └── LangChain_应用.ipynb
│ ├── LangGraph资料包
│ │ ├── .ipynb_checkpoints
│ │ ├── 1
│ │ ├── 2
│ │ ├── 3
│ │ ├── 4
│ │ └── basics.ipynb
│ └── RAG资料包
│ ├── RAG_路由&j结构化输出.ipynb
│ ├── RAG_用户输入问题.ipynb
│ ├── RAG基础.ipynb
│ └── 从中间向两边skip_gram.ipynb
└── 14. 第十四章 常见问题答疑
├── Coze自定义代码节点
│ └── python查询书名案例.txt
└── 深入浅出通俗理解什么是MCP-课程笔记.doc