2025聚客AI大模型工程师第六期

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├─L1
│ ├─1-开班典礼+环境搭建
│ │ 1-开班典礼+环境搭建.mp4
│ │
│ ├─2-Embedding与向量数据库
│ │ 2-Embedding与向量数据库.mp4
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│ ├─3-RAG技术与应用
│ │ 3-RAG技术与应用.mp4
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│ ├─4-RAG高级技术与实践
│ │ 4-RAG高级技术与实践.mp4
│ │
│ ├─5-Ragas评估与LlamAIndex开发
│ │ 5-Ragas评估与LlamAIndex开发.mp4
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│ ├─6-项目1_中医临床智能诊疗系统
│ │ 6-项目1_中医临床智能诊疗系统.mp4
│ │
│ ├─7-AI应用开发框架LangChAIn
│ │ 7-AI应用开发框架LangChAIn.mp4
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│ ├─8-Function Calling与Agent智能体开发
│ │ 8-Function Calling与Agent智能体开发.mp4
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│ ├─9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph
│ │ 9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph.mp4
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│ ├─10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统
│ │ 10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.mp4
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│ ├─11-MCP技术应用与开发
│ │ 11-MCP技术应用与开发.mp4
│ │
│ ├─12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析
│ │ 12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析.mp4
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│ ├─13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务
│ │ 13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务.mp4
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│ └─L1课件资料
│    1-day01-开班典礼+环境搭建.zip
│    2-第1章_Embedding与向量数据库.zip
│    3-第2章_RAG技术与应用.zip
│    4-第3章_RAG高级技术.zip
│    5-第4章_LlamAIndex知识管理与信息检索.zip
│    6-项目1_中医临床智能诊疗系统.zip
│    7-第5章_LangChAIn多任务应用开发.zip
│    8-第6章_FunctionCalling与Agent智能体系统开发.zip
│    9-第7章_Agent应用与工作流编排框架LangGraph.zip
│    10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.zip
│    11-第10章_MCP技术应用与开发.zip
│    12-项目3_扩展1_AI应用开发新范式 MCP.zip
│    13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务ReActAgents.zip
│
│
└─L2
├─1-深度学习基础原理
│ 1-深度学习基础原理.mp4
├─2-人工神经网络结构及原理
│ 2-人工神经网络结构及原理.mp4
├─3-HuggingFace核心组件
│ 3-HuggingFace核心组件.mp4
├─4-基于BERT模型的自定义微调训练
│ 4-基于BERT模型的自定义微调训练.mp4
├─5-自定义微调训练BERT模型效果测试
│ 5-自定义微调训练BERT模型效果测试.mp4
├─6-GPT2中文生成模型定制化微调训练
│ 6-GPT2中文生成模型定制化微调训练.mp4
├─7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop
│ 7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop.mp4
├─8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen
│ 8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.mp4
├─9-Ollama部署微调大模型
│ 9-Ollama部署微调大模型.mp4
├─10-LLamaFactory模型导出量化
│ 10-LLamaFactory模型导出量化.mp4
├─11-vLLM自定义对话模板
│ 11-vLLM自定义对话模板.mp4
├─12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型
│ 12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.mp4
├─13-大模型压缩训练（知识蒸馏）
│ 13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.mp4
├─14-大模型微调项目实战-数据工程篇
│ 14-大模型微调项目实战-数据工程篇.mp4
├─15-大模型微调项目实战-训练与部署
│ day15-大模型微调项目实战-训练与部署.mp4
├─16-大模型评估测试OpenCompass
│ 16-大模型评估测试OpenCompass.mp4
├─17-大模型分布式推理与量化部署
│ 17-大模型分布式推理与量化部署.mp4
├─18-多模态大模型应用
│ 18-多模态大模型应用.mp4
├─19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）
│ 19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.mp4
├─20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）
│ 20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.ts
L2课件资料
      day01-深度学习基础原理.zip
      day02-人工神经网络结构及原理.zip
      day03-HuggingFace核心组件.zip
      day04-基于BERT模型的自定义微调训练.zip
      day05-自定义微调训练BERT模型效果测试.zip
      day06-GPT2中文生成模型定制化微调训练.zip
      day07-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScope.zip
      day08-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.zip
      day09-Ollama部署微调大模型.zip
      day10-LLamaFactory模型导出量化.zip
      day11-vLLM自定义对话模板.zip
      day12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.zip
      day13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.zip
      day14-大模型微调项目实战-数据工程篇.zip
      day15-大模型微调项目实战-训练与部署.zip
      day16-大模型评估测试OpenCompass.zip
      day17-大模型分布式推理与量化部署.zip
      day18-多模态大模型应用.zip
      day19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.zip
      day20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.zip

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摘要：2025聚客AI大模型工程师第六期聚焦人工智能大模型领域的发展趋势与工程实践，以系统化课程体系、前沿技术内容、真实项目训练以及职业能力提升为核心，构建起覆盖理论认知、模型开发、部署优化和产业应用的完整学习路径。随着人工智能技术持续突破，大模型正在深刻改变企业数字化转型方式和产业创新格局，而高质量的大模型工程师也成为市场急需的重要人才。该期课程围绕行业发展需求，结合先进技术框架和工程实践经验，帮助学员全面掌握大模型技术原理、训练流程、推理优化及应用开发能力。通过案例分析、项目实训和场景落地演练，学员不仅能够理解大模型技术发展的底层逻辑，还能够提升解决实际问题的能力。课程强调从知识学习到能力转化，从技术掌握到产业应用，为希望进入人工智能领域或实现职业升级的人群提供了系统支持，也为推动人工智能技术创新和行业发展注入新的动力。

课程体系全面升级

2025聚客AI大模型工程师第六期在课程设计方面进行了全面优化与升级，围绕当前人工智能领域的发展方向构建了更加完善的知识框架。课程内容涵盖机器学习基础、深度学习原理、Transformer架构、大模型训练机制以及推理优化等核心知识模块，形成循序渐进的学习路径。

在教学安排上，课程注重理论与实践结合，通过分阶段学习模式帮助学员逐步建立完整的技术认知体系。从基础算法理解到复杂模型架构分析，每一个环节都紧密衔接，确保学习过程具有良好的连贯性和系统性。

面对大模型技术快速发展的行业环境，课程内容持续更新，将新兴技术成果和行业实践经验及时纳入教学体系之中。这样的动态更新机制不仅保证课程的先进性，也帮助学员及时掌握最新技术发展方向。

课程特别强调工程化思维培养，通过架构设计、代码实现和性能调优等内容训练，使学员能够从开发者视角理解大模型项目的全生命周期管理过程，从而提升综合技术能力。

前沿技术深度解析

大模型技术已经成为人工智能发展的核心驱动力之一，而2025聚客AI大模型工程师第六期将前沿技术学习作为重要组成部分。课程围绕大语言模型的发展历程、核心架构以及关键技术突破进行深入讲解，帮助学员建立完整的技术认知。

在模型训练方面，课程详细介绍预训练、监督微调、强化学习等关键环节，使学员能够理解模型能力形成的基本机制。同时结合实际案例分析不同训练策略的特点和适用场景，提升学习效果。

针对模型推理与部署问题，课程重点讲解推理加速、量化压缩、分布式部署以及资源优化等工程技术。通过这些内容的学习，学员能够掌握大模型从实验环境走向生产环境的重要方法。

课程还关注多模态技术的发展趋势，涵盖文本、图像、语音等多种数据形式的融合应用。通过学习多模态模型的设计思路和实现方法，学员能够进一步拓展技术视野，把握未来人工智能发展的重要方向。

实战项目强化训练

为了提升学员的实践能力，2025聚客AI大模型工程师第六期设置了丰富的项目实战环节。项目内容紧贴企业真实需求，涵盖智能问答系统、知识库构建、智能客服以及内容生成等典型应用场景。

在项目实施过程中，学员需要独立完成需求分析、数据处理、模型训练和系统部署等关键任务。这种全流程实践模式能够帮助学员深入理解项目开发过程中的技术细节与工程挑战。

课程通过案例驱动教学方式，引导学员将所学知识应用到实际问题解决之中。面对复杂业务场景，学员不仅需要掌握技术实现方法，还需要具备分析问题和设计解决方案的能力。

团队协作也是项目训练的重要内容之一。通过分工合作和成果展示，学员能够体验真实开发团队的工作模式，提升沟通协调能力和项目管理意识，为未来进入企业工作环境奠定基础。

职业发展价值提升

随着人工智能产业规模不断扩大，大模型工程师已经成为市场关注度极高的新兴职业。2025聚客AI大模型工程师第六期通过系统培养模式，帮助学员构建符合行业需求的专业能力体系。

课程不仅关注技术知识的传授，更重视职业竞争力的打造。通过项目作品积累、工程经验沉淀以及行业案例学习，学员能够形成更加完善的个人能力结构，从而提升就业竞争优势。

在人才需求持续增长的背景下，企业对于具备大模型开发能力的人才表现出强烈需求。课程内容紧贴市场发展趋势，使学员掌握企业实际应用中需要的核心技能，更容易适应岗位要求。

与此同时，课程还帮助学员建立长期成长思维。人工智能技术更新速度极快，持续学习已经成为行业发展的重要要求。通过掌握正确的学习方法和技术研究路径，学员能够在未来职业发展过程中保持持续竞争力。

总结：

2025聚客AI大模型工程师第六期以完善的课程体系、先进的技术内容、丰富的项目实践以及明确的职业发展导向，为人工智能领域人才培养提供了系统化解决方案。课程不仅帮助学员掌握大模型相关核心技术，更通过工程实践训练提升实际开发能力，使学习成果能够真正转化为职业价值。

面对人工智能产业快速发展的时代机遇，大模型技术正在不断推动各行业创新升级。2025聚客AI大模型工程师第六期通过理论与实践深度融合的培养模式，为学员打开通往人工智能未来世界的大门，也为行业持续发展培养更多具备创新能力和工程实践能力的专业人才。

本文由nayona.cn整理

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