
JavaEE
零基础快速进阶,挑战年薪30W+
大模型项目介绍和环境搭建
私有化部署大模型
Python基础语法
Python函数
Python文件和异常处理
Python调用大模型API
智能聊天机器人搭建
胜任岗位:初级大模型开发工程师 薪资水平:6K-8K
面向对象
封装、继承、多态
Python高阶语法
闭包、装饰器、正则、Json
Python网络编程
Http、TCP、Socket
Python多任务编程
多进程、线程、并发
数据结构
顺序表、链表、二叉树
常见算法
时间复杂度、排序/查找算法
SQL
单表/多表查询、窗口函数
Numpy矩阵运算库
ndarray、矩阵创建与运算
Pandas框架
Series、DataFrame
聚合统计、数据处理
数据科学绘图库
Matplotlib、Seaborn
人工智能基本概念
算法分类、建模流程
分类算法
KNN算法、决策树
集成学习、逻辑回归
回归/聚类算法
线性回归、KMeans
* 链家数据分析
* RFM会员价值度预估模型
* 零售会员案例数据分析
* 电信客户流失案例
* 用户流失案例
* 智能聊天机器人搭建
* 南方电网电力负荷预测
胜任岗位:数据处理工程师、数据分析师 薪资水平:10K-15K
Pytorch框架
张量创建、张量运算
自动微分、激活函数
神经网络基础
反向传播、网络构建
损失函数、网络优化
CNN网络
网络结构、图像识别案例
RNN网络
网络结构、文本生成案例
自然语言处理基础知识
Jieba分词、onehot
Word Emebedding
word2vec
文本处理
文本张量的表示、数据分析
特征处理、数据增强
RNN系列模型讲解
RNN网络、LSTM网络
GRU网络、人名分类器案例
Seq2Seq
注意力机制、英译法案例
Transformer架构
原理剖析、Encoder架构
Decoder架构
迁移学习
迁移学习原理、BERT
HuggingFace、FastText
* 销售数据分类预测
* 基于Cifar10的图像分类
* 基于RNN实现文本生成
* 文本分类 人名分类器
* 文本翻译 Seq2Seq英译法
* 迁移学习案例实践 中文分类
中文填空、中文句子关系
*头条文本分类项目
*医疗知识图谱项目
胜任岗位:NLP算法工程师
算法工程师
薪资水平:18K-25K
LLM大语言模型基础
LLM主要类别/评价指标
大语言模型的主要类别架构
DeepSeek、ChatGLM
QWen、BaiChuan
提示词⼯程
Few-Shot、Zero-Shot
LangChain框架
核心组件、入门案例
核心作用、核心原理
RAG开发基础
RAG原理、RAG实现流程
RAG开发进阶
文档处理、向量化技术
增强生成、Query改写
RAG系统的优化方法
向量检索优化、生成优化
RAG评估、性能优化
智能体基础
核⼼原理、机制、概念
Function Call应用开发
智能体平台开发
Coze、CrewAI、Dify
RAGFlow+Dify
智能体相关协议
MCP、A2A
* 金融行业动态风向评估
* 物流信息咨询智能问答项目
* EduRAG智慧问答系统
* Coze智能体搭建
* Dify实现Agent智能体开发
* 大模型AI Agent应用开发
胜任岗位:大模型开发工程师 AI工程师、AI应用开发工程师 薪资水平:18K-30K
Fine-Tuning模型微调
全量微调FFT、有监督微调SFT
Prompt_Tuning微调
PET微调、P-Tuning微调
PEFT
大模型参数高效微调
LoRA大模型参数微调
大模型蒸馏
硬标签蒸馏、软标签蒸馏
DeepSeek专题
DeepSeek V3模型
DeepSeek Math模型
DeepSeek R1模型
MLA注意力机制
MOE混合专家模型
* 医疗问诊机器人搭建
* 新零售行业评价系统
Prompt-Tuning
* 微博文本信息抽取项目
LoRA微调
* 基于QWen文本摘要项目
QLoRA、DeepSpeed
基于硬标签的大模型蒸馏
胜任岗位:微调工程师、大模型推理优化工程师 薪资水平:18K-30K
计算机视觉基础
图像特性分析、图像处理
图像分类任务
图像增强技术、经典网络结构
图像检测任务
语义分割、实例分割
常见的图像生成算法
GAN、扩散模型
Stable Diffusion
网络构成及训练方式
预测方法、文生图案例
类Sora技术
视频生成算法/案例
* 图像几何颜色增强实践
* 鲜花分类案例
* 基于Unet的VOC数据的语义分
割案例
* Mask RCNN气球实例分割
基于Stable Diffusion的文生图项目
胜任岗位:CV计算机视觉工程师、多模态大模型工程师 薪资水平:20K-30K
常见数据结构
栈、树、链表、线性表等
常见算法
排序算法、查找算法、递归算
法、贪心算法、动态规划算法
分类算法面试专题
回归算法面试专题
聚类算法面试专题
深度学习面试专题
NLP核心算法面试专题
CV核心视觉算法面试专题
大模型基础算法
RAG核心技术面试专题
Agent核心技术面试专题
微调核心方法及面试专题

阶段一 大模型开发入门:手把手带你从零搭建AI聊天机器人,快速入门大模型开发,同时掌握人工智能Python基础语法,对后续学习打下坚实基础
阶段二 大模型技术核心:夯实Python数据处理与机器学习算法建模技能,覆盖Python高阶语法、Python数据分析三剑客及机器学习核心算法,构建AI开发的坚实根基
阶段三 自然语言处理核心:掌握深度学习算法与NLP核心算法原理,深度学习覆盖BP神经网络、CNN、RNN等基础网络结构,NLP模块覆盖词向量、Transformer及迁移学习核心算法,学生可应对市场上NLP工程师,根据市场反馈薪资可突破30K。同时为后续大模型学习奠定技术基础
阶段四 大模型技术进阶:专精于解决大模型幻觉的提示词工程、RAG、微调等核心技术解决方案,拥有多场景RAG及Agent智能体项目,皆在打造高效智能问答系统,对标大模型开发工程师,薪资突破30K+
阶段五 多模态大模型:融合文本和图像,探索多模态大模型的无限可能,学生可应对市场上多模态工程师岗位,薪资突破30K+
阶段六 大厂面试专题:围绕大厂高频面试题,给出详尽解答,针对机器学习、深度学习、CV、NLP、数据结构与算法系列等专题精心设计,圆你大厂梦