黑马大模型二期
——/黑马大模型二期/├──AI大模型 赠送资料
├──11本AI大模型相关电子书.zip309.49M
└──简历模板.zip2.03M
├──AI大模型 直播资料
├──5月28日
├──01-讲义
├──02-笔记
├──03-代码
└──04-拓展
├──5月30日
├──01-讲义
├──02-笔记
├──03-代码
└──04-拓展
├──6月11日
└──01-讲义
├──6月13号
├──01-讲义
└──开源的LLM.pdf32.56kb
├──6月15日
├──01-讲义
└──大模型的微调.pdf23.48kb
├──6月18日
└──01-讲义
├──6月1日
├──01-讲义
├──02-笔记
└──03-代码
├──6月20日
├──01-讲义
├──02-代码
├──03-weights
├──1.环境要求.pdf110.79kb
├──金融领域的行业动态分析.pdf63.26kb
└──金融领域的行业动态分析.xmind204.46kb
├──6月22日
├──01-讲义
└──02-代码
├──6月24号
├──PAI_DSW的环境搭建.pdf2.26M
├──PAI平台开通指南.pdf3.78M
└──虚拟试衣实践.pdf5.23M
├──6月25号
├──01-讲义
└──02-code
├──6月27号
├──01-讲义
├──03-code
└──2307.16789v2.pdf1.95M
├──6月30日
├──01-讲义
└──02-代码
├──6月4日
├──讲义
└──软件
├──6月7日
├──软件
├──大模型应用工具实战02.pdf7.67M
└──作业.txt0.26kb
├──6月8日
├──01-讲义
├──02-代码
├──LLM背景介绍.pdf42.74kb
└──大模型项目研发流程.pdf279.65kb
├──7月11日
├──01-讲义
└──02-代码
├──7月14日
├──01-讲义
├──代码同7月11号
├──基于BERT+PET实现文本分类.xmind274.30kb
└──怎么使用GPU？训练使用.pdf56.23kb
├──7月16日
├──01-讲义
└──02-代码
├──7月18日
├──01-讲义
└──基于Bert+P-tuning的文本分类.xmind248.23kb
├──7月21日
├──01-讲义（与7月18号一样）
├──02-代码
├──趋动云使用《补充》.pdf3.11M
└──趋动云执行chatglm.pdf140.30kb
├──7月23日
└──01-讲义
├──7月25日
├──01-讲义
└──02-代码
├──7月28日
├──01-讲义
├──02-代码同7月25日代码
└──多模态大模型（文生图）.xmind244.35kb
├──7月29日
├──大模型训练营2期-大模型时代 .pdf2.95M
├──大模型训练营2期—简历优化 .pdf680.04kb
├──简历格式模板.zip68.42M
├──简历优化及面试注意事项.txt0.72kb
├──论文导读.zip54.89M
└──人工智能-求职自我介绍以及项目描述参考模板.docx20.83kb
├──7月2日
├──01-讲义
└──02-code
├──7月4日
├──01-code
└──01-讲义
├──7月7日
├──01-code
├──02-讲义
├──基于GPT2的医疗机器人聊天系统.pdf91.16kb
└──截图.png76.69kb
├──7月9日
├──01-code
├──02-讲义
├──基于GPT2的医疗机器人聊天系统.pdf91.16kb
└──截图.png76.69kb
└──第一周-大模型必备Python语言
├──01-讲义
├──02-软件
└──03-代码
├──大模型前置课
├──第二章 pytorch框架
├──01-深度学习简介_ev.mp47.42M
├──02-pytorch简介和安装方法_ev.mp45.87M
├──03-pytorch内容说明_ev.mp41.88M
├──04-张量的基本创建方法_ev.mp418.66M
├──05-线性张量和随机张量_ev.mp47.82M
├──06-创建全0、全1和指定值的张量_ev.mp46.21M
├──07-张量元素类型转换_ev.mp49.00M
├──08-张量创建内容总结_ev.mp44.90M
├──09-张量转换为数组_ev.mp47.15M
├──10-数组转换为张量_ev.mp49.92M
├──11-张量标量数值的获取_ev.mp47.22M
├──12-张量的基本运算_ev.mp416.21M
├──13-张量的点乘运算_ev.mp47.18M
├──14-张量的乘法运算_ev.mp49.37M
├──15-张量的运算函数_ev.mp414.78M
├──16-张量的索引操作_ev.mp425.71M
├──17-张量的多维索引_ev.mp412.46M
├──18-张量的reshape方法_ev.mp411.87M
├──19-张量的squeeze和unsqueeze方法_ev.mp412.70M
├──20-张量的transpose和permute方法_ev.mp415.27M
├──21-张量的view方法_ev.mp411.43M
├──22-张量的拼接操作_ev.mp410.08M
├──23-自动微分模块_ev.mp436.03M
├──24-线性回归简介_ev.mp412.02M
├──25 26-线性回归的损失函数_ev.mp46.20M
├──26 27-梯度下降算法_ev.mp418.51M
├──27 28-线性回归实现流程_ev.mp411.71M
├──28 29-线性回归数据集构建_ev.mp413.99M
├──29 30-线性回归模型构建_ev.mp49.24M
└──30 31-线性回归模型训练与预测_ev.mp420.61M
├──第三章 神经网络
├──01-神经网络内容简介_ev.mp42.60M
├──02-神经元的设计_ev.mp49.08M
├──03-神经网络的构成_ev.mp411.55M
├──04-激活函数的作用_ev.mp416.69M
├──05-sigmoid激活_ev.mp410.08M
├──06-relu激活_ev.mp47.76M
├──07-softmax激活_ev.mp42.83M
├──08-常见的激活函数和选择方法_ev.mp410.55M
├──09-神经网络的构建_ev.mp436.01M
├──10-网络参数量的统计方法_ev.mp46.27M
├──11-神经网络的优缺点_ev.mp44.84M
├──12-损失函数_ev.mp412.20M
├──13-梯度下降算法_ev.mp410.85M
├──14-反向传播算法_ev.mp430.85M
├──15-价格分类案例需求分析_ev.mp412.44M
├──16-数据集获取_ev.mp419.33M
├──17 18-模型构建_ev.mp413.36M
├──18 19-模型训练_ev.mp422.54M
├──19 20-模型评估_ev.mp415.32M
├──20 21-NLP概述_ev.mp46.79M
├──21 22-transformer结构介绍_ev.mp422.25M
└──22 23-transformer实现汉译英_ev.mp423.78M
├──第一章 Python 基础前置课
├──01-（了解）Python语言简介_ev.mp47.23M
├──02-（重点）Anaconda3软件安装_ev.mp47.68M
├──03-（重点）PyCharm软件的安装与激活_ev.mp414.17M
├──04-（重点）PyCharm配置与Python入门程序编写_ev.mp49.15M
├──05-（重点）Python中的注释_ev.mp48.72M
├──06-（重点）Python中的变量_ev.mp48.80M
├──07-（重点）Python中的四种基本数据类型_ev.mp413.07M
├──08-（重点）Python中的运算符_ev.mp49.47M
├──09-（重点）Python中的输入与输出操作_ev.mp420.98M
├──10-（重点）Python中的print()格式化输出_ev.mp410.59M
├──11-（重点）Python中的if选择结构_ev.mp47.42M
├──12-（重点）Python的if...else结构与if...elif...else多分支结构_ev.mp413.60M
├──13-（重点）if嵌套结构_ev.mp410.11M
├──14-（重点）Python实现猜拳游戏开发_ev.mp412.83M
├──15-（重点）Python中模块的导入与使用_ev.mp410.56M
├──16-（重点）Python中的for循环结构_ev.mp47.09M
├──17-（重点）for循环与range()函数结合使用_ev.mp410.88M
├──18-（重点）for循环中的两大关键词_ev.mp411.11M
├──19-（重点）for循环综合案例之猜数字游戏开发_ev.mp49.22M
├──20-（重点）列表容器定义与增删改查操作_ev.mp416.19M
├──21-（重点）列表其他操作_ev.mp48.29M
├──22-（重点）列表的切片操作_ev.mp419.49M
├──23-（重点）列表相关函数与操作方法_ev.mp420.34M
├──24-（重点）Python中的元组定义与访问_ev.mp49.50M
├──25-（重点）字典的定义与增删改查操作_ev.mp413.97M
├──26-（重点）集合的定义与使用_ev.mp411.34M
├──27-（重点）函数的定义与调用_ev.mp419.44M
├──28-（重点）Python中变量的作用域_ev.mp415.37M
├──29-（扩展）global关键字的使用_ev.mp47.97M
├──30-（重点）函数的两种传参方式（位置传递与关键词传递）_ev.mp48.88M
├──31-（重点）默认值参数_ev.mp47.10M
├──32-（重点）不定长参数_ev.mp413.04M
├──33-（重点）lambda表达式_ev.mp419.66M
├──34-（重点）面向过程与面向对象_ev.mp411.60M
├──35-（重点）面向对象类和对象的概念_ev.mp410.35M
├──36-（重点）面向对象中的self关键字_ev.mp48.52M
├──37-（重点）对象属性的设置与获取_ev.mp46.49M
├──38-（重点）__init__()魔术方法的使用_ev.mp411.72M
├──39-（重点）__call__魔术方法的使用_ev.mp47.51M
├──40-（重点）Python中类的继承_ev.mp411.13M
├──41-（重点）继承中的重写操作_ev.mp416.28M
└──42-（重点）super()强制调用父类属性和方法_ev.mp424.83M
└──课程资料
├──python基础
├──深度学习基础
└──神经网络
├──001-大模型必备Python语言_ev.mp4668.71M
├──002-大模型必备Python语言_ev.mp4779.52M
├──003-大模型必备Python语言_ev.mp41.19G
├──004-大模型必备Python语言_ev.mp42.92M
├──005-大模型必备Python语言_ev.mp4873.40M
├──006-大模型前置知识_ev.mp41.07G
├──007-大模型前置知识_ev.mp4797.03M
├──008-大模型前置知识_ev.mp4864.47M
├──009-大模型前置知识_ev.mp4910.21M
├──010-大模型应用工具实战_ev.mp4922.96M
├──011-大模型应用工具实战_ev.mp447.63M
├──012-大模型应用工具实战_ev.mp4927.08M
├──013-大模型开发入门_ev.mp4323.25M
├──014-大模型开发入门_ev.mp4171.43M
├──015-主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门_ev.mp4213.08M
├──016-大模型Prompt-Tuning方法进阶_ev.mp4181.06M
├──017-大模型提示词工程应用1_ev.mp4228.82M
├──018-大模型提示词工程应用2_ev.mp493.67M
├──019-大模型提示词工程应用3_ev.mp4179.96M
├──020-大模型提示词_ev.mp4543.21M
├──021-【项目1】金融行业动态风向评估_ev.mp4534.72M
├──022-企业级大模型定制平台_ev.mp4158.13M
├──023-企业级大模型定制平台_ev.mp4290.83M
├──024-企业级大模型定制平台_ev.mp4177.78M
├──025-电商虚拟试衣_ev.mp4199.93M
├──026-（新增）大模型开发工具Function Call的原理及实践_ev.mp4632.56M
├──027-（新增）GPTs与Assistant API_ev.mp4627.12M
├──028-（新增）大模型Agent的原理及实践_ev.mp4901.23M
├──029-（新增）大模型Agent的原理及实践_ev.mp4477.16M
├──030-大模型开发工具longchain详解_ev.mp4655.79M
├──031-【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统_ev.mp4458.33M
├──032-【项目4】大健康行业智能问诊系统_ev.mp4869.79M
├──033-【项目4】大健康行业智能问诊系统_ev.mp4482.74M
├──034-【项目4】大健康行业智能问诊系统_ev.mp4455.94M
├──035-项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】_ev.mp4489.81M
├──036-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】_ev.mp4620.72M
├──037-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】_ev.mp4341.15M
├──038-【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】_ev.mp4477.58M
├──039-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统_ev.mp4474.42M
├──040-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统_ev.mp4826.65M
├──041-ChatGLM-6B+LoRA模型搭建+趋动云资源配置_ev.mp4434.40M
├──042-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4587.01M
├──043-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4432.43M
├──044-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4555.80M
├──045-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp436.81M
├──046-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp41.95M
├──047-综合项目与项目路演+【拓展】AI论文导读与论文撰写+结营典礼]】_ev.mp4258.54M
├──048-大模型加餐课（面试指导）_ev.mp4707.58M
└──049-大模型加餐课（模型部署）_ev.mp4892.95M
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