AI大模型是指擁有超大規模參數和超強計算資源的機器學習模型，能夠處理海量數據，完成各種復雜任務，如自然語言處理、圖像識別等，其工作原理主要基于深度學習技術，通過模擬人腦的神經元結構，對輸入數據進行多層抽象和處理，從而實現對復雜任務的學習和預測，它的訓練過程通常包括數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估等步驟。

授課類目	授課大綱
大鎮型開發基礎	開源大模型本地部署、硬件及開發環境要求、提示詞工程、基于Llama3構建本地大模型實戰、基于ChatGLN枸建本地大模型實戰。
Agent開發	Agent開發基礎、Agent工具-Coze、ReAct使用、自定義Agent工具、舔狗模擬器實戰、基于Agent利Tools的旅探小助手實戰。
LangChain	LangChain框架實戰、Function Calling、LangSmith、LangGraph.llamalndex、實時天氣查詢助手實戰、基于ChatGPT的醫聊精靈實戰、星運大師實戰。
RAG實戰	RAG介紹及理論基礎、Embeclcling模型、文檔解析與拆分策略優化、向量數據庫實踐、考神助手實戰、基于GLM4的智能學習助教實戰、高者政策通智能問答實戰。
模型微調	大模型微調極速入門、Embeclcling模型微調(BGE)、BGE模型微調實戰、使用LORA微調ChatCGLM實戰。
技術持續更新	語音TT$技術應用(chatTTS、GPT-SoVITS-V2)、多模態模型技術應用(CogVLM2、LaVA)、GraphRAG一知識圖譜+大模型、構建自己的GraphRAG應用一小說解析器實戰。