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1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类.mp4
2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw ： KM缩放定律.mp4

3_第三课： AI开发环境（python， conda， vscode .mp4

4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备.mp4

5_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化） .mp4

6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调.mp4

7-第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark） .mp4

8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署） .mp4

9_第一课： RAG技术原理与RAGFlow项目实操.mp4

10-第二课： NaiveRAG与langchain实践.mp4

11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE.mp4

12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde .mp4

13-第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式.mp4

14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc.mp4

15_第七课： Embedding原理： word2vec， CBOW .mp4

16_第八课： Embedding模型训练： llamaindex微调.mp4

17_第九课： Embedding模型评估：MRR评测， MTEB评测.mp4

18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码.mp4

19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二） rankGPT .mp4

20_第十二课：向量数据库简介与相似性测量：欧式距离，余弦相似度.mp4

21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则 .mp4

22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH.mp4

23_第十五课：向量数据库选型：专用向量数据库，传统数据库支持向量.mp4

24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码 .mp4

25_第十七课： RAG评估：评估指标， RAGAs ， TruLens .mp4

26-第十八课： RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景.mp4

27_第一课： Agent原理简介： planning， memory， .mp4

28_第二课：提示词工程：软提示词， fewshot ， COT TOT .mp4

29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服.mp4

30-第四课： Agent工具使用与functioncall ： MR .mp4

31_第五课： Agent设计模式（一） ： Fewshot ， ReAct .mp4

32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp .mp4

33_第七课： Agent设计模式（三） ： Reflexion ， LAT .mp4

34_第八课： Agent框架： SingleAgent ， Multi .mp4

35_第九课： Langchain项目原理与实战.mp4

36_第十课： Langgraph项目原理与实战.mp4

37_第十一课： Langgraph多Agent架构：协作多Age .mp4

38_第十二课： AutoGen项目原理与实战（一） ： AutoGen .mp4

39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具.mp4

40_第十四课： CrewAI项目原理与实战： Crew Task A .mp4

资料

AI大模型应用开发模型训练课程
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