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DeepSeek大模型技术开发
当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑各行各业，大模型作为AI领域的核心技术突破，已成为企业数字化转型和智能化升级的关键驱动力。然而，许多开发者在实际工作中面临大模型理论基础薄弱、技术选型困难、实践…
当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑各行各业，大模型作为AI领域的核心技术突破，已成为企业数字化转型和智能化升级的关键驱动力。然而，许多开发者在实际工作中面临大模型理论基础薄弱、技术选型困难、实践应用门槛高等痛点，难以将前沿技术有效落地。
为此邀请了DeepSeek大模型技术专家李晓华博士，基于多年研发与实践经验，精心打造《DeepSeek大模型技术开发》课程。专家们将深入浅出地解析大模型技术体系，分享一线实战心得，帮助学员系统掌握大模型开发全流程。
本课程从人工智能基础理论与大模型架构入手，逐步深入大模型运行环境搭建、底层原理剖析、部署调用实践等核心内容。通过系统学习，学员将全面了解大模型技术生态，掌握环境配置与模型调用的实操技能，具备独立完成大模型应用部署的能力，为职业发展注入强劲动力。
第一章 人工智能基础理论与大模型架构
- 1.1人工智能基础理论与大模型架构
- 1.2人工智能基础理论与大模型架构
- 1.3人工智能基础理论与大模型架构
第二章 大模型运行环境搭建与模型调用
- 2.1大模型运行环境搭建与模型调用
- 2.2大模型运行环境搭建与模型调用
- 2.3大模型运行环境搭建与模型调用
第三章 大模型底层原理与交互应用
- 3.1大模型底层原理与交互应用
- 3.2大模型底层原理与交互应用
- 3.3大模型底层原理与交互应用
- 3.4大模型底层原理与交互应用
第四章 大模型部署与调用实践
- 4.1大模型部署与调用实践
- 4.2大模型部署与调用实践
- 4.3大模型部署与调用实践
- 4.4大模型部署与调用实践
第五章 考试项目流程与streamlit环境搭建
- 5.1考试项目流程与streamlit环境搭建
- 5.2考试项目流程与streamlit环境搭建
第六章 streamlit封装考试项目与代码助手安装
- 6.1streamlit封装考试项目与代码助手安装
- 6.2streamlit封装考试项目与代码助手安装
第七章 大模型应用开发与RAG系统解析
- 7.1大模型应用开发与RAG系统解析
- 7.2大模型应用开发与RAG系统解析
第八章 向量化模型与RAG系统实践
- 8.1向量化模型与RAG系统实践
- 8.2向量化模型与RAG系统实践
- 8.3向量化模型与RAG系统实践
第九章 RAG多路召回与Agent应用
- 9.1RAG多路召回与Agent应用
- 9.2RAG多路召回与Agent应用
第十章 大模型微调技术与实战总结
- 10.1大模型微调技术与实战总结
- 10.2大模型微调技术与实战总结
李晓华
夏威夷太平洋大学 AI硕士 副讲师