文章最后更新时间:2024-10-01 16:20:22

尚硅谷-AI大模型实战训练营-猫爪运营资源站

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尚硅谷-AI大模型实战训练营是一门专注于深度学习与自然语言处理(NLP)领域的专业课程。课程从机器学习的基本概念出发,逐步深入到模型训练流程、激活函数与损失函数等基础知识。在后续章节中,课程将涵盖分类器与评估指标、Transformer架构及其内部机制如多头注意力机制等内容,并通过seq2seq模型的应用加深理解。此外,课程还探讨了BERT等先进的预训练模型,并提供了关于CUDA与GPU加速计算的基础知识。在实践环节,学员将有机会接触完整的代码框架,包括BERT分类器的设计与调试,以及如何利用多GPU进行高效训练。本课程不仅包含理论讲解,还有丰富的课间答疑和实战经验分享,帮助学员全面掌握AI大模型的核心技术和应用技巧。

课程目录
├──01 第一课
|   ├──01_机器学习基本概念.mp4  104.02M
|   ├──02_模型训练流程.mp4  98.60M
|   ├──03_模型训练基本概念.mp4  100.76M
|   ├──04_模型训练基本概念-激活函数与损失函数.mp4  81.17M
|   └──Chapter01_深度学习基础.pdf  24.00M
├──02 第二课
|   ├──01 分类器与评估指标.mp4  90.93M
|   ├──02 第一次课间答疑.mp4  16.40M
|   ├──03评估指标与经典模型.mp4  95.66M
|   ├──04 第二次课间答疑.mp4  12.27M
|   ├──05 seq2seq.mp4  29.61M
|   ├──06 Transformer基本流程.mp4  48.06M
|   ├──07 第三次课间答疑.mp4  31.86M
|   ├──08 Transformer Encoder.mp4  80.47M
|   ├──09 Transformer多头注意力机制.mp4  36.44M
|   ├──Attention Is All You Need_unlocked.pdf  13.48M
|   └──Chapter01_深度学习基础_unlocked.pdf  24.22M
├──03 第三课
|   ├──课件&资料
|   |   ├──01-Chapter-01 深度学习基础_unlocked.pdf  22.39M
|   |   ├──02-AutoDL使用文档_unlocked.pdf  14.09M
|   |   └──03-拓展分享-BERT源码解析.pdf  12.88M
|   ├──01_Transformer Encoder.mp4  99.61M
|   ├──02_1021第一次课间答疑.mp4  18.59M
|   ├──03_Transformer Decoder.mp4  53.09M
|   ├──04_BERT.mp4  44.62M
|   ├──05_1021第二次课间答疑.mp4  5.65M
|   ├──06_第三次课间答疑+BERT&T5+深度学习优化策略.mp4  62.37M
|   ├──07_CUDA与GPU基本概念.mp4  29.22M
|   └──08_第四次课间答疑+GPU并行训练策略.mp4  75.42M
└──04 第四课
|   ├──课件&资料&代码
|   |   └──BertClassifier.zip  1.16G
|   ├──01_整体代码框架介绍+CPU训练代码讲解01.mp4  134.26M
|   ├──02_第一次课间答疑.mp4  19.34M
|   ├──03_CPU训练代码讲解02+BERT代码Debug01.mp4  185.59M
|   ├──04_第二次答疑+BERT代码Debug02+多GPU训练代码讲解+Autodl使用及环境搭建.mp4  228.24M
|   ├──05_训练代码启动.mp4  21.48M
|   └──06_第三次答疑+智能对话系统概述+训练结果说明+重点总结.mp4  86.36M

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