**《尚硅谷-大模型260226线上同步班》**是一门面向人工智能与大模型应用开发方向的系统化实战课程，课程围绕当前主流大语言模型（LLM）的原理、应用与工程落地展开，结合企业真实需求与项目案例，帮助学员从“使用AI工具”进阶到“开发AI应用与大模型系统”，适合具备一定编程基础、希望进入AI工程化与大模型应用开发领域的学习者。

课程首先从大模型基础理论入手，讲解Transformer架构核心思想，包括注意力机制（Self-Attention）、Encoder-Decoder结构、Token机制以及上下文窗口等关键概念，让学员理解大模型为何具备强大的语言理解与生成能力。同时结合主流模型（如GPT类模型、开源大模型等），分析其训练方式、推理过程以及能力边界。

在应用开发部分，课程重点讲解如何调用大模型API进行实际开发，包括Prompt工程设计、上下文控制、角色设定、提示词优化以及多轮对话管理等核心技术，使学员能够构建稳定可用的AI应用。同时介绍函数调用（Function Calling）、工具调用（Tool Use）等能力，让AI能够与外部系统进行交互，实现更复杂的业务逻辑。

课程还深入讲解大模型应用的工程化开发，包括RAG（检索增强生成）技术、向量数据库（如Milvus、FAISS等）、知识库构建、文本切分策略以及语义检索流程，使AI能够基于私有数据进行问答与推理，提升企业级应用的实用价值。

在实战项目部分，课程通过多个企业级案例进行训练，例如智能客服系统、AI知识问答系统、企业内部知识库助手、智能写作工具以及代码辅助系统等。通过完整项目开发流程，学员能够掌握从需求分析、模型调用、数据处理到系统部署的全链路开发能力。

同时课程还涉及大模型应用性能优化与安全问题，包括调用成本控制、响应速度优化、缓存机制设计、内容安全过滤以及权限管理等内容，帮助学员理解AI应用在真实生产环境中的挑战与解决方案。

此外，课程结合当前AI发展趋势，介绍Agent智能体、自动化任务执行、多工具协同调用等前沿方向，使学员能够理解未来AI应用的发展形态，并具备初步构建智能体系统的能力。

通过本课程的学习，学员将系统掌握大模型应用开发的核心技术体系，具备独立开发AI应用、构建知识库系统以及设计智能化工具的能力。这些能力广泛应用于AI产品开发、企业智能化升级、数据分析、自动化办公以及互联网应用开发等领域，是一门兼具前沿性、系统性与实战价值的大模型开发进阶课程。

课程截图：

课程目录：

——/sgg大模型260226线上同步班/
├──01_尚硅谷大模型技术之Python基础  
|   ├──01_笔记  
|   |   ├──第1-2章 必备基础知识和Python开发环境搭建  
|   |   ├──第10章 错误和异常  
|   |   ├──第11章 模块和包  
|   |   ├──第12章 Python高级语法  
|   |   ├──第13章 进程和线程  
|   |   ├──第14章 正则表达式  
|   |   ├──第15章 客户管理系统  
|   |   ├──第3章 Python基础语法  
|   |   ├──第4章 流程控制语句结构  
|   |   ├──第5章 Python的容器类型  
|   |   ├──第6章 Python函数  
|   |   ├──第7章 文件操作  
|   |   ├──第8章 面向对象之类和对象  
|   |   ├──第9章 面向对象三大基本特征  
|   |   └──尚硅谷大模型技术之Python课后练习题以及答案.docx  312.74kb
|   ├──02_软件  
|   |   ├──jetbrains  
|   |   ├──jetbrains.zip  2.37M
|   |   ├──pycharm-professional-2024.3.1.1.exe  818.05M
|   |   └──python-3.12.8-amd64.exe  25.79M
|   ├──03_资料  
|   |   ├──python1.txt  123.88kb
|   |   ├──python2.txt  6.14kb
|   |   ├──python3.txt  7.43kb
|   |   ├──python4.txt  2.94kb
|   |   └──python5.txt  20.84kb
|   ├──04_视频  
|   |   ├──day01_Python环境搭建和基础语法  
|   |   ├──day02_Python基础语法和流程控制语句  
|   |   ├──day03_Python的容器类型  
|   |   ├──day04_Python的容器类型和函数  
|   |   ├──day05_Python的函数和文件读写  
|   |   ├──day06_Python的面向对象编程  
|   |   ├──day07_Python的面向对象三大特征  
|   |   ├──day08_Python的异常和错误  
|   |   ├──day09_Python的模块、包  
|   |   ├──day10_Python的高级语法  
|   |   ├──day11_Python的高级语法（下）和进程、线程  
|   |   └──day12_Python的进程、线程、正则等  
|   └──往期班级  
|   |   ├──1.笔记  
|   |   ├──2.资料  
|   |   ├──3.代码  
|   |   └──4.视频  
├──02_尚硅谷大模型技术之数据结构与算法  
|   ├──1.笔记  
|   |   └──尚硅谷大模型技术之数据结构与算法1.0.1.docx  14.76M
|   ├──2.资料  
|   ├──3.代码  
|   └──4.视频  
|   |   ├──Day1  
|   |   ├──Day2(部分视频没声音)  
|   |   ├──Day2(上一班级版本)  
|   |   ├──Day3  
|   |   ├──Day4  
|   |   └──Day5  
├──03_尚硅谷大模型技术之Linux及Shell  
|   ├──1.笔记  
|   |   ├──尚硅谷大模型技术之Linux（Ubuntu）1.0.docx  13.53M
|   |   ├──尚硅谷大模型技术之Shell1.0.docx  980.40kb
|   |   └──尚硅谷大模型技术之VMware1111.docx  8.80M
|   ├──2.资料  
|   |   ├──Linux的前世今生.md  8.00kb
|   |   ├──ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso  4.67G
|   |   ├──VMware 17的许可密钥.txt  0.03kb
|   |   ├──VMware-workstation-full-17.5.1-23298084.exe  594.29M
|   |   ├──Xftp-8.0.0068p.exe  35.95M
|   |   └──Xshell-8.0.0069p.exe  44.48M
|   ├──3.代码  
|   └──4.视频  
|   |   ├──day01  
|   |   └──day02  
├──04_尚硅谷大模型技术之MySQL  
|   ├──1.笔记  
|   |   ├──img  
|   |   ├──MySQL.md  0.92kb
|   |   └──尚硅谷大模型技术之MySQL1.0.docx  9.81M
|   ├──2.资料  
|   |   ├──mysql-installer-community-8.0.26.0.msi  450.66M
|   |   ├──Navicatls_17.rar  149.07M
|   |   ├──练习数据.sql  15.36kb
|   |   └──演示数据.sql  8.21kb
|   └──4.视频  
|   |   ├──day01  
|   |   ├──day02  
|   |   └──day03  
├──05_尚硅谷大模型技术之Git  
|   ├──1.笔记  
|   |   ├──git提交流程图.png  30.49kb
|   |   └──尚硅谷大模型技术之Git1.0.docx  12.15M
|   ├──2.资料  
|   |   └──Git-2.40.0-64-bit.exe  51.30M
|   ├──3.代码  
|   └──4.视频  
|   |   └──day01  
├──06_尚硅谷大模型技术之Numpy&Pandas  
|   ├──1.笔记  
|   |   └──尚硅谷大模型技术之numpy与pandas1.0.docx  6.81M
|   ├──2.资料  
|   |   ├──data  
|   |   ├──Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh  1.03G
|   |   └──Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe  950.52M
|   ├──3.代码  
|   └──4.视频  
|   |   ├──day01  
|   |   ├──day02  
|   |   ├──day03  
|   |   └──day04  
├──07_尚硅谷大模型技术之Docker  
|   ├──1.笔记  
|   |   ├──img  
|   |   ├──Docker笔记.md  0.41kb
|   |   └──尚硅谷大模型技术之Docker1.0.docx  1.24M
|   ├──2.资料  
|   |   ├──Docker Desktop Installer.exe  598.53M
|   |   └──wsl.2.6.3.0.x64.msi  235.68M
|   ├──3.代码  
|   └──4.视频  
|   |   └──day01  
├──08_尚硅谷大模型技术之FastAPI  
|   ├──1.笔记  
|   |   ├──FastAPI_代码生成.md  33.53kb
|   |   ├──FastAPI_概念笔记.md  1.26kb
|   |   └──尚硅谷大模型技术之FastAPI&SQLAlchemy1.0.docx  1.26M
|   └──4.视频  
|   |   └──day01  
├──09_尚硅谷大模型技术之机器学习  
|   ├──01_笔记  
|   |   ├──尚硅谷大模型技术之机器学习2.0.3.docx  17.10M
|   |   └──尚硅谷大模型技术之数学基础2.0.0.docx  5.58M
|   ├──02_资料  
|   |   └──data  
|   ├──03_代码  
|   └──04_视频  
|   |   ├──day01  
|   |   ├──day02  
|   |   ├──day03  
|   |   ├──day04  
|   |   └──day05  
├──10_尚硅谷大模型技术之深度学习  
|   ├──01_笔记  
|   |   └──尚硅谷大模型技术之深度学习2.2.0.docx  23.13M
|   ├──02_资料  
|   |   └──data  
|   ├──03_代码  
|   └──03_视频  
|   |   ├──day01  
|   |   ├──day02  
|   |   ├──day03  
|   |   ├──day04  
|   |   ├──day05  
|   |   └──day06  
├──11_尚硅谷大模型技术之NLP  
|   ├──1.笔记  
|   |   ├──尚硅谷大模型技术之Hugging Face生态.docx  2.15M
|   |   └──尚硅谷大模型技术之NLP1.1.0.docx  27.89M
|   ├──2.资料  
|   |   ├──1.词向量  
|   |   ├──2.数据集  
|   |   ├──3.预训练模型  
|   |   ├──4.软件安装包  
|   |   └──AttentionIsAllYouNeed.pdf  2.11M
|   ├──3.代码  
|   └──4.视频  
|   |   ├──Day1  
|   |   ├──Day2  
|   |   ├──Day3  
|   |   ├──Day4  
|   |   ├──Day5  
|   |   ├──Day6  
|   |   ├──Day7  
|   |   └──Day8  
├──12_尚硅谷大模型项目之智能商品发布  
|   ├──1.笔记  
|   |   └──尚硅谷大模型技术之智能商品发布1.0.0.docx  881.82kb
|   ├──2.资料  
|   |   └──1.数据集  
|   ├──3.代码  
|   └──4.视频  
|   |   ├──Day1  
|   |   └──Day2  
├──13_尚硅谷大模型技术之大模型概述  
|   ├──1.笔记  
|   |   └──尚硅谷大模型技术之大模型概述v1.1.7.docx  23.64M
|   ├──2.资料  
|   |   └──Cherry-Studio-1.7.13-x64-setup.exe  114.75M
|   ├──3.代码  
|   └──4.视频  
|   |   ├──01_什么是大模型.mp4  22.76M
|   |   ├──02_大模型时代到来的因素.mp4  45.68M
|   |   ├──03_大模型计量单位.mp4  22.16M
|   |   ├──04_模型的分类.mp4  42.27M
|   |   ├──05_AIGC和AGI.mp4  14.53M
|   |   ├──06_大模型的开源.mp4  16.17M
|   |   ├──07_NLP回顾.mp4  59.24M
|   |   ├──08_大模型训练范式.mp4  29.90M
|   |   ├──09_大模型算力基础设施.mp4  78.39M
|   |   ├──10_第一章总结.mp4  31.14M
|   |   ├──11_提示词工程+api_key获取.mp4  18.34M
|   |   ├──12_提示词设计.mp4  97.02M
|   |   ├──13_提示词怎么写&消息结构设计.mp4  90.21M
|   |   ├──14_提示词工程的边界.mp4  39.11M
|   |   ├──15_RAG介绍.mp4  69.56M
|   |   ├──16_微调和续训.mp4  59.71M
|   |   ├──17_智能体概述.mp4  30.79M
|   |   ├──18_工具调用_funcation_call&mcp.mp4  155.33M
|   |   ├──19_智能体开发方式.mp4  81.98M
|   |   ├──20_第二章总结.mp4  59.80M
|   |   └──大模型概述总结.txt  2.90kb
├──14_尚硅谷大模型技术之低代码平台Agent开发与部署  
|   ├──1-课件  
|   |   ├──01-RAG-搭建企业私有&个人知识库  
|   |   ├──02-基于Coze&Dify平台的智能体开发  
|   |   ├──03-低代码平台介绍  
|   |   ├──04-商户运营管家  
|   |   ├──05-智能电商客服  
|   |   ├──06-Python调用平台工作流  
|   |   ├──07-低代码平台windows部署  
|   |   ├──08-企业级大模型的部署  
|   |   ├──Coze&Dify项目实战-任务书.zip  884.31kb
|   |   └──项目实战-最终实现.zip  24.36M
|   ├──2-资料  
|   |   ├──.claude  
|   |   ├──images  
|   |   ├──抖音文案  
|   |   ├──学生使用共享镜像  
|   |   ├──AutoDL使用文档.pdf  2.30M
|   |   ├──logo.jpg  412.76kb
|   |   ├──openclaw_docker_install.md  1.22kb
|   |   ├──本地大模型的安装部署.md  7.84kb
|   |   ├──部署架构.drawio  179.33kb
|   |   ├──代码中转义字符操作的理解.jpg  117.58kb
|   |   ├──二维码.jpg  48.06kb
|   |   ├──福耀科技大学图片.png  177.48kb
|   |   ├──生成概率分布变化.mp4  768.39kb
|   |   ├──刑法.txt  114.64kb
|   |   └──中华人民共和国刑法（2023年修正）.pdf  477.68kb
|   ├──3-软件  
|   |   ├──Cherry-Studio-1.7.1-x64-setup.exe  127.53M
|   |   ├──coze-loop-main.zip  7.58M
|   |   ├──dify-0.15.5.tar.gz  22.72M
|   |   ├──Docker Desktop Installer.exe  561.13M
|   |   ├──go1.25.4.windows-amd64.msi  53.53M
|   |   ├──ima.copilot-win-x64-10000075-2.1.0(3484).exe  191.92M
|   |   ├──OllamaSetup.exe  1.14G
|   |   └──Postman-win64-9.15.2-Setup.exe  153.38M
|   ├──4-代码  
|   |   ├──CozeWorkflowInvoke.py  2.18kb
|   |   └──DifyWorkflowInvoke.py  2.24kb
|   └──5-视频  
|   |   ├──day01  
|   |   ├──day02  
|   |   └──day03  
├──15_尚硅谷大模型技术之LangChain  
|   ├──1.笔记  
|   |   └──尚硅谷大模型技术之LangChainV1.1.0.docx  4.91M
|   ├──2.资料  
|   |   ├──ollama安装  
|   |   ├──搭建python环境  
|   |   ├──attu.Setup.2.6.4.exe  86.62M
|   |   ├──Docker Desktop Installer.exe  586.27M
|   |   ├──milvus_image.tar  2.36G
|   |   ├──requirements.txt  6.39kb
|   |   ├──sample.csv  0.35kb
|   |   ├──sample.docx  153.12kb
|   |   ├──sample.json  0.99kb
|   |   ├──sample.md  6.27kb
|   |   ├──sample.pdf  828.13kb
|   |   ├──sample.txt  0.31kb
|   |   ├──standalone.bat  4.27kb
|   |   └──standalone_embed.sh  5.07kb
|   └──3.视频  
|   |   ├──day01  
|   |   ├──day02  
|   |   └──day03  
├──16_尚硅谷大模型技术之LangGraph  
|   ├──1.课件  
|   |   └──尚硅谷大模型技术之LangGraphV1.1.0.docx  1.81M
|   ├──2.资料  
|   └──3.视频  
|   |   ├──day01  
|   |   └──day02  
├──17_尚硅谷大模型项目之掌柜智库  
|   ├──1.课件  
|   |   └──掌柜智库项目-课件集合  
|   ├──2.资料  
|   |   ├──docker-compose脚本  
|   |   ├──docker安装  
|   |   ├──pdf文档  
|   |   ├──yum源文件  
|   |   └──工具包  
|   └──3.视频  
|   |   ├──day01  
|   |   ├──day02  
|   |   ├──day03  
|   |   ├──day04  
|   |   └──day05  
└──阶段测试  
|   ├──01_python  
|   |   ├──尚硅谷大模型技术之Python基础阶段测试题-答案.docx  275.67kb
|   |   └──尚硅谷大模型技术之Python基础阶段测试题.docx  268.91kb
|   ├──02_数据结构  
|   |   ├──尚硅谷大模型技术之数据结构与阶段算法测试题-答案V1.0.docx  278.72kb
|   |   └──尚硅谷大模型技术之数据结构与阶段算法测试题V1.0.docx  274.33kb
|   └──机器学习深度学习  
|   |   └──考试.docx  108.84kb

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