一、导入

技术人的大模型课

让一部分人在大模型时代，先拥抱AI，为编程专家开启AI新篇章

在2024年，大模型不再是可选技能，而是技术行业的必备。你是否曾在夜深人静时想象，从一名代码专家转型为AI行业的引领者？

如果你的答案是肯定的，那么这门课程正是为你量身定制，针对广大技术人才定制！

AI大模型时代，绝不可错过的时代红利

1、响应国家"人工智能+" 行动号召，成为AI时代下的新型人才

2、大模型人才企业需求猛增，掌握AI技能升职加薪不再是梦

3、AI时代下最需要的是懂得使用AI工具为自己赋能的人

二、授课老师

一线专家授课Daniel Tang 唐训祝老师 

博士研究员，拥有丰富的人工智能领域经验，曾在全球排名前五的AI-code实验室担任ERC博士研究员，并成功主导了包括全球CS TOP4大学的多个AI项目。Daniel不仅是两家AI创新公司的创始人，还领导着Enoch-AI团队，旗下推出了多个重量级AI产品，如CodeAgent、CodeEdit、PythonAgent、VSDC、DreamFactory等。他的项目CodeAgent曾受邀在欧洲会议中心和SAP（欧洲第一软件公司）总部进行全球技术讲座，已与多家包括上市公司在内的企业建立合作意向。

Daniel的研究专长涵盖多模态学习、大语言模型、自然语言处理（NLP）、AI编程以及智能社区自治等领域。他在顶尖学术会议和期刊上发表了15篇以上的论文，包括但不限于ACM MM、CIKM、AAAI、ICLR和TOSEM等，并担任SOSP、ACL、EMNLP、MSR、ICSE、ICSME等多个会议的程序委员会成员或审稿人。

在教学方面，Daniel指导的AI研究课题广泛且深入，包括图像分割、医疗报告生成、三维运动生成、多模态对话生成、视频理解及评论生成等，这些课题跨越计算机视觉、自然语言处理和多模态等多个研究方向。他的指导研究成果已成功发表在ACM MM、CIKM、AAAI等顶级会议上。具体研究领域还包括多模态对话问答、视频评论生成/回复、代码生成、代码协作、自动代码修复以及大语言模型的领域适应和框架设计等。Daniel不仅熟悉AI理论推导，也熟悉实践应用，能够指导学生在AI的多个方向上取得突破。

三、为什么选择我们

1、编程背景友好：无论你的编程经验是Python还是其他语言，只要你有编程基础，我们将帮助你顺利过渡到AI领域。

2、150+小时的机器学习内容：我们提供市面上最全面的人工智能机器学习课程内容，确保你从理论到实践都能获得最佳支持。

3、灵活的学习安排：我们提供的是一周两次的一期直播课程加上三年的录播权限，确保你可以根据自己的时间安排灵活学习。

4、社区支持与行业网络：加入我们，你将有机会接触行业大咖，参与热点话题的分享，拓宽你的职业网络。

5、就业加速支持：完成课程后，我们将提供就业支持服务，包括简历优化、面试准备等分享，帮助你快速实现职业转型或升级

四、学习前置条件

有编程基础即可，语言不限【最好是会python】

配套的150+小时【人工智能机器学习】入门课程

五、课程优势

1、顶尖专家理论+实践直播大模型就业实战课程，掌握最新的技术趋势

2、对标一线大厂中高级算法工程师岗任职技术要求，四大项目均可独立写进简历，让你具备最前沿实战项目经验，可以上传github作为自己真实项目经验（用来求职 工作）

3、实操落地私人部署项目，学完即用，部署专属你的大模型

六、课程学完收获

1. 能够掌握最新的技术趋势：大模型应用是目前机器学习领域的最热门技术之一，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员了解最新的技术趋势，掌握前沿技术，提高职业竞争力。

2. 能够应对实际项目需求：学习并掌握大模型技术，能够确保满足实际项目需求，从而实现高效应对与解决各类应用场景的问题。

3. 让你成为懂大模型的程序员：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

4. 能够获得更高的薪资：掌握大模型应用开发技能的程序员在市场上非常受欢迎，因为这是一个高需求、高技能的领域。因此，学习大模型应用开发可以让程序员获得更高的薪资和更好的就业机会。

七、适合人员

1、AI 大模型浪潮下岌岌可危的一名普通程序员

2、各行各业需要大模型技术产品落地的学员

3、老板让你研究大模型的学员

4、想要有职业发展和就业前景的学员

八、全流程理论+项目+实践，让你真正成为会大模型的程序员

26个真实项目demo演示，24次动手实践，理论结合实操，4大原创项目助你部署自己的大模型

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还可以论文指导发刊的 【AI交叉学科、SCI、CCF-ABC、期刊、会议、本硕博论文、在职论文指导、大佬Kaggle带队拿牌、 润色发刊等 】 

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资料包：1、超详细的人工智能学习路

2、OpenCV、Pytorch、YOLO等教程

3、人工智能快速入门教程（Python基础、数学基础、NLP）附源码课件数据

4、机器学习算法+深度学习神经网络基础教程

5、人工智能必看书籍（花书、西瓜书、蜥蜴书等）

6、顶刊论文及行业报告

7、SCI论文攻略 及润色等

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