H马AI大模型训练营2期

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├─大模型前置课
│       ├─第一章 Python 基础前置课
│       │       01-（了解）Python语言简介.mp4
│       │       02-（重点）Anaconda3软件安装.mp4
│       │       03-（重点）PyCharm软件的安装与激活.mp4
│       │       04-（重点）PyCharm配置与Python入门程序编写.mp4
│       │       05-（重点）Python中的注释.mp4
│       │       06-（重点）Python中的变量.mp4
│       │       07-（重点）Python中的四种基本数据类型.mp4
│       │       08-（重点）Python中的运算符.mp4
│       │       09-（重点）Python中的输入与输出操作.mp4
│       │       10-（重点）Python中的print()格式化输出.mp4
│       │       11-（重点）Python中的if选择结构.mp4
│       │       12-（重点）Python的if…else结构与if…elif…else多分支结构.mp4
│       │       13-（重点）if嵌套结构.mp4
│       │       14-（重点）Python实现猜拳游戏开发.mp4
│       │       15-（重点）Python中模块的导入与使用.mp4
│       │       16-（重点）Python中的for循环结构.mp4
│       │       17-（重点）for循环与range()函数结合使用.mp4
│       │       18-（重点）for循环中的两大关键词.mp4
│       │       19-（重点）for循环综合案例之猜数字游戏开发.mp4
│       │       20-（重点）列表容器定义与增删改查操作.mp4
│       │       21-（重点）列表其他操作.mp4
│       │       22-（重点）列表的切片操作.mp4
│       │       23-（重点）列表相关函数与操作方法.mp4
│       │       24-（重点）Python中的元组定义与访问.mp4
│       │       25-（重点）字典的定义与增删改查操作.mp4
│       │       26-（重点）集合的定义与使用.mp4
│       │       27-（重点）函数的定义与调用.mp4
│       │       28-（重点）Python中变量的作用域.mp4
│       │       29-（扩展）global关键字的使用.mp4
│       │       30-（重点）函数的两种传参方式（位置传递与关键词传递）.mp4
│       │       31-（重点）默认值参数.mp4
│       │       32-（重点）不定长参数.mp4
│       │       33-（重点）lambda表达式.mp4
│       │       34-（重点）面向过程与面向对象.mp4
│       │       35-（重点）面向对象类和对象的概念.mp4
│       │       36-（重点）面向对象中的self关键字.mp4
│       │       37-（重点）对象属性的设置与获取.mp4
│       │       38-（重点）__init__()魔术方法的使用.mp4
│       │       39-（重点）__call__魔术方法的使用.mp4
│       │       40-（重点）Python中类的继承.mp4
│       │       41-（重点）继承中的重写操作.mp4
│       │       42-（重点）super()强制调用父类属性和方法.mp4
│       │
│       ├─第二章 pytorch框架
│       │       01-深度学习简介.mp4
│       │       02-pytorch简介和安装方法.mp4
│       │       03-pytorch内容说明.mp4
│       │       04-张量的基本创建方法.mp4
│       │       05-线性张量和随机张量.mp4
│       │       06-创建全0、全1和指定值的张量.mp4
│       │       07-张量元素类型转换.mp4
│       │       08-张量创建内容总结.mp4
│       │       09-张量转换为数组.mp4
│       │       10-数组转换为张量.mp4
│       │       11-张量标量数值的获取.mp4
│       │       12-张量的基本运算.mp4
│       │       13-张量的点乘运算.mp4
│       │       14-张量的乘法运算.mp4
│       │       15-张量的运算函数.mp4
│       │       16-张量的索引操作.mp4
│       │       17-张量的多维索引.mp4
│       │       18-张量的reshape方法.mp4
│       │       19-张量的squeeze和unsqueeze方法.mp4
│       │       20-张量的transpose和permute方法.mp4
│       │       21-张量的view方法.mp4
│       │       22-张量的拼接操作.mp4
│       │       23-自动微分模块.mp4
│       │       24-线性回归简介.mp4
│       │       25 26-线性回归的损失函数.mp4
│       │       26 27-梯度下降算法.mp4
│       │       27 28-线性回归实现流程.mp4
│       │       28 29-线性回归数据集构建.mp4
│       │       29 30-线性回归模型构建.mp4
│       │       30 31-线性回归模型训练与预测.mp4
│       │
│       ├─第三章神经网络
│       │       01-神经网络内容简介.mp4
│       │       02-神经元的设计.mp4
│       │       03-神经网络的构成.mp4
│       │       04-激活函数的作用.mp4
│       │       05-sigmoid激活.mp4
│       │       06-relu激活.mp4
│       │       07-softmax激活.mp4
│       │       08-常见的激活函数和选择方法.mp4
│       │       09-神经网络的构建.mp4
│       │       10-网络参数量的统计方法.mp4
│       │       11-神经网络的优缺点.mp4
│       │       12-损失函数.mp4
│       │       13-梯度下降算法.mp4
│       │       14-反向传播算法.mp4
│       │       15-价格分类案例需求分析.mp4
│       │       16-数据集获取.mp4
│       │       17 18-模型构建.mp4
│       │       18 19-模型训练.mp4
│       │       19 20-模型评估.mp4
│       │       20 21-NLP概述.mp4
│       │       21 22-transformer结构介绍.mp4
│       │       22 23-transformer实现汉译英.mp4
│       └─课程资料.zip
│
│       001-大模型必备Python语言.mp4
│       002-大模型必备Python语言.mp4
│       003-大模型必备Python语言.mp4
│       004-大模型必备Python语言.mp4
│       005-大模型必备Python语言.mp4
│       006-大模型前置知识.mp4
│       007-大模型前置知识.mp4
│       008-大模型前置知识.mp4
│       009-大模型前置知识.mp4
│       010-大模型应用工具实战.mp4
│       011-大模型应用工具实战.mp4
│       012-大模型应用工具实战.mp4
│       013-大模型开发入门.mp4
│       014-大模型开发入门.mp4
│       015-主流大模型介绍及大模型Prompt-Tuning方法入门.mp4
│       016-大模型Prompt-Tuning方法进阶.mp4
│       017-大模型提示词工程应用1.mp4
│       018-大模型提示词工程应用2.mp4
│       019-大模型提示词工程应用3.mp4
│       020-大模型提示词.mp4
│       021-【项目1】金融行业动态风向评估.mp4
│       022-企业级大模型定制平台.mp4
│       023-企业级大模型定制平台.mp4
│       024-企业级大模型定制平台.mp4
│       025-电商虚拟试衣.mp4
│       026-（新增）大模型开发工具Function Call的原理及实践.mp4
│       027-（新增）GPTs与Assistant API.mp4
│       028-（新增）大模型Agent的原理及实践.mp4
│       029-（新增）大模型Agent的原理及实践.mp4
│       030-大模型开发工具longchain详解.mp4
│       031-【项目3】物流行业信息咨询智能问答系统.mp4
│       032-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4
│       033-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4
│       034-【项目4】大健康行业智能问诊系统.mp4
│       035-项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4
│       036-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4
│       037-【项目5-1】新零售行业评价决策系统【基于BERT+PET方式】.mp4
│       038-【项目5-2】新零售行业评价决策系统【基于BERT+P-Tuning方式】.mp4
│       039-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4
│       040-【项目6】新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统.mp4
│       041-ChatGLM-6B+LoRA模型搭建+趋动云资源配置.mp4
│       042-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4
│       043-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4
│       044-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4
│       045-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4
│       046-Stable Diffusion多模态大模型应用实战.mp4
│       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]】.mp4
│       048-大模型加餐课（面试指导）.mp4
│       049-大模型加餐课（模型部署）.mp4
│
└─AI大模型赠送资料
      11本AI大模型相关电子书.zip
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摘要：本文围绕“H马AI大模型训练营2期”展开，通过系统梳理其课程结构、技术路线、实践体系以及行业价值，力求呈现一个全面立体的训练营画像。文章首先概述训练营在AI大模型时代背景下的重要意义，强调其在技术赋能、人才培养及应用落地方面的独特价值。随后从课程体系设计、实战项目构建、导师专家力量以及产业生态链接四大维度做深入阐述，展示其在教学深度、应用广度与前沿性上的优势。最后文章通过总结归纳，强调“H马AI大模型训练营2期”对于推动AI大模型产业化和促进学员成长的重要作用，并呼应文章主旨，为读者提供更聚焦、更系统的理解视角。

课程体系结构设计理念

“H马AI大模型训练营2期”的课程体系以大模型时代的核心能力要求为出发点，围绕模型构建、数据处理、推理部署以及应用开发等环节，构建层层递进的教学结构。课程模块设计不仅注重概念讲解，更强调系统知识框架的搭建，使学员能够以体系化思维理解大模型技术脉络。

课程将理论与实践巧妙融合，在讲授过程中穿插真实案例，帮助学员理解技术背后的逻辑与应用场景。例如，通过解析主流开源大模型的架构设计，让学员在比较中掌握大模型演化的趋势与差异化策略，从而具备面向未来技术的洞察力。

此外，训练营的课程难度分层明显，从基础的模型原理到高级的模型调优与参数高效技巧均有覆盖，使不同背景的学习者都能找到适合自己的路径。结构化、连续性的课程体系，为学员打造了一个通往专业级大模型工程师的稳定通道。

技术训练与实战项目体系

训练营的技术训练体系突出一个“实”字，通过项目驱动的方式帮助学员将理论融入实际操作。学员将从模型微调、数据标注、Prompt设计等基础环节逐步进入深度任务，包括构建企业级智能体、开发文本生成应用等。

实战部分配备了真实业务数据与真实场景任务，使学员能够体验大模型在企业生产环境中的整个落地流程。从需求分析、模型选择、系统搭建到性能评估，每个环节都有详细指导和标准化流程，极大提升了实操能力。

训练营还提供完整的工具链支持，从数据平台、模型训练平台到推理部署平台，使学员掌握一整套可复用的解决方案方法论。这种工程化、体系化的训练方式，是许多学习项目无法提供的核心价值。

导师团队与专家指导机制

“H马AI大模型训练营2期”的导师团队由人工智能、大模型工程、行业应用等领域的资深专家组成，他们不仅具备深厚的学术背景，更在大模型落地项目中拥有丰富实践经验。导师们擅长将复杂技术拆解成易理解的知识模块，帮助学员快速吸收并形成能力。

专家指导机制采取多层模式，包括公开课讲授、一对一答疑、专项项目辅导以及阶段性能力评估等，使学员在学习过程中始终有方向、有反馈、有提升。尤其是在项目冲刺阶段，导师将提供针对性强的指导，帮助学员突破真正的技术瓶颈。

同时，训练营还定期邀请行业嘉宾分享最新趋势、实践案例与前沿观点，为学员提供面向行业的视野拓展机会。这种教育模式帮助学员不仅能“会做”，更能“看得远”。

产业生态与未来发展价值

训练营并非孤立存在，而是深度嵌入AI产业生态之中。课程中包含大量来自产业的需求、案例和真实问题，使学员的技术储备与企业需求高度匹配，这大大提升了学员未来的就业竞争力与创业机会。

训练营也与多家企业建立合作关系，部分优秀学员将直接匹配到企业实习、项目合作或技术岗位，为学员打开从学习走向行业的快速通道。这种生态联动带来的价值，是普通线上课程无法替代的。

更重要的是，大模型时代的应用正在快速扩张，从内容生成、企业智能体到各类垂直行业的自动化工具，未来技术人才缺口巨大。训练营不仅培养技术能力，更重视培养学员的业务理解力，使他们能在未来的AI浪潮中抓住机遇，实现自我提升。

总结：

总体来看，“H马AI大模型训练营2期”以其完善的课程结构、丰富的技术实践、强大的导师体系以及紧密的产业连接，为学习者提供了一个全面、系统、可落地的学习平台。训练营不仅帮助学员掌握大模型技术，更帮助他们建立起完整的工程化项目思维。

在AI大模型快速发展的今天，这样的训练营显得尤为重要，它不仅推动了个人能力的提升，也在推动整个产业生态的人才建设，为AI技术走向更广阔的应用场景奠定基础。

本文由nayona.cn整理

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