0基础学习AIGC：大语言模型实战

《LangChain 实战：大模型应用开发实例》作者亲录视频

【为什么要学习这门课？】

1. 市场需求：大模型正在赋能商业垂直领域，各行各业都可以用大模型重做一次。

2. 就业机会：AI产品研究员，生成式语言模型算法专家，大语言模型生成NLP算法专家，AIGC 工程师。

3. 能力提升：学习这门课程，你将掌握语言模型和嵌入技术的核心知识，理解其原理和应用，这将极大提升你的技术能力和解决实际问题的能力。

4. 项目实战：课程中的实战项目将让你有机会将所学知识应用到实际问题中，提升你的实战能力，为你未来的工作或创业项目打下坚实的基础。

【学习这门课能够获得什么？】

学习这门课程，你将能够：

1. 0 基础入门AIGC

2. 从0到1学习大语言模型

3. 从原理到实践，落地大语言模型应用

【课程内容是什么？】

以下是对课程内容的详细解释：

1. 课程介绍和基础知识

   - 1-1 课程介绍：介绍课程的目标、市场环境、就业前景

   - 1-2 课程内容介绍

   - 1-3 自然语言处理概念和过程

   - 1-4 自然语言处理任务

   - 1-5 词向量的嵌入

2. 神经网络基础RNN

   - 2-1 RNN基本结构和公式推导

   - 2-2 RNN-循环网络特点和应用场景

   - 2-3 激活函数

   - 2-4 RNN过程和分类

   - 2-5 RNN代码与总结

3. 注意力VS自注意力

  - 3-1 注意力机制

  - 3-2 自注意力机制-上

  - 3-3 自注意力机制-下

4. 揭秘Transformer模型架构

   - 4-1 Tranformer 架构解析 -总体架构

   - 4-2 Tranformer 架构解析 -输入位置编码

   - 4-3 Tranformer 架构解析 -编码器

   - 4-4 Tranformer 架构解析 -解码与输出

   - 4-5 Tranformer 架构解析 -训练推测参数

5. GPT驾到

   - 5-1 GPT 模型的推理和训练

   - 5-2 ChatGPT是如何产生的

   - 5-3 大模型的微调

   - 5-4 GPT-3.5-Turbo微调实战

6. LangChain实战

  - 6-1 示例1-角色扮演：小学生写作文

7. Autogen 实战

 -7-1 A股小助手：用户代理和用户助手

 -7-2 自动客服：基于目录的产品搜索

 -7-3 教学系统：多代理多用户交互

 -7-4 多人聊天：多人协同工作

 -7-5 代码审查：需求提取与代码编写

 -7-6 多人研究工作：计划、审查、执行