文件清单 153 项

• 049-大模型加餐课(模型部署)_ev.mp4
• 048-大模型加餐课(面试指导)_ev.mp4
• 044-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4
• 043-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4
• 045-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4
• 042-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4
• 030-大模型开发工具longchain详解_ev.mp4
• 028-(新增)大模型Agent的原理及实践_ev.mp4
• 046-Stable Diffusion多模态大模型应用实战_ev.mp4

展开全部 153 项

• 025-电商虚拟试衣_ev.mp4
• 029-(新增)大模型Agent的原理及实践_ev.mp4
• 027-(新增)GPTs与Assistant API_ev.mp4
• 026-(新增)大模型开发工具Function Call的原理及实践_ev.mp4
• 023-企业级大模型定制平台_ev.mp4
• 022-企业级大模型定制平台_ev.mp4
• 024-企业级大模型定制平台_ev.mp4
• 020-大模型提示词_ev.mp4
• 11本AI大模型相关电子书.zip
• 简历模板.zip
• 截图.png
• 基于GPT2的医疗机器人聊天系统.pdf
• 趋动云使用《补充》.pdf
• 趋动云执行chatglm.pdf
• 2307.16789v2.pdf
• 作业.txt
• 大模型应用工具实战02.pdf
• 金融领域的行业动态分析.xmind
• 金融领域的行业动态分析.pdf
• 1.环境要求.pdf
• 多模态大模型(文生图).xmind
• 基于Bert+P-tuning的文本分类.xmind
• 怎么使用GPU?训练使用.pdf
• 基于BERT+PET实现文本分类.xmind
• LLM背景介绍.pdf
• 开源的LLM.pdf
• 大模型的微调.pdf
• 论文导读.zip
• 简历格式模板.zip
• 简历优化及面试注意事项.txt
• 大模型训练营2期—简历优化 .pdf
• 大模型训练营2期-大模型时代 .pdf
• PAI平台开通指南.pdf
• 虚拟试衣实践.pdf
• PAI_DSW的环境搭建.pdf
• 30 31-线性回归模型训练与预测_ev.mp4
• 29 30-线性回归模型构建_ev.mp4
• 28 29-线性回归数据集构建_ev.mp4
• 27 28-线性回归实现流程_ev.mp4
• 26 27-梯度下降算法_ev.mp4
• 23-自动微分模块_ev.mp4
• 24-线性回归简介_ev.mp4
• 22-张量的拼接操作_ev.mp4
• 20-张量的transpose和permute方法_ev.mp4
• 21-张量的view方法_ev.mp4
• 19-张量的squeeze和unsqueeze方法_ev.mp4
• 25 26-线性回归的损失函数_ev.mp4
• 18-张量的reshape方法_ev.mp4
• 16-张量的索引操作_ev.mp4
• 17-张量的多维索引_ev.mp4
• 15-张量的运算函数_ev.mp4
• 12-张量的基本运算_ev.mp4
• 14-张量的乘法运算_ev.mp4
• 10-数组转换为张量_ev.mp4
• 07-张量元素类型转换_ev.mp4
• 04-张量的基本创建方法_ev.mp4
• 13-张量的点乘运算_ev.mp4
• 09-张量转换为数组_ev.mp4
• 11-张量标量数值的获取_ev.mp4
• 08-张量创建内容总结_ev.mp4
• 01-深度学习简介_ev.mp4
• 05-线性张量和随机张量_ev.mp4
• 06-创建全0,全1和指定值的张量_ev.mp4
• 02-pytorch简介和安装方法_ev.mp4
• 03-pytorch内容说明_ev.mp4
• 22 23-transformer实现汉译英_ev.mp4
• 21 22-transformer结构介绍_ev.mp4
• 18 19-模型训练_ev.mp4
• 19 20-模型评估_ev.mp4
• 17 18-模型构建_ev.mp4
• 16-数据集获取_ev.mp4
• 15-价格分类案例需求分析_ev.mp4
• 14-反向传播算法_ev.mp4
• 09-神经网络的构建_ev.mp4
• 13-梯度下降算法_ev.mp4
• 12-损失函数_ev.mp4
• 08-常见的激活函数和选择方法_ev.mp4
• 05-sigmoid激活_ev.mp4
• 04-激活函数的作用_ev.mp4
• 02-神经元的设计_ev.mp4
• 20 21-NLP概述_ev.mp4
• 03-神经网络的构成_ev.mp4
• 11-神经网络的优缺点_ev.mp4
• 10-网络参数量的统计方法_ev.mp4
• 07-softmax激活_ev.mp4
• 06-relu激活_ev.mp4
• 01-神经网络内容简介_ev.mp4
• 2024最新黑马博学谷-AI大模型应用开发训练营2期/
• AI大模型 直播资料/
• 大模型前置课/
• AI大模型 赠送资料/
• 7月9日/
• 7月7日/
• 第一周-大模型必备Python语言/
• 7月21日/
• 7月4日/
• 7月2日/
• 7月16日/
• 7月25日/
• 7月11日/
• 6月30日/
• 6月27号/
• 6月25号/
• 6月1日/
• 5月30日/
• 6月7日/
• 6月20日/
• 5月28日/
• 7月28日/
• 7月23日/
• 7月18日/
• 7月14日/
• 6月8日/
• 6月4日/
• 6月13号/
• 6月15日/
• 6月22日/
• 6月18日/
• 6月11日/
• 7月29日/
• 6月24号/
• 课程资料/
• 第二章 pytorch框架/
• 第三章 神经网络/
• 第一章 Python 基础前置课/
• 01-code/
• 02-讲义/
• 02-软件/
• 03-代码/
• 01-讲义/
• 02-代码/
• 01-讲义(与7月18号一样)/
• 02-code/
• 03-code/
• 02-笔记/
• 04-拓展/
• 软件/
• 03-weights/
• 02-代码同7月25日代码/
• 代码同7月11号/
• 讲义/
• python基础/
• 神经网络/
• 深度学习基础/