知乎AI大模型全栈工程师是指在知乎这个知识分享社区中，负责AI大模型全栈开发的工程师。AI大模型是指复杂的深度学习模型，具有大量参数和复杂的计算结构，能够实现更高级的人工智能任务。
作为知乎AI大模型全栈工程师，你将需要具备以下的技能和知识：
1. 深度学习理论与算法：了解深度学习的基本原理，熟悉常见的深度学习算法和模型架构，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、注意力机制等。
2. 数据处理与特征工程：具备数据的清洗、预处理、特征提取等技能，熟悉数据集划分、数据增强和标准化等技术，为模型的训练提供高质量的数据。
3. 模型设计与训练：能够根据具体任务需求选择适合的模型架构，进行模型的设计和训练，优化模型的性能和效果，熟悉深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。
4. 模型部署与优化：能够将训练好的模型部署到实际应用中，熟悉模型的转换与优化技术，如模型量化、减少模型大小和加速推理等。
5. 后端开发与服务搭建：具备后端开发的基本技能，能够设计与构建高性能的API服务，处理模型的请求与响应，了解分布式系统和微服务架构。
6. 前端开发与可视化展示：能够进行前端开发，实现模型结果的可视化展示，具备基本的前端开发技能，如HTML、CSS、JavaScript等。
7. 模型监控与性能优化：具备对模型运行结果进行监控和分析的能力，可以识别模型的潜在问题，并进行优化和改进。
作为知乎AI大模型全栈工程师，在实际工作中，你将与团队密切合作，包括与算法工程师、数据科学家、产品经理等进行协作。你需要在复杂的任务中独立思考和解决问题，并能够将AI大模型应用到实际的产品中，提供有价值的用户体验。
课程截图：
├──08-fine-tuning.zip 37.80M
├──1.简介 – AI 大模型全栈工程师_ev.mp4 407.43M
├──10.大模型应用开发框架LangChain 开干_ev.mp4 393.53M
├──11.机器学习基础-上_ev.mp4 467.52M
├──12.机器学习基础-下_ev.mp4 451.67M
├──13.基于 ChatGLM2的 Fine-tuning实战_ev.mp4 567.88M
├──14.客座嘉宾：我是如何训练百亿参数大模型ChatYuan的_ev.mp4 330.19M
├──15.Fine-tuning 集中答疑_ev.mp4 343.06M
├──16.嘉宾：如何用 Stable Diffusion复现一个妙鸭_ev.mp4 478.87M
├──17.客座嘉宾：大模型时代的产品新挑战_ev.mp4 385.27M
├──18.AI 产品部署和交付_ev.mp4 373.16M
├──19-做自己的产品经理_ev.mp4 363.79M
├──2.Prompt Engineering_ev.mp4 431.56M
├──20-实操训练：产品设计实战_ev.mp4 502.85M
├──21-产品运营和业务沟通_ev.mp4 283.54M
├──22-设计的灵感来源：AI 绘画_ev.mp4 578.57M
├──23-大模型热点盘点及结课仪式_ev.mp4 444.91M
├──3.Function Calling & Plugin_ev.mp4 337.64M
├──4.AI编程_ev.mp4 519.62M
├──5.大模型应用开发框架 LangChain上_ev.mp4 383.20M
├──6.大模型应用开发框架 LangChain下_ev.mp4 546.10M
├──7.客座嘉宾 CodeGeeX 揭秘_ev.mp4 163.79M
├──8.LangChain.js 和 LangChain工具链_ev.mp4 520.71M
├──9-12.zip 15.58M
├──9.Semantic Kernel_ev.mp4 550.81M
├──AGIClass(0-9).zip 26.39M
├──LangChain.js & Semantic Kernel_ev.mp4 438.06M
└──课程目录.png 196.11kb