动手学DeepSeek22讲资源介绍:
课程覆盖提示词设计、代码生成、知识库整合、Agent 联动、本地化部署、Web 服务构建、API 调用、多轮对话记忆、工具调用等实战技能，结合文章创作、数据分析、AI 服务搭建等真实案例，全面提升模型调用与系统集成能力。
掌握这些内容，你将具备打造智能后端服务的能力，提升在 AI 工程化落地中的竞争力，为迈向 AI 架构师、智能系统设计者等高阶岗位打下坚实基础。
资源目录:
01｜推理大模型与普通大模型存在哪些差异？_
02｜如何最大程度发挥DeepSeekR1的优势？_
03｜推理模型的提示词设计原则与优化策略_
04｜思维链、One-Shot等技巧对提示词效果的影响_
05｜怎样运用DeepSeekR1进行文章创作和总结？_
06｜怎样利用DeepSeekR1开展数据分析？_
07｜怎样借助DeepSeekR1编写与调试代码？_
08｜如何快速实现DeepSeekR1与知识库的整合？（上）_
09｜如何快速实现DeepSeekR1与知识库的整合？（中）_
10｜如何快速实现DeepSeekR1与知识库的整合？（下）_
11｜如何快速达成DeepSeekR1与Agent的结合？（上）_
12｜如何快速达成DeepSeekR1与Agent的结合？（中）_
13｜如何快速达成DeepSeekR1与Agent的结合？（下）_
14｜怎样使用Ollama部署DeepSeekR1量化版本？_
15｜怎样使用vLLM部署DeepSeekR1量化版本？_
16｜如何通过Web界面为他人提供AI服务？_
17｜如何调用DeepSeek的官方API实现智能对话功能？_
18｜如何让DeepSeekR1具备联网搜索能力？_
19｜DeepSeekR1如何利用MCP实现外部工具调用？_
20｜如何通过应用多轮对话赋予DeepSeekR1记忆功能？_
21｜怎样从学术论文中深度挖掘关于DeepSeek的多元信息？_
22｜给AI应用开发人才的发展建议_
加餐｜OpenManus常见问题_
结束语&结课测试_
