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大模型开发部署全攻略之深度算法与实战
在当前人工智能技术迅猛发展的时代，大模型已成为推动产业智能化升级的核心引擎。然而，从理论到落地，开发者常面临算法理解不深、工程实践脱节、异构计算复杂等挑战，导致模型开发效率低下、部署困难，难以满足真实…
在当前人工智能技术迅猛发展的时代，大模型已成为推动产业智能化升级的核心引擎。然而，从理论到落地，开发者常面临算法理解不深、工程实践脱节、异构计算复杂等挑战，导致模型开发效率低下、部署困难，难以满足真实业务场景的高效需求。
为此，特邀资深AI算法与工程专家，结合多年大模型研发与部署经验，带来这门系统化实战课程。课程将深入算法原理与工程实践，帮助学员打通从基础到应用的完整链路。
本课程旨在系统讲解大模型开发与部署的全流程，涵盖PyTorch框架、深度学习基础、模型优化与推理、异构计算及图像视频处理等核心模块。学员将通过房价预测、分类模型等实战项目，掌握高可用模型的设计、训练与部署能力，具备独立解决复杂AI工程问题的实力。
第一章 数据科学与数学基础及工具概览
- 第一节 数据科学与数学基础及工具概览（上）
- 第二节 数据科学与数学基础及工具概览（中）
- 第三节 数据科学与数学基础及工具概览（下）
第二章 PyTorch框架基础与环境搭建
- PyTorch框架基础与环境搭建
第三章 PyTorch与NumPy对比及张量操作
- 第一节 PyTorch与NumPy对比及张量操作（上）
- 第二节 PyTorch与NumPy对比及张量操作（中）
- 第三节 PyTorch与NumPy对比及张量操作（下)
第四章 深度学习基础与数据集分析
- 第一节 深度学习基础与数据集分析（上）
- 第二节 深度学习基础与数据集分析（下）
第五章 线性回归模型与损失函数
- 线性回归模型与损失函数
第六章 线性回归模型重构与可视化
- 线性回归模型重构与可视化
第七章 房价预测项目优化与推理
- 第一节 房价预测项目优化与推理（上）
- 第二节 房价预测项目优化与推理（下）
第八章 自定义复杂模型与分类算法
- 第一节 自定义复杂模型与分类算法（上）
- 第二节 自定义复杂模型与分类算法（下）
第九章 分类算法推理与深度学习流程
- 分类算法推理与深度学习流程
第十章 数据读取、模型搭建与评估
- 第一节 数据读取、模型搭建与评估（上）
- 第二节 数据读取、模型搭建与评估（下）
第十一章 异构计算与数据处理算法
- 第一节 异构计算与数据处理算法（上）
- 第二节 异构计算与数据处理算法（下）
第十二章 图像处理工具与基础操作
- 第一节 图像处理工具与基础操作（上）
- 第二节 图像处理工具与基础操作（下）
第十三章 视频处理与图像卷积应用
- 视频处理与图像卷积应用
李晓华
夏威夷太平洋大学 AI硕士 副讲师