企业官网建设流程全解析

建设部高级职称查询官方网站,常用网站如何在桌面做快捷方式,网站服务器 免费的吗,商丘网站制作教程简介 本文全面梳理2025年大模型学习资源#xff0c;涵盖斯坦福等名校课程、DeepLearning.AI等在线平台教程、开源项目及专题资源。为不同层次学习者提供从入门到精通的学习路径#xff0c;包括基础理论、实践项目和前沿技术#xff0c;特别推荐了适合小白和程序员的必看课程…简介本文全面梳理2025年大模型学习资源涵盖斯坦福等名校课程、DeepLearning.AI等在线平台教程、开源项目及专题资源。为不同层次学习者提供从入门到精通的学习路径包括基础理论、实践项目和前沿技术特别推荐了适合小白和程序员的必看课程帮助读者系统掌握大模型知识与应用技能。⬇️资源覆盖从入门到进阶的LLM学习需求适合学生、开发者及研究者。入门推荐Karpathy和吴恩达的课程易懂且系统复习推荐Hinton、Kiela及清华大学课程深入且具启发性。通过理论学习与实践结合可全面掌握大模型的核心知识与应用技能。1. 大学课程斯坦福大学CS25: Transformers United V5 (2025)image内容探讨Transformer最新突破邀请Google DeepMind的Denny Zhou、OpenAI的Karina Nguyen、Hongyu Ren及Meta的Andrew Brown等讲者。形式免费开放现场旁听或Zoom直播每周二太平洋夏令时间15:00-16:20北京时间周三06:00-07:20视频上传至YouTube。资源https://web.stanford.edu/class/cs25/, 第一期视频https://www.youtube.com/watch?vJKbtWimlzAE评价前沿性强适合跟踪最新研究动态适合中高级学习者。CS25: Transformers United (往期)评价内容深入适合中高级学习者复习LLM理论。链接https://www.youtube.com/watch?vmE7IDf2SmJg评价★★★★☆复习RAG的绝佳资源适合有基础的学习者。链接https://www.youtube.com/watch?vXfpMkf4rD6E评价★★★★★入门必看简洁清晰适合初学者快速掌握Transformer核心。链接https://www.youtube.com/watch?vCYaju6aCMoQ评价★★★★☆适合复习Transformer理论局限及视觉领域扩展。V2 - Geoffrey Hinton: Representing Part-Whole Hierarchies提出GLOM模型增强Transformer视觉任务表现探讨自注意力机制瓶颈。V2 - Andrej Karpathy: Introduction to Transformers系统讲解自注意力、多头注意力及Vision Transformer。V3 - Douwe Kiela: Retrieval Augmented Language Models深入RAG技术分析其解决幻觉和时效性问题的潜力。V4 - Jason Wei Hyung Won Chung探讨LLM直观理解、扩展律及Transformer多模态潜力。CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning内容全面NLP课程覆盖深度学习技术及LLM。链接https://web.stanford.edu/class/cs224n/评价系统性强适合中高级学习者深入学习NLP。CS324: Large Language Models内容LLM进阶研究。链接https://stanford-cs324.github.io/winter2022/评价适合研究导向的学习者内容偏学术。卡内基梅隆大学11-711 ANLP: Advanced Natural Language Processingimage内容涵盖语言模型、序列建模、Transformer、提示与微调提供课件下载。链接https://phontron.com/class/anlp2024/lectures/评价内容全面适合中高级学习者复习NLP核心技术。其他大学普林斯顿 COS 597G (2022): Understanding Large Language Models链接https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/fall22/cos597G/评价理论性强适合学术研究者。约翰霍普金斯 CS 601.471/671: NLP: Self-supervised Models链接https://self-supervised.cs.jhu.edu/sp2023/index.html评价专注自监督学习适合中高级学习者。滑铁卢大学 CS 886: Recent Advances on Foundation Models链接https://cs.uwaterloo.ca/~wenhuche/teaching/cs886/评价聚焦前沿基础模型适合研究者。台湾大学 Introduction to Generative AI (2024)讲者李宏毅链接https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/genai/2024 spring.php评价内容生动适合中级学习者了解生成式AI。密歇根大学 LLMs and Transformers (2024)链接https://www.ambujtewari.com/LLM-fall2024/评价学术与实践结合适合中高级学习者。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】2. 在线课程与教程DeepLearning.AIGenerative AI for Everyone (吴恩达)内容生成式AI入门介绍大模型概念与应用。链接https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/评价★★★★☆入门必看通俗易懂适合零基础学习者。LLM Series (吴恩达)内容全面LLM培训。链接https://learn.deeplearning.ai/评价内容丰富适合中级学习者。Getting Started with Mistral链接https://www.deeplearning.ai/short-courses/getting-started-with-mistral/评价实践性强适合Mistral模型开发者。Knowledge Graphs for RAG链接https://www.deeplearning.ai/short-courses/knowledge-graphs-rag/评价★★★★☆复习RAG进阶应用的优质资源。Multimodal RAG: Chat with Videosimage链接https://www.deeplearning.ai/short-courses/multimodal-rag-chat-with-videos/评价聚焦多模态RAG适合中高级开发者。OpenAIOpenAI Academyimage内容免费AI课程与社区提供《提示词大师课》等包含实时互动活动仅英文。链接https://academy.openai.com/public/events评价社区驱动适合实践者与同行交流。OpenAI Cookbook内容OpenAI API使用示例。链接https://github.com/openai/openai-cookbook评价实用性强适合API开发者。Hugging FaceNLP Course内容Transformer在NLP中的应用包含代码示例。链接https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1评价★★★★☆入门必看实践性强适合有编程基础的初学者。AI Agents Course链接https://github.com/huggingface/agents-course评价适合开发AI代理的实践者。Hugging Face Learn链接https://huggingface.co/learn评价资源丰富适合各阶段学习者。微软Generative AI for Beginners链接https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners评价适合初学者内容简洁。State of GPT链接https://www.youtube.com/watch?vbZQun8Y4L2A评价GPT技术概览适合快速了解。其他Coursera: Prompt Engineering for ChatGPT链接https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering评价提示工程入门适合实践者。Cohere LLM University链接https://cohere.com/llmu评价聚焦嵌入技术适合开发者。Weights Biases AI Academy链接https://www.wandb.courses/pages/w-b-courses评价涵盖微调与LLMOps适合中高级开发者。Comet: LLM Evaluation链接https://www.comet.com/site/llm-course/评价LLM评估的系统课程适合研究者。Anthropic: Prompt Engineering Interactive Tutorial链接https://github.com/anthropics/courses评价交互式学习适合提示工程实践。Google: Generative AI for Developers链接https://www.cloudskillsboost.google/paths/183评价进阶开发者课程内容深入。3. 开源资源与教程Andrej Karpathy链接https://www.youtube.com/watch?v7xTGNNLPyMI评价内容全面适合复习。链接https://github.com/karpathy/LLM101n评价适合中级开发者。链接https://github.com/karpathy/build-nanogpt评价实践性强适合动手学习。链接https://www.youtube.com/playlist?listPLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ评价★★★★★入门与复习必看理论实践兼备。Neural Networks: Zero to Hero神经网络与LLM系列。Build nanoGPT从头构建GPT模型。LLM101n: Let’s Build a StorytellerLLM开发实践。Deep Dive into LLMs like ChatGPTLLM深入讲解。Mistral AI CookbookMistral模型使用指南。链接https://github.com/mistralai/cookbook评价适合Mistral开发者。LangGPT提示工程学习。链接https://github.com/langgptai/LangGPT评价提示工程实践资源。**LLMs From Scratch (Datawhale)**从零构建LLM。链接https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn评价适合中文学习者实践。Hands-on LLMs金融顾问LLM开发。链接https://github.com/iusztinpaul/hands-on-llms评价应用驱动适合开发者。LLM Interview NotesLLM面试技术准备。链接https://github.com/wdndev/llm_interview_note评价适合求职者。LLM Technical PrimerLLM概念科普。链接https://github.com/karminski/one-small-step评价适合初学者快速了解。LLMsBookLLM资源集合。链接https://github.com/liucongg/LLMsBook评价资源全面适合查阅。4. 专题资源RAG检索增强生成ACL 2023 Tutorialhttps://acl2023-retrieval-lm.github.io/Learn RAG From Scratchhttps://www.youtube.com/watch?vsVcwVQRHIc8RAG: From POC to Productionhttps://www.wandb.courses/courses/rag-in-productionOpenRAGhttps://openrag.notion.site/Open-RAG-c41b2a4dcdea4527a7c1cd998e763595评价RAG是LLM应用热点适合中高级学习者深入学习。扩散模型讲义https://www.dropbox.com/scl/fi/gmwhx7jfi2nvm8pudn5it/lecture_diffusion_models.pdf评价适合生成模型研究者。视觉TransformerSmol Visionhttps://github.com/merveenoyan/smol-vision评价适合视觉模型开发者。交互式可视化Transformer Explainerhttps://poloclub.github.io/transformer-explainer/评价直观理解Transformer适合初学者。5. 社区与中文资源清华大学NLP公开课刘知远团队内容大模型原理、微调及中文NLP应用。链接https://www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv/评价★★★★☆中文学习者复习必看内容本地化。PromptEngineering.org提示工程资源。链接https://promptengineering.org/评价适合实践者。LLM Agents CourseLLM代理开发。链接https://llmagents-learning.org/f24评价适合前沿应用开发者。入门与复习必看课程入门必看Andrej Karpathy - Neural Networks: Zero to Hero理由从零讲解神经网络到LLM理论与代码结合教学生动。适合零基础或有编程背景的初学者。链接https://www.youtube.com/playlist?listPLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZDeepLearning.AI - Generative AI for Everyone理由吴恩达主讲通俗易懂适合非技术背景者快速了解AI。适合完全零基础学习者。链接https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/Hugging Face - NLP Course理由实践导向结合Hugging Face工具快速上手NLP任务。适合有Python基础的初学者。链接https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1斯坦福 CS25 V2 - Andrej Karpathy: Introduction to Transformers理由40分钟精炼讲解Transformer核心权威且清晰。适合初学者快速掌握注意力机制。链接https://www.youtube.com/watch?vXfpMkf4rD6E复习必看斯坦福 CS25 V2 - Geoffrey Hinton: Representing Part-Whole Hierarchies理由Hinton的GLOM模型提供Transformer局限性与未来方向的洞见。适合有基础的学习者梳理理论。链接https://www.youtube.com/watch?vCYaju6aCMoQ斯坦福 CS25 V3 - Douwe Kiela: Retrieval Augmented Language Models理由系统讲解RAG涵盖理论与最新架构巩固应用知识。适合熟悉Transformer的学习者。链接https://www.youtube.com/watch?vmE7IDf2SmJg清华大学NLP公开课刘知远团队理由中文讲解覆盖大模型全貌及中文应用适合本地化复习。适合中文背景Andrej Karpathy - Neural Networks: Zero to Hero理由从零讲解神经网络到LLM理论与代码结合教学生动。适合零基础或有编程背景的初学者。链接https://www.youtube.com/playlist?listPLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZDeepLearning.AI - Generative AI for Everyone理由吴恩达主讲通俗易懂适合非技术背景者快速了解AI。适合完全零基础学习者。链接https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/Hugging Face - NLP Course理由实践导向结合Hugging Face工具快速上手NLP任务。适合有Python基础的初学者。链接https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1斯坦福 CS25 V2 - Andrej Karpathy: Introduction to Transformers理由40分钟精炼讲解Transformer核心权威且清晰。适合初学者快速掌握注意力机制。链接https://www.youtube.com/watch?vXfpMkf4rD6E复习必看斯坦福 CS25 V2 - Geoffrey Hinton: Representing Part-Whole Hierarchies理由Hinton的GLOM模型提供Transformer局限性与未来方向的洞见。适合有基础的学习者梳理理论。链接https://www.youtube.com/watch?vCYaju6aCMoQ斯坦福 CS25 V3 - Douwe Kiela: Retrieval Augmented Language Models理由系统讲解RAG涵盖理论与最新架构巩固应用知识。适合熟悉Transformer的学习者。链接https://www.youtube.com/watch?vmE7IDf2SmJg清华大学NLP公开课刘知远团队理由中文讲解覆盖大模型全貌及中文应用适合本地化复习。适合中文背景的学习者。链接https://www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv/DeepLearning.AI - Knowledge Graphs for RAG理由聚焦RAG进阶应用理论与实践结合。适合熟悉RAG的学习者。链接https://www.deeplearning.ai/short-courses/knowledge-graphs-rag/学习路径建议入门路径1-2个月概念入门学习《Generative AI for Everyone》1周快速了解大模型全貌。Transformer基础观看《Andrej Karpathy - Introduction to Transformers》1天掌握自注意力机制。实践上手通过《Hugging Face - NLP Course》训练简单模型2-3周。深入代码完成《Andrej Karpathy - Build nanoGPT》从头实现GPT2-3周。复习路径1个月理论梳理重温《Geoffrey Hinton - Representing Part-Whole Hierarchies》1天理解Transformer局限性。RAG巩固学习《Douwe Kiela - Retrieval Augmented Language Models》和《Knowledge Graphs for RAG》1-2周。中文视角复习《清华大学NLP公开课》梳理本地化应用1周。前沿跟踪关注CS25 V5最新讲座https://web.stanford.edu/class/cs25/了解2025年进展。其他建议实践驱动利用nanoGPT、LLMs From Scratch等项目进行开发实践。社区参与加入OpenAI Academy或Hugging Face社区与专家交流。持续学习定期关注DeepLearning.AI、斯坦福CS25等平台更新。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 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。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】