AI大模型实战训练营

 1. 深度学习基础入门：构建AI知识体系 
课程从机器学习基本概念切入，系统讲解模型训练流程、激活函数与损失函数等基础知识。配套的Chapter01_深度学习基础.pdf文档，帮助学员建立完整的理论框架。这部分内容特别适合没有AI基础的学员，通过视频+文档的双重学习方式快速入门。 

 2. Transformer架构精讲：理解大模型核心机制 
深入解析Transformer的多头注意力机制和Encoder-Decoder结构，配合经典论文《Attention Is All You Need》的解读。课程通过多个实操案例，演示seq2seq模型的实际应用，让学员真正理解当下主流大模型的基础架构。 

 3. BERT实战应用：掌握预训练模型精髓 
从BERT原理到代码实现，课程提供完整的BertClassifier.zip项目代码。包含多GPU训练策略讲解、代码调试技巧，以及AutoDL平台的使用方法。学员可以通过动手实践，深入理解预训练模型的工作机制和应用场景。 

 4. 工业级优化策略：提升模型训练效率 
针对实际工作中的痛点，课程详细讲解CUDA与GPU并行训练等优化技术。包括深度学习模型在工业场景中的部署技巧，以及训练过程中的常见问题解决方案。这些内容都来自一线工程师的实战经验总结。 

 5. 完整项目实战：从理论到应用的闭环学习 
课程最后通过智能对话系统项目，串联所有知识点。学员将体验从数据准备、模型训练到结果评估的完整流程。训练代码启动和Debug过程的教学视频，确保学员能够独立完成项目开发。 

这套课程的最大特色是理论与实践并重，每个知识点都配有对应的实操环节。从基础概念到前沿技术，从单机训练到分布式部署，内容覆盖AI工程师需要掌握的各个技能维度。

资源目录列表：

├─尚硅谷AI大模型实战训练营课程
│  ├─01 第一课
│  │  ├─01_机器学习基本概念.mp4
│  │  ├─02_模型训练流程.mp4
│  │  ├─03_模型训练基本概念.mp4
│  │  ├─04_模型训练基本概念-激活函数与损失函数.mp4
│  │  ├─Chapter01_深度学习基础.pdf
│  ├─02 第二课
│  │  ├─01 分类器与评估指标.mp4
│  │  ├─02 第一次课间答疑.mp4
│  │  ├─03评估指标与经典模型.mp4
│  │  ├─04 第二次课间答疑.mp4
│  │  ├─05 seq2seq.mp4
│  │  ├─06 Transformer基本流程.mp4
│  │  ├─07 第三次课间答疑.mp4
│  │  ├─08 Transformer Encoder.mp4
│  │  ├─09 Transformer多头注意力机制.mp4
│  │  ├─Attention Is All You Need_unlocked.pdf
│  │  ├─Chapter01_深度学习基础_unlocked.pdf
│  ├─03 第三课
│  │  ├─课件&资料
│  │  │  ├─01-Chapter-01 深度学习基础_unlocked.pdf
│  │  │  ├─02-AutoDL使用文档_unlocked.pdf
│  │  │  ├─03-拓展分享-BERT源码解析.pdf
│  │  ├─01_Transformer Encoder.mp4
│  │  ├─02_1021第一次课间答疑.mp4
│  │  ├─03_Transformer Decoder.mp4
│  │  ├─04_BERT.mp4
│  │  ├─05_1021第二次课间答疑.mp4
│  │  ├─06_第三次课间答疑+BERT&T5+深度学习优化策略.mp4
│  │  ├─07_CUDA与GPU基本概念.mp4
│  │  ├─08_第四次课间答疑+GPU并行训练策略.mp4
│  ├─04 第四课
│  │  ├─课件&资料&代码
│  │  │  ├─BertClassifier.zip
│  │  ├─01_整体代码框架介绍+CPU训练代码讲解01.mp4
│  │  ├─02_第一次课间答疑.mp4
│  │  ├─03_CPU训练代码讲解02+BERT代码Debug01.mp4
│  │  ├─04_第二次答疑+BERT代码Debug02+多GPU训练代码讲解+Autodl使用及环境搭建.mp4
│  │  ├─05_训练代码启动.mp4
│  │  ├─06_第三次答疑+智能对话系统概述+训练结果说明+重点总结.mp4