Z乎-AI大模型全栈工程师培养计划（最新11期）资源介绍:
课程介绍了人工智能技术的最新情况和应用，包括大模型的技术和AI的能力。面向没有基础的大众，通过学习可以掌握使用AI的能力。课程有一定的深度，但会尽可能的深入浅出的讲解，满足不同背景的需求。AI可应用于解决业务问题，如文本分类、语境分析等，需要先拆解和描述清楚业务问题，再评估大模型的能力，并从系统性角度看待分类问题，分类问题需要量化评估输出的对错指标，而回归问题则是误差大小的问题。
资源目录:
│ 001 AI大模型应用开发工程师就业速成计划-开班综述.pdf
│ AI大模型应用开发工程师就业速成计划——预习指南.zip
│ 第零课开班综述_
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├─22 项目实战：企业知识库1
│ 22-project-rag-a.zip
│ 22_
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├─22 项目实战：企业知识库2
│ 23-project-rag-b.zip
│ 23_
│
├─23 项目实战：AI搜索类应用1
│ ai-search 1_
│ project-search.zip
│
├─23 项目实战：AI搜索类应用2
│ 25-project-search-b.zip
│ ai-search 2_
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├─24 项目实战：智能招聘面试模拟系统
│ 26_
│ 27_
│ project-interview.zip
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├─AI大模型资料第一课
│ 2024大模型典型示范应用案例集.pdf
│ AI产品经理面试题65道.pdf
│ AI大模型应用开发工程师知识图谱-20250324(1).pdf
│ AI大模型应用开发工程师知识图谱-20250324.pdf
│ day1-一节课搞懂大模型应用开发-2025.pdf
│ 生成式AI商业落地白皮书.pdf
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├─第一课AI大模型基本原理
│ 01-principle.zip
│ 第一课AI大模型基本原理_
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├─第七课Embedding和向量数据库
│ 1-Embedding与向量数据库 (1).pdf
│ 2-向量数据库使用 (1).pdf
│ 7、Embeddings和向量数据库-评论区.pdf
│ 第七课Embeddings和向量数据库_
│ 课件代码-1.zip
│ 课件代码-2.zip
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├─第三课prompt工程设计与优化
│ 03-prompt.zip
│ 第三课prompt工程设计与优化_
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├─第九课RAG高级技术及实践
│ 1-RAG高级技术与实践.pdf
│ 2-GraphRAG.pdf
│ 3-Qwen-Agent技术.pdf
│ 9、RAG高级技术与最佳实践-评论区.pdf
│ RAG高级技术及实践_
│ 代码.zip
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├─第二十一课 tensorflow及应用
│ 21-TensorFlow及其应用.zip
│ 第二十一课tensorflow及期应用_
│
├─第二十七课 项目实战：智能招聘面试模拟系统 2
│ 27_enc_
│ project-interview.zip
│
├─第二十三课 项目实战：企业知识库 2
│ 23-project-rag-b.zip
│ 23_enc_
│
├─第二十二课 项目实战：企业知识库 1
│ 22-project-rag-a.zip
│ 22_enc_
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├─第二十五课 项目实战：AI搜索类应用 2
│ 25-project-search-b.zip
│ ai-search 2_enc_
│
├─第二十四课 项目实战：AI搜索类应用 1
│ ai-search 1_enc_
│ project-search.zip
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├─第二十课 PyTorch 进阶：复杂网络模型搭建、迁移及部署
│ 20-pytorch进阶-复杂网络模型搭建与迁移.zip
│ 第二十课PyTorch 进阶：复杂网络模型搭建、迁移及部署_
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├─第二课python编程基础
│ 02-python.zip
│ 第二课Python编程基础_
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├─第五课API基础与通过API调用大模型
│ 05-introduce-of-API.zip
│ 第五课API基础与能过API调用大模型_
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├─第八课RAG技术
│ 08-代码.zip
│ 1-RAG技术与应用.pdf
│ 8、RAG技术与应用-评论区.pdf
│ RAG技术与应用_
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├─第六课Cursor编程从入门到精通
│ 06-cursor.zip
│ 6、Cursor编程-从入门到精通-评论区.pdf
│ 第六课cursor编程从入门到精通_
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├─第十一课LangChain：多任务应用开发
│ 11-langchain.zip
│ 第十一课LangChain：多任务应用开发_
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├─第十七课Coze应用、插件与 SDK 开发
│ Coze应用、插件与 SDK开发.zip
│ 第十七课Coze应用、插件与 SDK 开发_
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├─第十三课Agent智能体系统的设计与应用
│ 13-agent.zip
│ 第十三课Agent智能体系统的设计与应用_
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├─第十九课 PyTorch基础与应用
│ 19-pytorch.zip
│ 19、PyTorch基础与应用_
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├─第十二课Function Calling与跨模型协作
│ 12-function-calling.zip
│ 第十二课Function Calling与跨模型协作_
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├─第十五课Fine-tuning技术与大模型优化
│ 15-Fine-课后版.zip
│ 15-代码.zip
│ 第十五课Fine-tuning技术与大模型优化_
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├─第十八课dify本地部署及应用开发
│ 18-dify本地部署及应用开发-v1.zip
│ 第十八课Dify本地化部署和应用_
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├─第十六课Coze工作原理及应用开发
│ 16-Coze工作原理及应用开发.zip
│ 第十六课Coze工作原理及应用开发_
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├─第十四课AutoGPT原理和实现
│ 14-autogpt.zip
│ 第十四课AutoGPT原理和实现_
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├─第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用
│ 10-llamaindex-01.zip
│ 10-llamaindex-02.zip
│ 10、lamaIndex：知识管理与信息检索应用-评论区.pdf
│ 第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用_
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└─第四课GPU与CPU计算硬件与大模型
04-hardware.zip
第四课GPU与CPU计算硬件与大模型训练 _
