课程库
| 课程名称 | 课程简介 | |
|---|---|---|
| 1 | 从零开始玩转LLaMA Factory 大模型微调 | 在人工智能蓬勃发展的今天，大模型已成为推动创新的核心引擎。然而，如何让通用大模型精准适配您的专属业务场景或垂直领域知识，解锁其真正的商业与研究价值？微调（Fine-tuning）是关键！ 《从零开始玩转LLaMA Factory 大模型微调》课程，正是为您量身打造的高效入门与精通路径。本课程聚焦于当下最受欢迎的LLaMA Factory框架，带您从理论到实践，一站式掌握大模型定制化 |
| 2 | Deepseek部署和微调 | 本课程系统讲解如何本地部署与高效微调DeepSeek系列大模型（如DeepSeek-7B/67B），涵盖环境搭建、模型加载、推理优化、数据预处理、LoRA微调、模型量化与Web服务部署等全流程，助你零基础掌握大模型实战技能 |
| 3 | 从零开始玩转 LangGraph 与 Langfuse：AI Agent 全栈开发、部署与高效评估 | 本课程专为有志于开发高级Agent的开发者设计，深度解析基于LangGraph和Langfuse的全栈开发流程。我们从Agent的基础概念入手，通过代码驱动的教学方式，带领您逐步掌握Agent的记忆系统、人机交互、并行化处理等核心技术，最终实现生产级应用的部署和监控。 |
| 4 | Qwen3-"VL"——超小中文多模态模型的“拼接微调”之路实践课程 | 本课程是一门面向人工智能、计算机视觉和自然语言处理领域的进阶课程。课程聚焦于视觉-语言(Vision-Language,VL)模型的核心技术，通过深度解构和重新组合视觉编码器与大语言模型(LLM)的创新方式，系统性地探讨VLM的构建原理和实现方法。 |
| 5 | 《Attention Is All You Need》论文精读 | 2017年，一篇名为 "Attention Is All You Need" 的论文横空出世，彻底改变了自然语言处理（NLP）乃至整个深度学习领域的格局。该论文提出了一个革命性的神经网络架构——Transformer，它完全摒弃了此前主导序列建模的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），仅依靠自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入和输出之间的全局依赖关系。 |
| 6 | 端到端与VLA自动驾驶小班课 | 1）直击痛点，快速入门 本课程基于Just-in-Time Learning理念，通过通俗易懂的语言和案例，帮助学员短时间内掌握核心技术栈。理解关键概念后，拓展特定领域知识将变得更加轻松。 2）构建领域框架，提升研究能力 帮助学员梳理端到端自动驾驶的研究发展脉络，掌握领域核心框架。学会将论文分类、提取创新点，形成自己的研究体系和工作经验。 3）理论结合实践，学以致用 课程配有实战环节，完成从理论到实践的完整闭环。 |
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