体系课-LLM大语音模型算法特训是一系列针对人工智能领域的课程，旨在帮助学员掌握语音模型算法工程师所需的知识和技能，从而转型成为AI大语音模型算法工程师。以下是该课程的详细介绍：
1. 课程目标：本课程的目标是帮助学员掌握语音模型算法的核心知识和技能，包括语音信号处理、语音识别、语音合成、自然语言处理等方面的知识，以及使用LLM（大型语言模型）进行语音模型算法开发的能力。
2. 课程内容：本课程涵盖了以下内容：
* 语音信号处理：包括语音采集、预处理、特征提取等基础知识，以及使用LLM进行语音信号处理的算法实现。
* 语音识别：介绍语音识别的基本原理和方法，包括声学模型和语言模型，以及使用LLM进行语音识别系统的设计和实现。
* 语音合成：介绍语音合成的原理和方法，包括文本转语音、情绪合成等，以及使用LLM进行语音合成系统的设计和实现。
* 自然语言处理：介绍自然语言处理的基本概念和方法，包括语法分析、语义理解、对话系统等，以及如何将自然语言处理与语音模型算法相结合。
* LLM大语言模型算法：介绍LLM的基本原理、训练方法和应用，包括Transformer架构、BERT模型、GPT系列模型等，以及如何将LLM应用于语音模型算法中。
* 实践项目：学员将参与实际项目，将所学知识应用于实践中，提高实际操作能力和问题解决能力。
3. 课程方式：本课程采用线上教学的方式，通过视频讲解、案例分析、互动讨论等形式，帮助学员深入理解和掌握语音模型算法的核心知识和技能。
4. 课程效果：通过本课程的学习，学员将掌握语音模型算法工程师所需的知识和技能，能够独立完成语音模型算法的设计和实现，并具备在实际项目中应用所学知识的能力。
总之，体系课-LLM大语音模型算法特训是一系列高质量的人工智能课程，适合对语音模型算法感兴趣的学员学习。通过学习该课程，学员可以掌握语音模型算法的核心知识和技能，并转型成为AI大语音模型算法工程师。
课程截图：
体系课-LLM大语音模型算法特训 带你转型AI大语音模型算法工程师
├──第1周 LLM进化路线、领域微调及NLP应用落地方式+大模型基础及pytorch训练加载应用模型
| ├──1-10 图文： 大模型的核心–transformer 模型【学习辅导笔记】（1）.pdf 502.52kb
| ├──1-10 图文： 大模型的核心–transformer 模型【学习辅导笔记】（2）.pdf 573.82kb
| ├──1-11 图文： Transformer–编码和解码器【学习辅导笔记】.pdf 421.68kb
| ├──1-12 图文： Transformer–模型嵌入【学习辅导笔记】.pdf 422.55kb
| ├──1-13 图文： 【思考题】transformer 思考题（2）.pdf 273.92kb
| ├──1-13 图文： 【思考题】transformer 思考题（3）.pdf 229.20kb
| ├──1-13 图文： 【思考题】transformer 思考题（1）.pdf 218.38kb
| ├──1-14 图文： Transformer-前馈层【学习辅导笔记】（2）.pdf 130.98kb
| ├──1-14 图文： Transformer-前馈层【学习辅导笔记】（2）.pdf 583.71kb
| ├──1-15 图文： Transformer–残差归一化【学习辅导笔记】.pdf 423.30kb
| ├──1-16 图文： 大模型训练过程【学习辅导笔记】.pdf 471.49kb
| ├──1-17 图文： 大模型训练-SFT【学习辅导笔记】.pdf 449.87kb
| ├──1-18 图文： 大模型训练-Reward【学习辅导笔记】（1）.pdf 417.03kb
| ├──1-18 图文： 大模型训练-Reward【学习辅导笔记】（2）.pdf 181.42kb
| ├──1-19 图文： 大模型训练-PPO【学习辅导笔记】.pdf 459.64kb
| ├──1-2 模型训练流程和CUDA原理及并行基础（1小时42分）.mp4 1.05G
| ├──1-20 图文： 大模型生成原理【学习辅导笔记】.pdf 299.74kb
| ├──1-3 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式（一）（1小时17分）.mp4 986.82M
| ├──1-4 LLM的进化路线、领域微调及NLP的应用落地方式（二）（1小时11分）.mp4 1.05G
| ├──1-5 图文： 概览【学习辅导笔记】.pdf 191.20kb
| ├──1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（1）.pdf 366.65kb
| ├──1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（2）.pdf 463.69kb
| ├──1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（3）.pdf 451.14kb
| ├──1-6 图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（4）.pdf 470.20kb
| ├──1-6图文： LLM 进化路线与现状【学习辅导笔记】（5).pdf 477.02kb
| ├──1-7 图文： 大模型本质-概率统计【学习辅导笔记】.pdf 419.25kb
| ├──1-8 图文： 训练过程-无监督预训练【学习辅导笔记】.pdf 442.88kb
| └──1-9 图文： 训练过程-有监督预训练【学习辅导笔记】.pdf 443.69kb
├──第2周 大模型训练与微调研发背后的数据艺术+深入大模型基础理论夯实
| ├──2-1.mp4 2.03G
| └──2-2 深入大模型基础理论夯实（1小时26分）.mp4 678.08M
├──第3周 大模型训练入门与进阶+大模型训练和推理优化框架和技巧
| ├──3-1 大模型训练入门与进阶（1小时29分）.mp4 772.04M
| └──3-2 大模型训练和推理优化框架和技巧（2小时23分）.mp4 1.37G
├──第4周 深入掌握大模型应用开发框架LangChain+LangChain进阶-外挂知识库实现行业文档智能问答
| ├──4-1 深入掌握大模型应用开发框架LangChain（1小时53分）.mp4 1.29G
| └──4-2 LangChain进阶实战：外挂知识库实现行业文档智能问答实战项目（2小时11分）.mp4 1.70G
├──第5周 大模型训练全流程实战+【实战】在云服务器微调和实操模型量化、模型推理和服务
| ├──5-1 大模型训练全流程实战（3小时01分）.mp4 2.27G
| ├──5-2 教你如何创建一个训练容器.mp4 11.21M
| ├──5-3 在llm__course容器中实现环境安装和SFT演示（26分）.mp4 511.55M
| └──5-4 在云服务器实操模型量化模型推理和服务（28分）.mp4 652.85M
├──第6周 四大行业微调模型落地案例和技术方案
| └──6-1 四大行业微调模型落地案例和技术方案（2小时01分）.mp4 2.05G
├──第7周、实现行业文档智能问答技术方案+知识图谱构建 下游应用技术方案
| ├──7-1 实现行业文档智能问答技术方案.mp4 1.19G
| └──7-2 知识图谱构建 下游应用技术方案（1小时48分）.mp4 1.68G
├──第8周 人才需求与招聘专场
| └──8-1 市场需求与招聘专场【根据具体情况开展】（2小时02分）.mp4 1.07G
└──源码+PDF课件
| ├──PDF课件
| | ├──第1章 LLM的进化路线领域微调及其NLP应用范式.pdf 48.00M
| | ├──第2章 大模型训练与微调研发背后的数据艺术.pdf 12.21M
| | ├──第3章 结合代码理解Transformer模型.pdf 2.37M
| | ├──第4章 LLM的训练方法讲解.pdf 1.32M
| | ├──第5章 大模型框架选型.pdf 4.19M
| | ├──第5章 模型训练训练优化.pdf 2.51M
| | ├──第6章 大模型SFT实践.pdf 536.14kb
| | ├──第6章 模型部署.pdf 3.48M
| | ├──第7章 四大行业微调模型落地案例和技术方案.pdf 24.95M
| | ├──第8章 大模型外挂知识库实现行业文档智能问答.pdf 8.75M
| | └──第9章 知识图谱构建下游应用技术方案.pdf 13.48M
| └──源码
| | └──llm