├─直播
│ 开营直播5.27.mp4
│ 深入解读Google2025开发者大会.PDF
│ 直播答疑（2025.6.16）.mp4
│ 直播答疑（2025.6.4）.mp4
│
├─第一章：机器学习与深度学习理论基础
│ 1-机器学习与深度学习理论基础.PDF
│ 1.课程介绍.mp4
│ 2.机器学习基础.mp4
│ 3.监督学习算法与应用场景.mp4
│ 4.非监督学习原理与典型应用.mp4
│ 5.半监督学习与混合数据利用.ts
│ 6.神经网络与深度学习基础.mp4
│ 7.神经网络核心优势.mp4
│ 8.神经元与激活函数.mp4
│ 9.前向与反向传播机制.mp4
│ 10.深度神经网络经典架构解析.mp4
│ 11.深度学习框架生态与实践.mp4
│
├─第七章：大模型应用开发平台-Dify
│ 1.Dify篇：基于工作流编排的Agent设计与开发.mp4
│ 2.大模型应用开发平台Dify快速入门.mp4
│ 3.Dify开发平台简介.mp4
│ 4.Dify平台使用方法.mp4
│ 5.实战：使用Dify快速搭建AI图像生成应用.mp4
│ 6.实战：使用Dify快速搭建智能客服机器人.mp4
│ 7-大模型应用开发平台+Dify.PDF
│
├─第三章：DeepSeek现状，应用与技术创新
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.DeepSeek现状、应用与技术创新.mp4
│ 3-DeepSeek 现状、应用与技术创新.PDF
│ 3.DeepSeek国运级爆火的现象与本质.mp4
│ 4.DeepSeek等前沿大模型技术发展现状.mp4
│ 5.DeepSeek应用开发快速入门.mp4
│ 5.半监督学习与混合数据利用.mp4
│ 6.DeepSeek提示工程核心原则与技巧.mp4
│ 7.DeepSeek文案生成和迭代实践.mp4
│ 8.DeepSeek代码生成和测试实践.mp4
│ 9.DeepSeek里程碑模型与关键技术.mp4
│ 10.DeepSeek-R1开启推理大模型新篇章.mp4
│
├─第九章：使用Dify和Langbot研发多平台智能客服Agent
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.IM多平台智能客服方案概述.mp4
│ 3.实战：企业微信-雪茄通智能客服（RAG）.mp4
│ 4.实战：飞书-高考志愿填报智能客服.mp4
│ 9-使用Dify和LangBot研发多平台智能客服Agent.PDF
│
├─第二章：大模型发展全景与关键技术
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2-大模型发展全景与关键技术.PDF
│ 2.Transformer架构的诞生与应用.mp4
│ 3.注意力模型（AttentionModel）：捕捉长距离依赖.mp4
│ 4.自注意力机制（Self-Attention）：语义理解的钥匙.mp4
│ 5.多头注意力：并行计算不同子空间的特征.mp4
│ 6.位置编码（PositionalEncoding）：引入序列位置信息.mp4
│ 7.大模型技术突破与前沿趋势.mp4
│ 8.大模型的定义与特点.mp4
│ 9.传统模型与大模型的差异.mp4
│ 10.稀疏注意力（SparseAttention）：降低计算复杂度.mp4
│ 11.混合专家模型（MoE）：动态路由机制.mp4
│ 12.模型压缩与加速：量化、知识蒸馏.mp4
│
├─第四章：使用DeepSeek开发你的第一RAG
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.DeepSeek应用开发入门.mp4
│ 3.向量数据库快速入门与实践.mp4
│ 4-使用 DeepSeek 开发你的第一个 RAG.PDF
│ 4.检索增强生成（RAG）快速入门与实践.mp4
│ 5.实战：使用DeepSeekAPI开发智能问答系统.mp4
│
├─第五章：使用DeepSeek开发小红书爆款文案生成助手
│ 1.使用DeepSeek开发小红书文案生成助手.mp4
│ 2.Agent理论基础与开发入门.mp4
│ 3.DeepSeekAgent开发入门与案例分析.mp4
│ 4.实战：使用DeepSeek开发小红书爆款文案生成助手.mp4
│ 5-使用DeepSeek开发小红书爆款文案生成助手.PDF
│
├─第八章：Langbot大模型原生即时通信机器人平台
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.LangBot开发平台简介.mp4
│ 3.LangBot快速部署方案.mp4
│ 4.实战：LangBot微信智能对话机器人.mp4
│ 8-LangBot+大模型原生即时通信机器人平台.PDF
│
├─第六章：DeepSeek私有化部署与最佳实践
│ 1.DeepSeek私有化部署与最佳实践.mp4
│ 2.私有化部署的概念与需求分析.mp4
│ 3.大模型私有化部署技术选型.mp4
│ 4.实战：基于Ollama的DeepSeek私有化部署.mp4
│ 5.实战：私有化部署的小红书爆款文案生成助手.mp4
│ 6-DeepSeek私有化部署与最佳实践.PDF
│
├─第十章：使用Dify研发自动代码生成Agent
│ 1.章节介绍.mp4
│ 3.技术方案与架构设计.mp4
│ 4.实战：一键生成小游戏（贪吃蛇、五子棋）.mp4
│ 5.实战：公司官方网站的构建与调试.mp4
│ 传错了晚上重传.mp4
│ 10-使用Dify研发代码自动生成Agent.PDF
│
├─第十一章：MCP篇-模型上下文协议快速入门与实战
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.模型上下文协议（MCP）简介.mp4
│ 3.MCP概述.mp4
│ 4.MCP架构、组件与技术实现.mp4
│ 5.使用CherryStudio快速体验MCP.mp4
│ 6.MCP开源生态：站在巨人的肩膀上.mp4
│ 11-模型上下文协议（MCP）简介.PDF
│
├─第十二章：模型上下文协议（MCP）部署与开发实战
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.MCPServer开发与部署.mp4
│ 3.MCP天气查询应用实战与调试.mp4
│ 4.基于Cline开发与调试行程规划助手.mp4
│ 5.深入浅出MCP底层技术原理.mp4
│ 12-模型上下文协议（MCP）部署与开发实战.PDF
│
├─第十三章：A2A协议与MCP协同之道
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.AI协作的黎明：A2A协议系统性介绍（Why&What）.mp4
│ 3.深入A2A的运作肌理（How）.mp4
│ 4.伟大的协同：当MCP遇见A2A（“Synergy”）.mp4
│ 5.实战A2A官方python示例HelloWorld.mp4
│ 13-从个体赋能到群体智能：A2A+协议与+MCP+的协同之道.PDF
│
├─第十四章：FastGPT篇-企业级知识库设计与RAG进阶开发
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.企业知识库与问答系统设计.mp4
│ 3.回顾与反思：从原型到产品的生产化鸿沟.mp4
│ 4.企业数据治理与知识库搭建.mp4
│ 5.企业级RAG系统设计方案.mp4
│ 6.企业级应用的挑战与解决方案.mp4
│ 14-企业级知识库与问答系统设计.PDF
│
├─第十五章：企业级RAG开发框架FastGPT快速入门
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.FastGPT项目概述.mp4
│ 3.快速上手FastGPT在线版.mp4
│ 4.实战：知识库构建与自动生成问答对.mp4
│ 5.基于办公服务模版快速开发-雪茄百科问答.mp4
│ 6.实战：雪茄百科问答与AI行政助理开发.mp4
│ 7.使用DockerCompose快速部署FastGPT.mp4
│ 15-企业级RAG开发框架FastGPT快速入门.PDF
│
├─第十六章：使用FAST GPT开发企业级智能问答Agent
│ 1.章节介绍.mp4
│ 2.FastGPT高级功能实战：AI行政助理Pro.mp4
│ 3.实战：AI行政助理Pro开发与测试.mp4
│ 4.FastGPT高级功能实战：电商专业客服RAG.mp4
│ 5.实战：电商专业客服RAG开发与测试.mp4
│ 6.FastGPTAPI发布与接入飞书机器人.mp4
│ 16-使用FastGPT开发企业级智能问答Agent.PDF
│
├─第十七章：企业应用中的权限分级控制与数据隐私保护
│ 1.企业篇内容介绍.mp4
│ 17-企业应用中的权限分级控制与数据隐私保护.PDF
│ 2.章节介绍.mp4
│ 3.权限分级设计与实施.mp4
│
└─送的课程
├─AICon北京节选2024
│ AlAgent在企业生产中的技术实践.mp4
│ Long-ContextvsRAG-谁将主导未来.mp4
│ OpenSearchRAG应用实践.mp4
│ RAG系统中的关键技术从Embedding到Reranker.mp4
│ 从互联网到Al-云产业的重构和演进.mp4
│ 代码大模型对于工程理解的探索研究.mp4
│ 代码生成Copilot产品的应用和演进.mp4
│ 公有云LLM模型分布式训练最佳实践.mp4
│ 利用SLM结合边缘设备构建AloTAgent.mp4
│ 喜马拉雅在音视频创作中的AIAgent创新探索.mp4
│ 基于LLMOps的车损互助行业AI应用实践.mp4
│ 大模型与RAG技术在教育领域的应用探索.mp4
│ 大模型时代，基于AIAgent的数据分析与决策新趋势.mp4
│ 大模型背后的荆棘之路.mp4
│ 安克创新在LLMOps上的落地实践.mp4
│ 探索大模型在会议领域中的应用.mp4
│ 模型协作智能体到个性化智能体技术应用实践.mp4
│ 零售连锁行业内智能分析AIAgent的应用探索.mp4
│ 面向开放域的大模型智能体.mp4
│
├─大模型时代Agent开发方法论
│ 01｜Agent应用开发指南.mp4
│ 02｜Agent开发典型范式.mp4
│ 03｜Agent核心能力、开发框架与关键外围技术.mp4
│ 04｜大模型时代的Agent开发方法论.mp4
│
├─技术管理成长之路
│ 一线团队管理浅谈.mp4
│ 以人为本的研发效能提升最佳实践（上）.mp4
│ 以人为本的研发效能提升最佳实践（下）.mp4
│ 千万级规模遗留系统债务度量改造实践.mp4
│ 双11顶流下阿里云通信网关云原生改造实践.mp4
│ 如何建设一支能打硬仗的技术团队.mp4
│ 技术管理路上的那些事儿.mp4
│ 漫谈灰度管理.mp4
│ 研发效能度量引发的“血案”.mp4
│ 研发效能建设的“灵魂拷问”与落地实践.mp4
│ 研发效能提升的实施策略与路径案例分享.mp4
│ 遗留系统现代化的原则、模式与实践.mp4
│
├─架构师成长之路
│ bilibili基于Kubernetes的计算成本优化实践.mp4
│ 亿级OpenAPI调用下的数据和业务无感迁移实践.mp4
│ 亿级视频处理系统高可用架构实践.mp4
│ 分布式数据存储高可用及其游戏场景实践.mp4
│ 南天门—喜马拉雅网关演化之道.mp4
│ 友信证券：每日百亿计算的港美股行情系统架构实践.mp4
│ 字节跳动时序数据库查询内核优化.mp4
│ 弹性视角下传统经典架构云原生改造实践.mp4
│ 快手实时处理系统存储架构演进之路.mp4
│ 快手春晚活动基础架构演进.mp4
│ 流量管控技术在阿里最佳实践.mp4
│ 滴滴网约车出行业务架构的体系建设.mp4
│ 百亿级腾讯游戏营销系统高可用架构实践.mp4
│
├─程序员的健康课
│ 业界成熟的代码规范，你会用了吗？.mp4
│ 久坐办公室，如何锻炼腰椎？.mp4
│ 久坐后怎样拉伸才能缓解肩颈酸痛？.mp4
│ 互联网大厂如何玩转代码评审？.mp4
│ 创业案例分享：从冷启动到实现百万营收都要做哪些事情.mp4
│ 如何全面、高效地准备技术面试？.mp4
│ 如何在办公室工位上进行有效锻炼？.mp4
│ 如何快速且深入地学习一门新技术？.mp4
│ 技术人员如何坚持写作？.mp4
│ 技术人应该如何应对内卷？.mp4
│
└─零基础学python（新版）
01｜如何配置python开发环境？.mp4
02-常用IDE：如何提高开发效率？.mp4
03-如何站在官方文档的肩膀上自己“造轮子”？.mp4
04-怎样运行你的第一行代码？.mp4
05-怎样使用Gitee管理你的代码？.mp4
06-学习编程有问题？去这里找答案！.mp4
07｜跨越门槛：python开发环境总结及实现原理.mp4
08-修炼基本功：浅析输入输出.mp4
09-变量：如何让计算机临时存储数据？.mp4
10｜字符串（上）：python是如何处理单词的？.mp4
11｜字符串（下）：python是如何处理单词的？.mp4
12｜存储数字应该采用哪种数据类型？.mp4
13｜何时使用数，何时使用字符串？.mp4
14｜注释：如何写程序的说明书？.mp4
16｜变量命名规范：如何编写优雅的程序？.mp4
17｜告别新手村：python编程基础知识.mp4
18｜内置数据类型包括哪几种？.mp4
19｜列表如何处理同类数据？.mp4
20｜常见常新：列表的常见操作.mp4
21｜元组：如何处理一次性数据？.mp4
22｜常见常新：集合的常见操作.mp4
23｜字典：如何处理映射类型的数据？.mp4
24｜常见常新：字典的常见操作（上）.mp4
25｜常见常新：字典的常见操作（下）.mp4
26｜小试牛刀：如何利用类型转换实现手机通讯录？（上）.mp4
27｜小试牛刀：如何利用类型转换实现手机通讯录？（下）.mp4
28｜常见的内置数据类型都何时使用？.mp4
29｜避坑指南：内置数据类型的常见错误.mp4
30｜内置数据类型参考：如何使用官方文档与帮助？.mp4
31｜再回首：“内置数据类型”单元小结.mp4
32｜if语句：数据流程出现分支时，怎样编写程序？.mp4
33｜match语句：如何通过match关键字来处理程序的分支逻辑？.mp4
34｜while循环：需要多次重复执行某段程序时，怎么做？.mp4
35｜for循环：如何遍历一个对象里的所有元素？.mp4
36｜语句嵌套：如何处理多重循环的问题？.mp4
37｜小试牛刀：如何设计一个飞机大战的程序？.mp4
38｜避坑指南：判断和循环中的常见错误.mp4
39｜再回首：“判断循环”单元小结.mp4
40｜输入：如何接收用户通过键盘输入的数据？.mp4
41｜格式化输出：如何将执行结果通过屏幕输出？.mp4
42｜F-strings：如何通过定义好的格式进行输出？.mp4
43-常见常新：文件的打开.mp4
44｜文件编码：如何解决不同操作系统的文件乱码问题？.mp4
45｜常见常新：文件的读写.mp4
46｜常见常新：文件的关闭.mp4
47｜小试牛刀：如何使用python合并多个文件？.mp4
48｜再回首：“输入输出与文件操作”单元小结.mp4
49｜函数的定义：如何优雅地反复引用同一段代码？.mp4
50｜函数的参数：怎样实现函数与外部数据通信？.mp4
51｜函数的参数：当函数操作对象不固定时怎么处理？.mp4
52｜函数的返回值：如何得到函数的执行结果？.mp4
53｜小试牛刀：如何利用函数实现电商购物车功能？.mp4
54｜避坑指南：列表作为参数传递出错了怎么办？.mp4
55｜高阶函数：函数对象与函数调用的用法区别.mp4
56｜装饰器：函数嵌套的定义与调用的区别.mp4
57｜再回首：“函数”单元小结.mp4
58｜编程思想不同会导致怎样的代码差异？.mp4
59｜类与实例：如何使用面向对象的思想编写程序？.mp4
60｜类的继承：如何解决代码重用的问题？.mp4
61｜类的装饰器：如何改变类方法的功能？.mp4
62｜小试牛刀：如何开发自动咖啡机？.mp4
63｜避坑指南：类的常见错误.mp4
64｜init方法：如何为对象传递参数？.mp4
65｜再回首：“类”单元小结.mp4
66-模块的导入：如何使用其他人编写好的代码功能？.mp4
67-标准库：python默认提供的便捷功能有哪些？.mp4
68-自定义模块：如何编写一个完整功能？.mp4
69-第三方模块的使用：如何使用其他人编写的代码？.mp4
70-小试牛刀：如何使用python为函数求导？.mp4
71｜再回首：“模块与标准库”单元小结.mp4
72｜初识异常：异常的产生与分类.mp4
73｜异常捕获：出现异常时，如何利用程序进行处理？.mp4
74｜自定义异常捕获：如何定义业务异常？.mp4
75｜避坑指南：编写捕获异常程序时经常出现的问题.mp4
76｜再回首：“异常处理”单元小结.mp4
77｜扩展数据类型：怎样使用更复杂的数据类型？.mp4
78｜魔术方法：怎样通过类构造自己需要的数据类型？.mp4
79｜怎样将python和C++结合起来混合编程？.mp4
80｜怎样将已有算法改造成符合项目的特定算法？.mp4
81｜设计模式：怎样合理组合多个函数和类？.mp4
82｜Redis数据库：怎样使用NoSQL数据库？.mp4
83｜关系型数据库：怎样使用关系型数据库？.mp4
84｜计算资源充足时，如何通过并行设计提高效率？.mp4
85｜多进程间如何通信？.mp4
86｜再回首：“高级数据类型与算法”单元小结.mp4
87｜理论盘点：数据分析的流程及对应的python库.mp4
88｜理论盘点：数据采集的方法与HTTP协议.mp4
89｜理论盘点：任务的并行执行原理.mp4
90｜理论盘点：非规范化数据处理的基础与正则表达式.mp4
91｜如何获取网页上的数据并存储到文件？.mp4
92｜小试牛刀：如何将数据进行图形化展示？.mp4
93｜再回首：“数据分析”单元小结.mp4
94｜理论盘点：文件类型与对应的python函数库.mp4
95｜如何批量读取Excel文件？.mp4
96｜如何实现数据的批量格式转换？.mp4
97｜如何扩展数据类型？.mp4
98｜再回首：“办公自动化”单元小结.mp4
99｜理论盘点：Web客户端与服务端.mp4
100｜理论盘点：MVC模型是什么？.mp4
101｜如何使用Django搭建简单的Web服务器？.mp4
103｜如何使用Django实现文章发布？.mp4
104｜再回首：“Web开发”单元小结.mp4
105｜理论盘点：人脸识别的一般步骤.mp4
106｜理论盘点：人脸识别常用的python库有哪些？.mp4
107｜怎样通过OpenCV采集视频信号？.mp4
108｜如何训练人脸模型？.mp4
109｜怎样设计人脸识别系统？.mp4
110｜再回首：“计算机视觉”单元小结.mp4
111｜聚焦异同：物联网与互联网有啥不一样？.mp4
112｜理论盘点：基础但不简单的TCP协议.mp4
113｜理论盘点：物模型与模组.mp4
114｜如何为ESP32安装Micropython.mp4
115｜怎样通过MQTT协议构建消息队列？.mp4
116｜小试牛刀：在OLED屏幕和手机远程同时显示室内温度.mp4
117｜再回首：“物联网”单元小结.mp4
118｜结束语：人生苦短，我用Pyhon.mp4
内容综述：明确学习目的.mp4
直播加餐｜与AI共同编程，用ChatGPT学python.mp4
直播加餐｜掌握Gradio框架：为AIAgent程序定制界面.mp4
结课测试｜来赴一场满分之约吧！.mp4
课程介绍：这次我们都做了哪些升级？.mp4
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：极客时间-AI全栈开发实战营（完结）作为一项专注于AI全栈开发的实战培训项目，通过系统化的课程设置、实战演练和社群互动，为学员提供了全面深入的学习体验。本文将从课程内容、实战项目、师资力量和社群互动四个方面对实战营进行详细阐述，旨在帮助读者全面了解该项目。
1、课程内容
极客时间-AI全栈开发实战营的课程内容涵盖了人工智能领域的核心知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。课程设计注重理论与实践相结合，通过系统化的学习路径，帮助学员从基础理论到实战应用逐步提升。实战营的课程内容丰富，涵盖了从数据预处理到模型训练、部署的全过程，使学员能够全面掌握AI全栈开发技能。
实战营的课程体系分为基础篇、进阶篇和实战篇三个阶段。基础篇主要介绍AI基础知识，包括数学基础、编程基础等；进阶篇则深入探讨机器学习、深度学习等高级技术；实战篇则通过实际项目，让学员将所学知识应用于解决实际问题。这种循序渐进的课程设置，有助于学员逐步提升自己的技能水平。
此外，实战营还注重学员的个性化学习需求，提供了丰富的选修课程，如Python编程、TensorFlow实战等，以满足不同学员的学习需求。
2、实战项目
实战营的实战项目设计旨在让学员将所学知识应用于实际场景，提高解决实际问题的能力。实战项目涵盖了多个领域，如金融、医疗、教育等，涉及的项目类型包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。通过参与实战项目，学员可以深入了解AI技术的应用，提升自己的实战能力。
实战营的实战项目具有以下特点：一是项目难度适中，既能满足初学者的需求，又能挑战高级学员的技能；二是项目周期合理，确保学员在有限的时间内完成项目；三是项目成果可量化，使学员能够直观地看到自己的学习成果。
实战营还提供了丰富的实战资源，如项目文档、代码示例等，帮助学员更好地完成项目。
3、师资力量
极客时间-AI全栈开发实战营拥有一支强大的师资队伍，包括业界知名专家、高校教授和实战经验丰富的工程师。这些师资成员在人工智能领域具有丰富的教学经验和实践经验，能够为学员提供高质量的教学服务。
实战营的师资力量具有以下特点：一是专业性强，能够为学员提供深入的理论知识和实战技巧；二是实战经验丰富，能够帮助学员解决实际问题；三是教学风格多样，能够满足不同学员的学习需求。
实战营还注重师资团队的持续更新，确保学员能够接触到最新的技术动态和实战经验。
4、社群互动
极客时间-AI全栈开发实战营建立了完善的社群互动机制，为学员提供了一个交流学习的平台。学员可以在社群中分享学习心得、讨论技术问题、寻求帮助，与其他学员共同进步。
实战营的社群互动具有以下特点：一是活跃度高，学员之间互动频繁；二是氛围良好，学员之间相互尊重、共同进步；三是资源丰富，社群中分享了许多实战经验和学习资源。
实战营还定期举办线上线下的交流活动，如技术沙龙、实战分享会等，为学员提供更多学习交流的机会。
总结：
极客时间-AI全栈开发实战营（完结）通过系统化的课程设置、实战演练和社群互动，为学员提供了全面深入的学习体验。实战营的课程内容丰富、实战项目多样、师资力量雄厚、社群互动活跃，使学员能够全面提升自己的AI全栈开发技能。本文从课程内容、实战项目、师资力量和社群互动四个方面对实战营进行了详细阐述，旨在帮助读者全面了解该项目。
极客时间-AI全栈开发实战营（完结）为有志于从事AI全栈开发的学员提供了一个优质的学习平台，助力学员在人工智能领域取得优异成绩。
本文由nayona.cn整理
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