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Day 5: 大模型应用开发模式 学习目标 理解大模型应用的主要开发模式和架构 掌握Agent架构和工具使用的实现方法 学习多模态应用开发的基本原理 了解大模型应用的安全性...

Day 4: RAG检索增强生成技术 学习目标 理解RAG（检索增强生成）的基本原理和重要性 掌握知识库构建和向量检索的方法 学习RAG系统的设计和实现步骤 了解提示工程在...

Day 3: 大模型推理优化与部署 学习目标 理解大模型推理的基本原理和挑战 掌握推理优化技术，包括量化、剪枝和知识蒸馏 学习大模型部署的不同方式和适用场景 了解大模型应用...

Day 2: 模型微调技术 学习目标 理解模型微调的概念和重要性 掌握数据准备和处理的方法 学习标准微调的实施步骤 了解参数高效微调技术(PEFT) 掌握模型评估和性能优化...

Day 1: Hugging Face Transformers库 学习目标 了解Hugging Face生态系统及其在大模型开发中的重要性 掌握Transformers库...

Day 5: 大模型开发环境 学习目标 理解大模型开发环境的组成和重要性 掌握Conda环境管理和Jupyter Notebook的使用方法 学习GPU加速和分布式训练的基...

Day 4: PyTorch基础 学习目标 理解PyTorch的核心概念和架构 掌握PyTorch张量的创建和操作方法 学习自动微分机制和计算图 了解如何构建和训练简单的神...

Day 3: 数据可视化（Matplotlib和Seaborn） 学习目标 理解数据可视化的重要性和基本原则 掌握Matplotlib的基本绘图功能和自定义选项 学习Sea...

Day 2: Pandas基础 学习目标 理解Pandas库的核心概念和数据结构 掌握Series和DataFrame的创建和操作方法 学习数据读写、清洗和转换技术 了解P...

Day 1: NumPy基础 学习目标 理解NumPy库的核心概念和重要性 掌握NumPy数组的创建、操作和计算方法 学习NumPy的广播机制和向量化计算 了解NumPy在...

Day 5: Python基础与JAVA对比 学习目标 理解Python与JAVA的主要区别和相似之处 掌握Python的基本语法和数据类型 学习Python的面向对象编程...

Day 4: 大模型概述 学习目标 理解大模型的定义和特点 掌握大模型的发展历史和技术演进 深入了解Transformer架构及其工作原理 理解预训练-微调范式 了解常见大...

Day 3: 深度学习基础知识 学习目标 理解深度学习的基本概念和工作原理 掌握神经网络的基本结构和组成部分 了解常见的深度学习架构和应用场景 理解深度学习与传统机器学习的...

Day 1: 人工智能发展历史与核心概念 学习目标 理解人工智能的定义和分类 掌握人工智能发展的重要历史阶段 区分强人工智能与弱人工智能 了解符号主义与连接主义的区别 1....

Day 2: 机器学习基本原理和常见算法 学习目标 理解机器学习的基本概念和工作原理 掌握机器学习的主要分类方法 了解常见机器学习算法的原理和应用场景 学习如何评估机器学习...

Python安全最佳实践 1. Python安全概述 随着Python在Web开发、数据处理和自动化领域的广泛应用，安全性变得越来越重要。本章将介绍Python应用程序中的...

Python性能优化与分析 1. 性能优化概述 Python作为一种解释型语言，在性能方面可能不如编译型语言。然而，通过合理的优化，可以显著提高Python程序的执行效率。...

Python文档生成与API设计 1. 文档的重要性 良好的文档是高质量软件项目的关键组成部分，它不仅帮助用户理解如何使用软件，也帮助开发者理解代码的工作原理和设计决策。 ...

Python依赖管理与虚拟环境 1. 依赖管理概述 在Python项目开发中，依赖管理是确保项目可靠性、可重现性和可维护性的关键环节。良好的依赖管理可以解决以下问题： 不同...

Python持续集成与部署 1. 持续集成(CI)基础 持续集成是一种软件开发实践，团队成员频繁地将代码集成到共享仓库中，每次集成都通过自动化构建和测试进行验证，从而尽早发...