马士兵 | AI大模型全链路实战，视频+资料

本套课程：马士兵-AI大模型全链路实战， 内容包含视频以及相关资料，文件大小共计27.06G，文章底部附下载地址。

课程文件目录

msb-ai大模型工程师

课时01 大模型直播课 no.2766.3701

课时01 vip开营和ai大模型的尝鲜_ev.mp4

课时02 国内外各种大模型应用开发_ev.mp4

课时03 各种链的组装和案例_ev.mp4

课时04 langchain中的lcel语法_ev.mp4

课时02 大模型理论基础 no.2641

课程资料

bert.md

gpt1.pptx

nlp发展.pptx

transformer模型.pptx

课时01 01自然语言处理初期发展_ev.mp4

课时02 0基础预热知识_ev.mp4

课时03 06ai大模型学习建议_ev.mp4

课时04 01详解transformerpart1_ev.mp4

课时05 02transformer详解之位置编码_ev.mp4

课时06 03transformer详解之add和norm_ev.mp4

课时07 04transformer详解之decoder_ev.mp4

课时08 05transformer详解之输出层_ev.mp4

课时09 07bert详解_ev.mp4

课时10 08gpt1详解_ev.mp4

课时03 ai大模型提示词工程深入实战 no.2662

课程资料

2.提示原则guidelines.ipynb

3.迭代优化iterative.ipynb

4.文本概括summarizing.ipynb

5.推断inferring.ipynb

6.文本转换transforming.ipynb

7.文本扩展expanding.ipynb

8.聊天机器人chatbot(1).ipynb

8.聊天机器人chatbot.ipynb

anaconda安装与使用_stu.pdf

chatgptprompt提示词工程.pdf

chatgptprompt提示词课程.xmind

python实战chatgpt.pptx

python网络爬虫抖音热榜.md

shadowbot-5.16.50-x86.exe

百模大战.xmind

爆款标题.md

本科论文导师.md

抖音热榜爬取.ipynb

国内大模型.png

逆向生成结构化提示词.md

如何写出好的爆款标题.pdf

诗人提示词.md

思维树.png

思维树001.png

思维树002.png

思维树02.png

思维树提示词.xmind

提示词工程逆向.md

微头条创作.md

小红种草笔记提示词.md

写出小红书爆款文章.md

真实的提示词工程.pdf

抓取抖音首页数据.rar

课时01 001chatgptprompt提示词工程课程介绍_ev.mp4

课时02 002prompt和promptengineering剖析_ev.mp4

课时03 大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片_ev.mp4

课时04 004提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图_ev.mp4

课时05 005自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果_ev.mp4

课时06 006plantuml和json格式输出并使用vscode展示_ev.mp4

课时07 007mermaid格式输出_ev.mp4

课时08 008使用chatgpt的gpts制作流程图_ev.mp4

课时09 009如何使用角色扮演写好提示词_ev.mp4

课时10 010写好结构化提示词的4要素_ev.mp4

课时11 011充分费曼学习法写好提示词_ev.mp4

课时12 01280_20原则激发大模型指导学习_ev.mp4

课时13 013写一条利用番茄工作法prompt_ev.mp4

课时14 014利用sq3r学习法构建提示词prompt_ev.mp4

课时15 015结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划prompt_ev.mp4

课时16 016交叉主题和双编码概念设计prompt_ev.mp4

课时17 017kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果_ev.mp4

课时18 018playground调试学习tempaturemax_tokens参数_ev.mp4

课时19 019topp参数presencepenalty和frequencypeanalty参数对比_ev.mp4

课时20 020零样本提示词和零样本思维链技巧_ev.mp4

课时21 021通过零样本思维链辅导小孩做数学题_ev.mp4

课时22 022少样本和少样本思维链_ev.mp4

课时23 023大模型self-consistency特性_ev.mp4

课时24 024tot思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4

课时25 024思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4

课时26 025anaconda环境搭建_ev.mp4

课时27 026ancondajupyternotebook使用和虚拟环境构建_ev.mp4

课时28 027python抓取抖音热榜数据集_ev.mp4

课时29 028爬取对标账号首页数据之影刀介绍_ev.mp4

课时30 029使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据_ev.mp4

课时31 030使用大模型学习如何写爆款标题_ev.mp4

课时32 转-031提示词工程化之深入剖析结构化提示词_ev.mp4

课时33 转-032结构化提示词实战诗人提示词_ev.mp4

课时34 转-033设计小红书,公众号,头条号的爆款结构化提示词_ev.mp4

课时35 转-034非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫_ev.mp4

课时36 转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev.mp4

课时37 转-036小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头_ev.mp4

课时38 转-037小红书种草笔记结构化提示词_ev.mp4

课时39 转-038生成本科论文结构化提示词_ev.mp4

课时40 转-039短篇小说提示词创作爆款微头条_ev.mp4

课时41 转-gpt4o_ev.mp4

课时42 041chatgpt开发介绍并完成一个postman请求gptapi2_ev.mp4

课时43 042python编程实现提示词原则比如特殊符号输出格式步骤_ev.mp4

课时44 043python编程之提示词工程思维链_ev.mp4

课时45 044提示词迭代优化_ev.mp4

课时46 045文本概括提示词_ev.mp4

课时47 046提示词文本推断inferring_ev.mp4

课时48 047文本转换transforming_ev.mp4

课时49 048文本扩展,自动回复邮件评价邮件temperature设定下情况有什么变化_ev.mp4

课时50 049订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程_ev.mp4

课时04 openai之嵌入式 embedding模型 no.2653

课程资料

01大模型开发——openaiembedding.pptx

embedding模型图解.svg

pythonproject2.zip

课时01 01ai中数据的本质_ev.mp4

课时02 02representation和embedding_ev.mp4

课时03 03embedding介绍_ev.mp4

课时04 04词嵌入和必要条件_ev.mp4

课时05 05embedding开发准备_ev.mp4

课时06 06embedding开发(一)_ev.mp4

课时07 07embedding开发(二)_ev.mp4

课时08 08t-sne可视化数据_ev.mp4

课时09 09t-sne可视化数据2_ev.mp4

课时10 10t-sne可视化数据3_ev.mp4

课时11 11基于embedding的相似搜索1_ev.mp4

课时12 12基于embedding的相似搜索2_ev.mp4

课时13 13openai中模型的分词1_ev.mp4

课时14 14openai中模型的分词2_ev.mp4

课时15 15openai的模型操作api_ev.mp4

课时16 16openai模型的实战案例1_ev.mp4

课时17 17聊天机器人实战案例1_ev.mp4

课时18 18聊天机器人实战案例2_ev.mp4

课时06 基于大模型的 智能翻译助手 no.2692

课程资料

03openai实战项目booktranslation.pptx

pythonproject3.zip

课时01 28书籍自动翻译项目需求_ev.mp4

课时02 29书籍自动翻译项目参数和初始化_ev.mp4

课时03 30pdf文件的解析工具(一)_ev.mp4

课时04 31pdf文件的解析工具(二)_ev.mp4

课时05 32调用openai的模型接口_ev.mp4

课时06 日志模块的补充知识一_ev.mp4

课时07 日志模块补充知识二_ev.mp4

课时08 日志模块补充知识三_ev.mp4

课时09 33书本内容解析操作(一)_ev.mp4

课时10 34书本内容解析操作(二)_ev.mp4

课时11 35书本内容解析操作(三)_ev.mp4

课时12 36大模型翻译核心(一)_ev.mp4

课时13 37调用ai大模型翻译文本_ev.mp4

课时14 38处理翻译之后的文本_ev.mp4

课时15 39writer模块实现_ev.mp4

课时16 40翻译文本写入段落中_ev.mp4

课时17 41翻译表格写入table中_ev.mp4

课时18 42翻译文本写入md_ev.mp4

课时19 43翻译表格写入md_ev.mp4

课时20 44调用writer模块_ev.mp4

课时21 45调用translator模块_ev.mp4

课时22 46整个项目综合调试_ev.mp4

课时23 47书籍翻译器启动_ev.mp4

课时24 48书籍翻译器生成md_ev.mp4

课时07 huggingface 基础教程 no.2645

课程资料

chnsenticorp.rar

编码器.ipynb

管道工具.ipynb

评价指标.ipynb

数据集工具.ipynb

训练工具.ipynb

中文分类任务.ipynb

课时01 01pytorch介绍_ev.mp4

课时02 02pytorch安装_ev.mp4

课时03 03pytorch张量基础操作和基础运算_ev.mp4

课时04 04pytorch自动微分_ev.mp4

课时05 01pytorch实现原始线性回归_ev.mp4

课时06 02pytorch实现线性回归封装写法_ev.mp4

课时07 03pytorch实现分类问题_ev.mp4

课时08 01模型的子类写法_ev.mp4

课时09 02使用dataset重构代码_ev.mp4

课时10 03使用dataloader重构代码_ev.mp4

课时11 04添加校验代码_ev.mp4

课时12 05封装_ev.mp4

课时13 01使用pytorch搭建cnn实现手写数字识别_ev.mp4

课时14 014种天气数据处理_ev.mp4

课时15 02图片预处理_ev.mp4

课时16 03添加dropout层_ev.mp4

课时17 04添加bn层_ev.mp4

课时18 01vgg16迁移学习_ev.mp4

课时19 02学习率衰减_ev.mp4

课时20 03数据增强_ev.mp4

课时21 01模型参数保存_ev.mp4

课时22 02自定义dataset_ev.mp4

课时23 03自定义数据集问题解决_ev.mp4

课时24 tensorboard的使用_ev.mp4

课时25 10huggingface简介和安装_ev.mp4

课时26 09huggingface开发流程_ev.mp4

课时27 11编码器基础工作流_ev.mp4

课时28 12编码器基本编码函数_ev.mp4

课时29 13编码器进阶编码函数_ev.mp4

课时30 14批量编码和字典_ev.mp4

课时31 05数据集工具之加载和保存数据集_ev.mp4

课时32 06数据集工具之基本操作_ev.mp4

课时33 07数据集工具之保存为其他格式_ev.mp4

课时34 15评价指标_ev.mp4

课时35 16管道工具之常见任务类型1_ev.mp4

课时36 17管道工具之常见任务类型2_ev.mp4

课时37 18训练工具之数据准备和模型加载_ev.mp4

课时38 19训练工具之加载评估指标_ev.mp4

课时39 20训练工具之训练超参数,训练器和数据整理函数_ev.mp4

课时40 21训练工具之训练和测试_ev.mp4

课时41 22训练工具之模型保存和加载_ev.mp4

课时42 23训练工具之预测_ev.mp4

课时43 24中文分类之加载编码器_ev.mp4

课时44 25中文分类之定义数据集和计算设备_ev.mp4

课时45 26中文分类之数据整理函数_ev.mp4

课时46 27中文分类之数据加载器和预训练模型加载_ev.mp4

课时47 28中文分类之定义下游任务模型_ev.mp4

课时48 29中文分类之训练过程_ev.mp4

课时49 30中文分类之测试_ev.mp4

课时09 ai大模型实践项目 no.2691

课程资料

langchain_booktranslator.zip

交互式ui工具gradio.md

课时01 01构建项目环境_ev.mp4

课时02 02项目配置模块(一)_ev.mp4

课时03 03项目配置模块(二)_ev.mp4

课时04 05项目中管理大语言模型_ev.mp4

课时05 06替换为langchain翻译_ev.mp4

课时06 07langchain中的提示模板设置_ev.mp4

课时07 08调用和执行langchain_ev.mp4

课时08 09项目翻译器启动_ev.mp4

课时09 10gradio的可视化介绍_ev.mp4

课时10 11gradio的计算器案例_ev.mp4

课时11 12gradio进度条案例_ev.mp4

课时12 13gradio聊天和流式输出_ev.mp4

课时10 大模型 llama 深度解析 no.2699

课程资料

gluvariantsimprovetransformer.pdf

inference.py

llama.pdf

model.py

params.json

roformerenhancedtransformerwithrotarypositionembedding.pdf

rootmeansquarelayernormalization.pdf

self-attentionwithrelativepositionrepresentations.pdf

test_top_p.ipynb

tokenizer.model

课时01 01_llama概述_ev.mp4

课时02 02_训练llama使用的数据集_ev.mp4

课时03 03_llama大模型整体架构_ev.mp4

课时04 04_inputembedding模块_ev.mp4

课时05 05_为什么要去进行归一化_ev.mp4

课时06 06_深入理解归一化对于大模型的重要性_ev.mp4

课时07 07_batchnorm_ev.mp4

课时08 08_layernorm_ev.mp4

课时09 09_rmsnorm_ev.mp4

课时10 10_绝对位置编码_ev.mp4

课时11 11_相对位置编码_ev.mp4

课时12 12_rope_ev.mp4

课时13 13_swiglu_ev.mp4

课时14 14_语言模型的本质与maskedselfattention_ev.mp4

课时15 15_kvcache是如何计算提高效率的_ev.mp4

课时16 16_mqa和gqa_ev.mp4

课时17 17_代码实战之modelargs_ev.mp4

课时18 18_代码实战之构建transformer_ev.mp4

课时19 19_代码实战之提前计算rope需要的mθ_ev.mp4

课时20 20_代码实战之将x按照2个值一组进行分组_ev.mp4

课时21 21_代码实战之对token的向量应用旋转矩阵_ev.mp4

课时22 22_代码实战之rmsnorm_ev.mp4

课时23 23_代码实战之encoderblock_ev.mp4

课时24 24_代码实战之selfattention类的初始化_ev.mp4

课时25 25_代码实战之selfattention中应用rope和对kv进行缓存_ev.mp4

课时26 26_代码实战之应用公式计算selfattention_ev.mp4

课时27 27_代码实战之为了实现gqa需要对kv进行拷贝_ev.mp4

课时28 28_代码实战之计算ffn中隐藏层节点数量_ev.mp4

课时29 29_代码实战之ffn中三个矩阵以及swishglu的运算实现_ev.mp4

课时30 30_代码实战之加载checkpoint文件_ev.mp4

课时31 31_代码实战之加载分词器、model模型及模型参数_ev.mp4

课时32 32_代码实战之测试模型加载_ev.mp4

课时33 33_代码实战之模型推理预测_ev.mp4

课时34 34_代码实战之准备模型推理需要的输入tokens张量_ev.mp4

课时35 35_代码实战之模型生成与解码得到response文本_ev.mp4

课时36 36_代码实战之运行结果展示_ev.mp4

课时37 37_什么是推理的策略_ev.mp4

课时38 38_greedysearch_ev.mp4

课时39 39_beamsearch_ev.mp4

课时40 40_temperature_ev.mp4

课时41 41_randomsampling_ev.mp4

课时42 42_基于topk的随机采样_ev.mp4

课时43 43_基于topp的随机采样_ev.mp4

课时44 44_代码实战之增加topp采样策略_ev.mp4

课时45 45_代码实战之测试topp采样策略_ev.mp4

课时11 国产大模型 chatglm 深度实战 no.2652

课时01 01智普glm大模型介绍_ev.mp4

课时02 02glm-4大模型的开发环境介绍_ev.mp4

课时03 03glm-4大模型的调用方式_ev.mp4

课时04 04使用魔塔社区的embeddings(一)_ev.mp4

课时05 05使用魔塔社区的embeddings(二)_ev.mp4

课时06 06自定义tools(一)_ev.mp4

课时07 07自定义tools(二)_ev.mp4

课时08 08glm整合数据库操作_ev.mp4

课时09 09自定义长chain(链)执行sql_ev.mp4

课时10 10rag文件加载器(一)_ev.mp4

课时14 大模型核心硬件选型和私有化 no.2657.3551

课时01 01gpu的介绍_ev.mp4

课时02 02cuda核心和tenser核心_ev.mp4

课时03 03大模型推理和微调所需显存_ev.mp4

课时04 04ai大模型的云平台_ev.mp4

课时05 05准备大模型部署的环境_ev.mp4

课时06 06下载模型和加载模型文件_ev.mp4

课时07 07大模型处数据格式和输入_ev.mp4

课时08 08大模型流式处理数据_ev.mp4

课时09 09大模型私有化的应用案例_ev.mp4

课时10 10私有化部署并启动ai应用_ev.mp4

课时11 11ai大模型的对外调用接口_ev.mp4

课时12 12大模型提供调用接口实现(一)_ev.mp4

课时13 13大模型提供调用接口实现(二)_ev.mp4

课时14 14大模型提供调用接口实现(三)_ev.mp4

课时15 15大模型提供调用接口实现(四)_ev.mp4

课时16 16大模型调用并输出_ev.mp4

课时17 17大模型提供调用接口实现(六)_ev.mp4

课时18 18大模型提供调用接口实现(七)_ev.mp4

课时19 19大模型提供调用接口实现(八)_ev.mp4

课时20 20大模型提供调用接口实现(九)_ev.mp4

课时21 21大模型提供调用接口实现(十)_ev.mp4

课时15 从0到1训练私有大模型 no.2647

课时01 01_模型训练gpu空间占用的计算_ev.mp4

课时02 02_如何降低模型本身对gpu空间的占用_ev.mp4

课时03 03_代码实战通过modelscope下载模型文件_ev.mp4

课时04 04_半精度float16和其优势_ev.mp4

课时05 05_上溢出和下溢出、启用半精度的方法_ev.mp4

课时06 06_llama3.1的介绍与不同版本区别_ev.mp4

课时07 07_llama3.1的整体概览与模型架构调整_ev.mp4

课时08 08_llama3.1代码实战之导包和数据预处理_ev.mp4

课时09 09_llama3.1代码实战之加载basemodel_ev.mp4

课时10 10_llama3.1代码实战之半精度模型本地训练_ev.mp4

课时11 11_llama3.1代码实战之租用云端服务器和vscode远程登陆_ev.mp4

课时12 12_云端服务器下载llama3.1模型_ev.mp4

课时13 13_云端服务器克隆实例到新的节点_ev.mp4

课时14 14_云端服务器运行llama3.1模型训练_ev.mp4

课时15 15_llama3.1模型训练优化之开启梯度检查点_ev.mp4

课时16 16_llama3.1模型训练细节总结_ev.mp4

课时17 17_causallm与prefixlm的区别_ev.mp4

课时18 18_glm4架构涉及的技术点与glm家族发展概览_ev.mp4

课时19 19_glm模型作为prefixlm预训练时的方式方法_ev.mp4

课时20 20_glm4模型训练时该如何组织数据_ev.mp4

课时21 21_云服务器glm4模型下载和升级transformers模块_ev.mp4

课时22 22_云服务器跨实例拷贝大模型glm4_ev.mp4

课时23 23_加载glm4分词器与模型_ev.mp4

课时24 24_构建测试数据并且使用glm4进行推理_ev.mp4

课时25 25_组织glm4训练数据_ev.mp4

课时26 26_加载glm4模型以及构建相应的lora模型_ev.mp4

课时27 27_glm4模型半精度训练及数值下溢问题的解决_ev.mp4

课时28 28_批次变大后模型训练内存溢出的解决和训练后模型推理_ev.mp4

课时18 基于ai大模型开发问答系统 no.2649.3543

课时01 23销售客服ai机器人项目介绍_ev.mp4

课时02 24创建vector数据库_ev.mp4

课时03 25加载向量数据库并得到chain_ev.mp4

课时04 26测试langchain的结果_ev.mp4

课时05 27项目的ui可视化_ev.mp4

课时06 28ai机器人正式启动_ev.mp4

课时19 程序员的数学 no.819.1590

课时01 1-1-导数定义与作用_ev.mp4

课时02 1-2-左右导数与可导函数_ev.mp4

课时03 1-3-导数的几何与物理含义_ev.mp4

课时04 1-4-导数求导公式_ev.mp4

课时05 1-5-导数四则运算_ev.mp4

课时06 1-6-复合函数求导法则_ev.mp4

课时07 1-7-神经网络激活函数sigmoid求导_ev.mp4

课时08 1-8-神经网络激活函数tanh求导_ev.mp4

课时09 1-9-神经网络激活函数softmax求导_ev.mp4

课时10 1-10-高阶导数_ev.mp4

课时11 1-11-导数与函数单调性_ev.mp4

课时12 1-12-极值定理_ev.mp4

课时13 1-13-函数凹凸性_ev.mp4

课时14 1-14-一元函数泰勒展开_ev.mp4

课时15 2-1-向量是什么_ev.mp4

课时16 2-2-行向量列向量_ev.mp4

课时17 3-向量运算_ev.mp4

课时18 2-4-向量的范数_ev.mp4

课时19 2-5-特殊向量_ev.mp4

课时20 2-6-矩阵是什么_ev.mp4

课时21 2-7-常见矩阵_ev.mp4

课时22 2-8-矩阵运算_ev.mp4

课时23 2-9-逆矩阵_ev.mp4

课时24 2-10-行列式_ev.mp4

课时25 2-11-伴随矩阵_ev.mp4

课时26 1-特征值与特征向量概念_ev.mp4

课时27 2-满秩矩阵_ev.mp4

课时28 3-特征值和行列式_ev.mp4

课时29 4-特征值分解定义与操作_ev.mp4

课时30 5-特征值分解意义_ev.mp4

课时31 6-向量和矩阵求导公式_ev.mp4

课时32 7-奇异值分解（svd）_ev.mp4

课时33 8-求解奇异值分解（svd）_ev.mp4

课时34 9-奇异值分解性质_ev.mp4

课时35 10-svd进行数据压缩_ev.mp4

课时36 11-svd进行pca降维_ev.mp4

课时37 12-svd进行矩阵求逆_ev.mp4

课时38 13-svd进行协同过滤_ev.mp4

课时39 1-多元函数定义_ev.mp4

课时40 2-偏导数_ev.mp4

课时41 3-高阶偏导数_ev.mp4

课时42 4-梯度_ev.mp4

课时43 5-雅可比矩阵_ev.mp4

课时44 6-hessian矩阵_ev.mp4

课时45 7-极值判定法则_ev.mp4

课时46 8-二次型_ev.mp4

课时47 1-概率论与机器学习_ev.mp4

课时48 2-随机事件_ev.mp4

课时49 3-条件概率_ev.mp4

课时50 4-随机事件独立性_ev.mp4

课时51 5-随机变量_ev.mp4

课时52 6-期望_ev.mp4

课时53 7-方差_ev.mp4

课时54 8-数学期望与方差重要公式_ev.mp4

课时55 9-随机向量_ev.mp4

课时56 10-随机变量独立性_ev.mp4

课时57 11-协方差_ev.mp4

课时58 12-机器学习中常见分布_ev.mp4

课时59 13-最大似然估计_ev.mp4

课时60 1-最优化概念_ev.mp4

课时61 2-求导与迭代求解_ev.mp4

课时62 3-梯度下降公式推导_ev.mp4

课时63 4-梯度下降代码演示_ev.mp4

课时64 5-牛顿法解方程原理_ev.mp4

课时65 6-牛顿法解方程代码演示_ev.mp4

课时66 7-牛顿法求解最优化问题_ev.mp4

课时67 8-牛顿法求解最优化代码演示_ev.mp4

课时68 9-拟牛顿法介绍_ev.mp4

课时69 10-坐标下降法_ev.mp4

课时70 11-最优化算法瓶颈_ev.mp4

课时71 12-凸优化问题_ev.mp4

课时72 13-凸集_ev.mp4

课时73 14-凸函数_ev.mp4

课时74 15-凸优化表达形式_ev.mp4

课时75 16-拉格朗日乘子法_ev.mp4

课时76 17-kkt条件_ev.mp4

课时77 18-拉格朗日对偶_ev.mp4

课时20 线性回归算法 no.497.1370

课时01 9-1-数据分析部分知识回顾_ev.mp4

课时02 9-2-线性回归介绍_ev.mp4

课时03 9-3-线性回归的基本概念1_ev.mp4

课时04 9-4-线性回归的基本概念2_ev.mp4

课时05 9-5-正规方程介绍_ev.mp4

课时06 9-6-正规方程求解多元一次方程_ev.mp4

课时07 9-7-sklearn中线性方程正规方程运算_ev.mp4

课时08 9-8-sklearn带截距运算_ev.mp4

课时09 10-1-八元一次方程问题再现_ev.mp4

课时10 10-2-八元一次方程增加截距的解决方案_ev.mp4

课时11 10-3-正规方程的公式推导_ev.mp4

课时12 10-4-凸函数判定_ev.mp4

课时13 10-5-最大似然估计_ev.mp4

课时14 10-6-最小二乘法公式推导_ev.mp4

课时15 10-7-正规方程进行演示_ev.mp4

课时16 10-8-sklearn线性回归演示_ev.mp4

课时17 11-1-波士顿房价加载和查看_ev.mp4

课时18 11-2-数据拆分建模预测_ev.mp4

课时19 11-3-模型评估_ev.mp4

课时20 11-4-梯度下降的概念介绍_ev.mp4

课时21 11-5-梯度下降步骤_ev.mp4

课时22 11-6-函数与导函数求解最优解_ev.mp4

课时23 11-7-梯度下降代码演示_ev.mp4

课时24 11-8-梯度下降可视化_ev.mp4

课时25 12-2-三种梯度下降对比_ev.mp4

课时26 12-3-线性回归梯度下降更新公式_ev.mp4

课时27 12-4-bgd更新公式_ev.mp4

课时28 12-5-sgd和mbgd更新公式介绍_ev.mp4

课时29 12-6-bgd批量梯度下降代码演示_ev.mp4

课时30 12-7-bgd批量梯度下降求解多元一次方程_ev.mp4

课时31 12-8-sgd随机梯度下降计算了一元一次方程_ev.mp4

课时32 12-9-sgd随机梯度下降多元一次方程求解_ev.mp4

课时33 12-10-mbgd梯度下降代码演示_ev.mp4

课时34 13-1-归一化目的_ev.mp4

课时35 13-2-最小值最大值归一化_ev.mp4

课时36 13-3-z-score归一化_ev.mp4

课时37 13-4-天池工业蒸汽量项目归一化实战（一）_ev.mp4

课时38 13-5-天池工业蒸汽量项目归一化实战（二）_ev.mp4

课时39 13-6-过拟合和欠拟合正则化介绍_ev.mp4

课时40 1-归一化内容总结重点目标值归一化_ev.mp4

课时41 10-作业_ev.mp4

课时42 2-套索回归介绍_ev.mp4

课时43 3-l1正则化可视化图形_ev.mp4

课时44 4-l1正则化稀松性缩小系数到0_ev.mp4

课时45 5-l1正则化套索回归权重衰减梯度下降公式_ev.mp4

课时46 6-l2正则化岭回归原理详解_ev.mp4

课时47 7-ridge算法使用_ev.mp4

课时48 8-lasso回归使用_ev.mp4

课时49 9-elasticnet弹性网络使用_ev.mp4

课时50 1-天池工业蒸汽量不同模型不同处理得分整理_ev.mp4

课时51 2-多项式回归升维概念介绍_ev.mp4

课时52 3-多项式回归升维实战（一）_ev.mp4

课时53 4-多项式回归升维维度概念详解_ev.mp4

课时54 5-多项式回归升维实战（二）_ev.mp4

课时55 6-多项式回归实战天猫双十一销量预测（线性回归模型）_ev.mp4

课时56 7-多项式回归实战天猫双十一销量预测（随机梯度下降模型）_ev.mp4

课时57 8-中国人寿保费预测（eda数据探索）_ev.mp4

课时21 线性分类算法 no.219.1218

课时01 16-1-逻辑回归介绍_ev.mp4

课时02 16-2-sigmoid函数介绍_ev.mp4

课时03 16-3-逻辑回归损失函数推导_ev.mp4

课时04 16-4-损失函数立体化呈现（一）_ev.mp4

课时05 16-5-损失函数立体化呈现（二）_ev.mp4

课时06 16-6-逻辑回归代码实现与概率手动计算_ev.mp4

课时07 17-1-逻辑回归梯度下降更新公式_ev.mp4

课时08 17-2-逻辑回归多分类ovr_ev.mp4

课时09 17-3-逻辑回归ovr建模与概率预测_ev.mp4

课时10 17-4-代码实现逻辑回归ovr概率计算_ev.mp4

课时11 17-5-softmax函数与概率计算_ev.mp4

课时12 17-6-代码实现逻辑回归softmax概率计算_ev.mp4

课时13 17-7-sigmoid与softmax异同_ev.mp4

课时14 18-1-支持向量机svm概念_ev.mp4

课时15 18-2-支持向量机svm目标函数推导_ev.mp4

课时16 18-3-svm二分类最大间隔线绘制_ev.mp4

课时17 18-4-拉格朗日乘子法介绍_ev.mp4

课时18 18-5-拉格朗日乘子法原理推导_ev.mp4

课时19 18-6-支持向量机svm作业介绍_ev.mp4

课时20 19-1-作业讲解和知识点回顾_ev.mp4

课时21 19-2-svc支持向量机分类不同核函数差异_ev.mp4

课时22 19-3-非线性核函数介绍_ev.mp4

课时23 19-4-核函数对应数学公式_ev.mp4

课时24 19-5-kkt条件介绍_ev.mp4

课时25 19-6-svr支持向量机回归核函数差异_ev.mp4

课时26 19-7-svr支持向量机回归拟合天猫双十一销量方程_ev.mp4

课时27 20-1-svm支持向量机原理可视化_ev.mp4

课时28 20-2-svm支持向量机kkt条件详解_ev.mp4

课时29 20-3-svm支持向量机对偶问题转化_ev.mp4

课时30 20-4-svm支持向量机目标函数构建_ev.mp4

课时31 20-5-svm支持向量机损失函数smo求解过程_ev.mp4

课时32 20-6-svm支持向量机网格搜索参数优化_ev.mp4

课时33 20-7-svm软间隔及优化_ev.mp4

课时34 21-1-lfw人脸数据数据加载与介绍_ev.mp4

课时35 21-2-svm支持向量机lfw数据建模与参数选择_ev.mp4

课时36 21-3-svm支持向量机lfw建模预测可视化_ev.mp4

课时37 21-4-svm支持向量机软间隔与优化目标函数构建_ev.mp4

课时38 21-5-svm算法整体回归_ev.mp4

课时22 深度学习基础 no.789.1567

课时01 01 深度学习介绍_ev.mp4

课时02 02 神经网络的基础_ev.mp4

课时03 03 浅层神经网络_ev.mp4

课时04 04 深层神经网络_ev.mp4

课时24 自然语言处理(nlp) no.798.1574

课时01 01 自然语言处理初期发展_ev.mp4

课时02 02 序列数据研究_ev.mp4

课时03 03 文本预处理_ev.mp4

课时04 04 nltk分词的使用_ev.mp4

课时05 04 jieba分词的使用_ev.mp4

课时06 06 语言模型之n元语法_ev.mp4

课时07 07 序列数据采样方法_ev.mp4

课时08 08 rnn理论讲解_ev.mp4

课时09 09 从零实现rnn之读取数据和初始化模型参数_ev.mp4

课时10 10 从零实现rnn之构建rnn模型_ev.mp4

课时11 11 从零实现rnn之预测代码_ev.mp4

课时12 12 从零实现rnn之训练_ev.mp4

课时13 13 pytorch实现rnn_ev.mp4

课时14 14 rnn反向传播数学细节_ev.mp4

课时15 15 lstm原理和代码实现_ev.mp4

课时16 16 gru原理和代码实现_ev.mp4

课时17 17 深度循环神经网络_ev.mp4

课时18 18 双向循环神经网络_ev.mp4

课时19 19 机器翻译之数据处理_ev.mp4

课时20 20 encoder和decoder架构_ev.mp4

课时21 21 seq2seq之训练_ev.mp4

课时22 22 seq2seq之预测和评估_ev.mp4

课时23 23 注意力机制之waston核回归_ev.mp4

课时24 24 注意力评分函数_ev.mp4

课时25 25 bahdanau注意力_ev.mp4

课时26 26 多头注意力_ev.mp4

课时27 27 自注意力和位置编码_ev.mp4

课时28 28 transformer结构_ev.mp4

课时29 29 transformer模块之ffn_ev.mp4

课时30 30 transformer模块之addnorm_ev.mp4

课时31 31 transformer模块之encoderblock_ev.mp4

课时32 32 transformer模块之decoder和训练预测_ev.mp4

课时33 33 bert结构_ev.mp4

课时34 34 bert实现_ev.mp4

课时35 35 bert训练之数据预处理_ev.mp4

课时36 36 bert训练环节_ev.mp4

课时37 37 bert微调训练_ev.mp4

课时38 38 神经网络语言模型_ev.mp4

课时39 39 word2vec_ev.mp4

课时40 40 word2vec推导_ev.mp4

课时41 41 skip-gram的改进_ev.mp4

课时42 42 word2vec之训练数据预处理_ev.mp4

课时43 43 word2vec之训练代码详解_ev.mp4

课时23 深度学习进阶 no.793.1569.zip

课时25 pytorch深度学习框架 no.515.1381.zip

msb-ai实战工具课

课时01 ai大模型提示词工程深入实战 no.2662

课程资料

2.提示原则guidelines.ipynb

3.迭代优化iterative.ipynb

4.文本概括summarizing.ipynb

5.推断inferring.ipynb

6.文本转换transforming.ipynb

7.文本扩展expanding.ipynb

8.聊天机器人chatbot(1).ipynb

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anaconda安装与使用_stu.pdf

chatgptprompt提示词工程.pdf

chatgptprompt提示词课程.xmind

python实战chatgpt.pptx

python网络爬虫抖音热榜.md

shadowbot-5.16.50-x86.exe

百模大战.xmind

爆款标题.md

本科论文导师.md

抖音热榜爬取.ipynb

国内大模型.png

逆向生成结构化提示词.md

如何写出好的爆款标题.pdf

诗人提示词.md

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思维树提示词.xmind

提示词工程逆向.md

微头条创作.md

小红种草笔记提示词.md

写出小红书爆款文章.md

真实的提示词工程.pdf

抓取抖音首页数据.rar

课时01 001chatgptprompt提示词工程课程介绍_ev.mp4

课时02 002prompt和promptengineering剖析_ev.mp4

课时03 大模型介绍,使用大模型生成简历,写小红书文案,生成图片_ev.mp4

课时04 004提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图_ev.mp4

课时05 005自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果_ev.mp4

课时06 006plantuml和json格式输出并使用vscode展示_ev.mp4

课时07 007mermaid格式输出_ev.mp4

课时08 008使用chatgpt的gpts制作流程图_ev.mp4

课时09 009如何使用角色扮演写好提示词_ev.mp4

课时10 010写好结构化提示词的4要素_ev.mp4

课时11 011充分费曼学习法写好提示词_ev.mp4

课时12 01280_20原则激发大模型指导学习_ev.mp4

课时13 013写一条利用番茄工作法prompt_ev.mp4

课时14 014利用sq3r学习法构建提示词prompt_ev.mp4

课时15 015结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划prompt_ev.mp4

课时16 016交叉主题和双编码概念设计prompt_ev.mp4

课时17 017kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果_ev.mp4

课时18 018playground调试学习tempaturemax_tokens参数_ev.mp4

课时19 019topp参数presencepenalty和frequencypeanalty参数对比_ev.mp4

课时20 020零样本提示词和零样本思维链技巧_ev.mp4

课时21 021通过零样本思维链辅导小孩做数学题_ev.mp4

课时22 022少样本和少样本思维链_ev.mp4

课时23 023大模型self-consistency特性_ev.mp4

课时24 024tot思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4

课时25 024思维树提示词构建深入剖析_ev.mp4

课时26 025anaconda环境搭建_ev.mp4

课时27 026ancondajupyternotebook使用和虚拟环境构建_ev.mp4

课时28 027python抓取抖音热榜数据集_ev.mp4

课时29 028爬取对标账号首页数据之影刀介绍_ev.mp4

课时30 029使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据_ev.mp4

课时31 030使用大模型学习如何写爆款标题_ev.mp4

课时32 转-031提示词工程化之深入剖析结构化提示词_ev.mp4

课时33 转-032结构化提示词实战诗人提示词_ev.mp4

课时34 转-033设计小红书,公众号,头条号的爆款结构化提示词_ev.mp4

课时35 转-034非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫_ev.mp4

课时36 转-035必看这一个牛叉的逆向提示词工程_ev.mp4

课时37 转-036小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头_ev.mp4

课时38 转-037小红书种草笔记结构化提示词_ev.mp4

课时39 转-038生成本科论文结构化提示词_ev.mp4

课时40 转-039短篇小说提示词创作爆款微头条_ev.mp4

课时41 转-gpt4o_ev.mp4

课时42 041chatgpt开发介绍并完成一个postman请求gptapi2_ev.mp4

课时43 042python编程实现提示词原则比如特殊符号输出格式步骤_ev.mp4

课时44 043python编程之提示词工程思维链_ev.mp4

课时45 044提示词迭代优化_ev.mp4

课时46 045文本概括提示词_ev.mp4

课时47 046提示词文本推断inferring_ev.mp4

课时48 047文本转换transforming_ev.mp4

课时49 048文本扩展,自动回复邮件评价邮件temperature设定下情况有什么变化_ev.mp4

课时50 049订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程_ev.mp4

课时02 dall.e3深入实战 no.2663

课时01 dalle3和copilot介绍dalle3内置提示词深入剖析_ev.mp4

课时02 002-dalle3结构化提示词深入剖析_ev.mp4

课时03 002-1bing-copilot结构化提示词画图创作-风格调试_ev.mp4

课时04 003-结构化提示词控制风格-角度_ev.mp4

课时05 004dalle3做古诗词插图-抖音赛道可以研究这个方向_ev.mp4

课时06 005自定义chatgpt-预设角色和定义输出_ev.mp4

课时07 006魔法提示词自动生成创意提示词,成为作图大师_ev.mp4

课时08 007古诗词插画大师提示词工程设计-提高小红书抖音创作效率_ev.mp4

课时09 008-超级吸引眼球的knolling风格_ev.mp4

课时10 014通过图片逆向生成提示词_ev.mp4

课时11 替009gpts绘图工具分享使用-局部重绘-logo设计_ev.mp4

课时12 替010logo设计器天马行空设计自己想要的logo_ev.mp4

课时13 替011logo设计器分享_ev.mp4

课时14 替012glibatreeartdesigner应用画图设计_ev.mp4

课时15 替013绘画大师深入研究-生成结构化提示词分析-局部重绘的应用_ev.mp4

课时16 替014superdalle应用实战结构化提示词gpt应用实战_ev.mp4

课时17 替015人物一致性技巧-使用gen_id_ev.mp4

课时18 替016模仿大师通过图片逆向生成图诗词-模仿别人的图片_ev.mp4

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