咕泡第五期-AI大模型零基础到商业实战全栈课（完结）

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咕泡第五期-AI大模型零基础到商业实战全栈课（完结）
　 07 第七章 【产品篇】AI-Native产品设计
　 04 第四章 第三阶段（L3）-AI大模型的工作原理与优化
　 01 第一章【导学篇】：0基础学习导入
　 15 常见问题答疑
　 12 【实战篇】：LangChain 零基础入门到企业级应用实战
　 06 第六章 第五阶段（L5）：从模型训练到模型微调入门到精通
　 14 Dify零基础教程
　 08 第八章【应用篇】：小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用
　 02 第二章 第一阶段（L1）-0基础快速入门AI大模型应用与实战
　 03 第三章 第二阶段（L2）：AI大模型的企业级应用
　 09 【部署篇】：从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署
　 11 【基础篇】：Python数据科学必备工具包实战
　 13 RAG 入门核心原理到企业级智能交互应用实战
　 05 第五章 第四阶段（L4）-AI大模型的企业级项目实战
　 10 【基础篇】：Python快速入门
　　 28 深入浅出了解多模态模型.mp4
　　 24 探索揭秘神经网络奥秘.mp4
　　 26 揭秘Transformer的工作原理.mp4
　　 23 从“NLP 技术”到“Al大模型”.mp4
　　 29 国产大模型 DeepSeek深度剖析.mp4
　　 22 AI大模型产品设计与落地.mp4
　　 31 AI大模型微调实战(下).mp4
　　 32 大模型微调项目实践.mp4
　　 33 GPU与 CUDA 以及AI大模型企业级部署方案.mp4
　　 30 AI大模型微调实战(上).mp4
　　 27 揭秘Transformer的工作原理（二）.mp4
　　 25 揭秘神经网络及Transformer的工作原理.mp4
　　 02 0基础前置学习.mp4
　　 01 3月12日-AI大模型学习指南-1.mp4
　　 333 Coze自定义代码节点.mp4
　　 334 深入浅出通俗理解什么是MCP.mp4
　　 332 20250320_课程中的python项目运行方法.mp4
　　 133 从感觉到数据：为智能系统定义可度量的价值口径.mp4
　　 138 写出可落地的PRD：让每一行描述都能被模型执行.mp4
　　 134 画出智能流程：对话、回退与责任边界的设计术.mp4
　　 139 用数据回答质疑：如何拆解“贵、准、安全”三种挑战.mp4
　　 130 重写产品经理的定义：从需求执行者到智能系统的导演.mp4
　　 136 让系统理解你：提示词设计的产品思维.mp4
　　 131 判断一件事是否值得智能化：从想法到ROI的计算逻辑.mp4
　　 135 搭建数据脊梁：让系统拥有可学习的知识底座.mp4
　　 132 让知识流动起来：设计可被调用的知识结构.mp4
　　 137 原型不是Demo：用可执行逻辑验证可行性.mp4
　　 328 2.应用工具箱.mp4
　　 327 1.Ai应用的创建.mp4
　　 330 4.知识库.mp4
　　 331 5.发布应用.mp4
　　 329 3.工作流.mp4
　　 326 0.环境安装和本地部署Dify.mp4
　　 159 2-选择器的使用方法.mp4
　　 170 8-输出与展示配置.mp4
　　 140 4-智能体测试与输出节点.mp4
　　 164 2-数据清洗与处理.mp4
　　 147 6-视频节点构建与错误分析.mp4
　　 168 6-数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4
　　 173 3-影刀流程配置方法实例.mp4
　　 143 2-做剧本节点系统提示词方法.mp4
　　 157 5-得到合成后的视频.mp4
　　 137 1-循环节点方法解读.mp4
　　 175 5-完成文案采集的全部功能.mp4
　　 161 4-知识库构建与匹配方法.mp4
　　 160 3-数据库与大模型的匹配方法.mp4
　　 133 2-插件配置方法与参数.mp4
　　 169 7-不同可视化图表配置方法.mp4
　　 138 2-循环中参数的定义方法.mp4
　　 148 7-图像生成节点错误调试并保险.mp4
　　 163 1-效果演示与数据读取.mp4
　　 172 2-影刀安装方法.mp4
　　 151 10-选修：自定义插件配置方法实例.mp4
　　 136 5-智能体配置方法.mp4
　　 144 3-完成剧本节点输出.mp4
　　 156 4-剪映草稿添加素材方法.mp4
　　 155 3-时间线和素材绑定方法.mp4
　　 165 3-结合DeepSeek构建代码节点.mp4
　　 149 8-视频生成节点容易违规的解决方法.mp4
　　 142 1-做视频素材业务逻辑分析.mp4
　　 150 9-选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4
　　 166 4-结合DeepSeek进行数据分析.mp4
　　 174 4-执行循环操作.mp4
　　 158 1-对话流配置与创建.mp4
　　 132 1-工作流要完成的任务与节点定义.mp4
　　 141 5-批处理的作用与效果.mp4
　　 162 5-汇总输出与测试.mp4
　　 146 5-图像违规词限制与运镜节点.mp4
　　 135 4-结束节点配置.mp4
　　 139 3-续写新闻稿件方法(循环中间变量使用).mp4
　　 167 5-配置插件把分析结果存在excel里.mp4
　　 145 4-画面描述与图像生成节点构建.mp4
　　 154 2-剪映插件介绍.mp4
　　 152 11-选修：工作流中添加视频插件.mp4
　　 171 1-影刀RPA分析.mp4
　　 134 3-大模型节点配置方法.mp4
　　 153 1-时间线定义方法.mp4
　　 87 llamafactory-webui面板配置与训练推理流程演示.mp4
　　 115 1.大模型部署基础.mp4
　　 118 4.Ollama实战部署.mp4
　　 80 课程大纲介绍.mp4
　　 90 2.数据集的构建.mp4
　　 103 2.集体通信原语和网络拓扑.mp4
　　 119 5.VLLM高效推理框架部署.mp4
　　 88 llamafactory-webui难点参数理论讲解.mp4
　　 102 1.分布式训练基础与网络环境配置.mp4
　　 89 1.数据集的来源与llamafactory中的数据集.mp4
　　 108 7.实战三-多机多卡分布式微调实战.mp4
　　 92 4.项目实战一：lora微调演示.mp4
　　 107 6.实战二-FSDP&DDP单机多卡分布式微调.mp4
　　 93 5.BAdam&Galora微调原理讲解.mp4
　　 98 AWQ量化算法原理介绍.mp4
　　 85 云算力租赁介绍.mp4
　　 121 7.大模型生命周期管理.mp4
　　 111 3和4一起：基于特征的知识蒸馏.mp4
　　 81 大模型训练主要阶段与应用价值.mp4
　　 114 7.知识蒸馏项目实战-修改.mp4
　　 122 1.综合项目需求分析.mp4
　　 96 PTQ量化原理.mp4
　　 116 2.大模型推理的优化技术.mp4
　　 120 6.SGlang介绍与使用.mp4
　　 105 4. 其他分布式训练优化操作要点.mp4
　　 94 6.大模型加速技术.mp4
　　 109 1.什么是知识蒸馏-修改.mp4
　　 101 实战项目三：GPTQ量化实战.mp4
　　 125 4.大模型未来发展趋势.mp4
　　 117 3.RestfulAPI与gRPC API的使用.mp4
　　 91 3.微调方法理论介绍与日志监控.mp4
　　 99 HQQ量化算法原理介绍.mp4
　　 126 5.AI工程师的职业发展路径.mp4
　　 83 主流显卡介绍与选择.mp4
　　 106 5.实战一-deepspeed&DDP单机多卡分布式微调.mp4
　　 110 2.基于响应的知识蒸馏-修改.mp4
　　 104 3.分布式微调训练框架与技术.mp4
　　 82 大模型微调难点与挑战.mp4
　　 86 llamafactory项目介绍与安装部署.mp4
　　 100 实战项目二：Galora全量参数微调实战与tensorboard使用.mp4
　　 95 量化核心原理介绍.mp4
　　 123 2.综合项目数据处理与训练数据集构建.mp4
　　 113 6.大模型知识蒸馏难点与解决案例分享-修改.mp4
　　 84 本地微调环境搭建.mp4
　　 112 5.关系型知识蒸馏-修改.mp4
　　 124 3.模型训练优化与高效推理部署.mp4
　　 97 QTA量化算法原理介绍.mp4
　　 261 1-002 api_key设置.mp4
　　 260 1-001 Langchain简介.mp4
　　 314 12-问题改写_demo.mp4
　　 294 3-多重状态.mp4
　　 279 5- SQL 查询.mp4
　　 315 13-问题改写_rerank_demo.mp4
　　 317 15-问题分解_demo.mp4
　　 265 3-002 示例选择器.mp4
　　 283 9 - Agent.mp4
　　 312 10-生成_demo.mp4
　　 324 22-结构化搜索.mp4
　　 284 1-Agent简介.mp4
　　 301 2 - 子图.mp4
　　 310 8-检索.mp4
　　 309 7-检索.mp4
　　 297 2-断点.mp4
　　 303 1-介绍.mp4
　　 285 2- LangGraph和Agent.mp4
　　 268 4-001 文档加载器.mp4
　　 295 4-修剪过滤消息.mp4
　　 273 5-003 链-总结链.mp4
　　 277 3- 结构化提取.mp4
　　 290 4- react agent.mp4
　　 304 2- 索引part1.mp4
　　 288 2-langraph中的链.mp4
　　 308 6-索引全流程demo.mp4
　　 267 3-004 输出解析part2.mp4
　　 292 1-图状态一览.mp4
　　 291 5- agent和记忆.mp4
　　 299 4 - 动态断点.mp4
　　 274 6-001 Agent智能体简介.mp4
　　 305 3-索引part2.mp4
　　 300 1-并行运行.mp4
　　 296 1-流式输出.mp4
　　 272 5-002 链-简单顺序链.mp4
　　 323 21-路由demo.mp4
　　 307 5-索引part4_总结.mp4
　　 293 2-图状态更新.mp4
　　 271 5-001 记忆.mp4
　　 322 20-路由.mp4
　　 286 3-基础介绍_demo.mp4
　　 269 4-002 文档分割器.mp4
　　 280 6- 代码理解.mp4
　　 289 3-路由.mp4
　　 287 1-简单的图.mp4
　　 325 23-结构化搜索demo.mp4
　　 276 2-上下文问答.mp4
　　 282 8 - 聊天机器人.mp4
　　 281 7- api交互.mp4
　　 311 9-生成.mp4
　　 313 11-问题改写.mp4
　　 319 17-问题回退demo.mp4
　　 318 16-问题回退.mp4
　　 278 4-评估.mp4
　　 266 3-003 输出解析part1.mp4
　　 270 4-003 文档检索.mp4
　　 316 14-问题分解.mp4
　　 320 18-虚拟文档.mp4
　　 302 3-Map reduce控制流.mp4
　　 298 3-外部控制修改图状态.mp4
　　 262 2-001 Langchain中的基本数据结构.mp4
　　 321 19-虚拟文档demo.mp4
　　 263 2-002 模型种类.mp4
　　 306 4- 索引part3_词嵌入demo.mp4
　　 264 3-001 提示.mp4
　　 275 1-总结摘要.mp4
　　 167 【粗剪】DeepSeek-R1+VLLM本地部署保姆级攻略.mp4
　　 170 Ubuntu环境下安装LangChain-ChatChat+Deepseek实现本地知识库管理.mp4
　　 166 2月22日Ubuntu+Deepseek-R1+Ollama+Dify实现旅行助手Agent-1.mp4
　　 169 2月27日-Window环境下LangChain_ChatChat+Deepseek-R1搭建本地知识库.mp4
　　 173 3月21日 Window+Deepseek+RagFlow本地部署教程.mp4
　　 160 20250214_Anaconda环境管理工具的安装教程.mp4
　　 172 jupyter notebook配置方法-1.mp4
　　 162 20250217_使用Pycharm+OpenAI运行第一个大模型案例.mp4
　　 171 20241225_AnythingLLM+Ollama基于本地私有化大模型搭建RAG知识库.mp4
　　 168 Ubuntu24环境下部署Video-LLaVA-2视频理解大模型.mp4
　　 164 _ollama+deepseek+anythingllm.mp4
　　 165 2月21日 Window环境Deepseek+Ollama+Dify搭建个人旅行助手-1.mp4
　　 163 20250218_hanlp本地运行出现的问题及操作步骤分析.mp4
　　 161 20250217_Pycharm环境安装与破解及整合Anaconda.mp4
　　 12 RAG检索增强生成技术实战.mp4
　　 14 Embeddings和向量数据库（二）.mp4
　　 15 RAG 企业级落地实战优化.mp4
　　 17 大模型应用开发框架Llamalndex.mp4
　　 21 深入浅出 A2A协议以及应用实战.mp4
　　 13 Embeddings和向量数据库.mp4
　　 16 掌握LangChain实现Al大模型应用.mp4
　　 19 AI工作流应用开发实战.mp4
　　 18 LangChain实现企业级Agent智能体.mp4
　　 20 MCP模型上下文协议概述与应用实战.mp4
　　 04 大模型核心概念和基础原理.mp4
　　 07 掌握Al编程让普通人也能开发各种技术应用 .mp4
　　 11 N8N 快速入门到应用实战.mp4
　　 03 recordclip-20250902140331-787f14.mp4
　　 10 Dify快速入门到应用实战.mp4
　　 09 自动化AI工作流原理与实战.mp4
　　 06 GPTs与 Function Calling开发Al大模型应用.mp4
　　 07 掌握Al编程让普通人也能开发各种技术应用.mp4
　　 08 掌握Coze玩转Al大模型应用.mp4
　　 05 提示词工程(Prompt Engineering).mp4
　　 221 8-merge操作.mp4
　　 208 11-随机模块.mp4
　　 241 9-绘图细节设置.mp4
　　 219 6-对象操作.mp4
　　 211 14-练习题-1.mp4
　　 236 4-条形图.mp4
　　 220 7-对象操作2.mp4
　　 257 9Facetgrid使用方法.mp4
　　 253 5单变量分析绘图.mp4
　　 228 15-Groupby操作延伸.mp4
　　 240 8-盒图细节.mp4
　　 205 8-数组生成函数.mp4
　　 256 8分类属性绘图.mp4
　　 216 3-Pandas索引.mp4
　　 207 10-四则运算.mp4
　　 233 1-Matplotlib概述.mp4
　　 217 4-groupby操作.mp4
　　 204 7-数组形状操作.mp4
　　 212 15-练习题-2.mp4
　　 243 11-直方图与散点图.mp4
　　 210 13-数组保存.mp4
　　 239 7-盒图绘制.mp4
　　 232 19-大数据处理技巧.mp4
　　 203 6-排序操作.mp4
　　 222 9-显示设置.mp4
　　 255 7多变量分析绘图.mp4
　　 223 10-数据透视表.mp4
　　 218 5-数值运算1.mp4
　　 198 1-Numpy概述.mp4
　　 224 11-时间操作.mp4
　　 226 13-Pandas常用操作.mp4
　　 251 3调色板.mp4
　　 245 13-pie图.mp4
　　 214 1-Pandas概述.mp4
　　 199 2-Array数组.mp4
　　 231 18-Pandas绘图操作.mp4
　　 254 6回归分析绘图.mp4
　　 202 5-数值运算.mp4
　　 234 2-子图与标注.mp4
　　 201 4-数组类型.mp4
　　 206 9-常用生成函数.mp4
　　 229 16-字符串操作.mp4
　　 209 12-文件读写.mp4
　　 242 10-绘图细节设置2.mp4
　　 259 11热度图绘制.mp4
　　 252 4调色板颜色设置.mp4
　　 244 12-3D图绘制.mp4
　　 230 17-索引进阶.mp4
　　 227 14-Pandas常用操作2.mp4
　　 258 10Facetgrid绘制多变量.mp4
　　 200 3-数组结构.mp4
　　 237 5-条形图细节.mp4
　　 250 2风格细节设置.mp4
　　 215 2-Pandas基本操作.mp4
　　 213 16-练习题-3.mp4
　　 238 6-条形图外观.mp4
　　 248 0-课程简介1.mp4
　　 246 14-子图布局.mp4
　　 249 1整体布局风格设置.mp4
　　 247 15-结合pandas与sklearn.mp4
　　 235 3-风格设置.mp4
　　 225 12-时间序列操作.mp4
　　 363 14-虚拟环境介绍.mp4
　　 356 7-千问embedding调用.mp4
　　 353 4-PDF文档解析工具.mp4
　　 367 18-LangChain的基本使用.mp4
　　 366 17-LangChain核心组件介绍.mp4
　　 361 12-基于向量检索的RAG实现.mp4
　　 359 10-向量数据库的介绍.mp4
　　 351 2-RAG的概念和LLM的局限性.mp4
　　 360 11-ChromaDB演示.mp4
　　 357 8-向量间的相似度计算.mp4
　　 355 6-向量与Embeddings的定义.mp4
　　 364 15-Jupyter notebook使用介绍.mp4
　　 362 13-基于RAG实现智能问答系统.mp4
　　 354 5-文本的切割.mp4
　　 365 16-LangChain基本介绍.mp4
　　 352 3-RAG流程.mp4
　　 358 9-根据关键字检索.mp4
　　 196 22-Python练习题-1.mp4
　　 187 13-判断结构.mp4
　　 177 4-Python简介.mp4
　　 181 7-2-List基础结构.mp4
　　 191 17-异常处理模块.mp4
　　 183 9-字典基础定义.mp4
　　 188 14-循环结构.mp4
　　 182 8-List核心操作.mp4
　　 193 19-类的基本定义.mp4
　　 197 23-Python练习题-2.mp4
　　 190 16-模块与包.mp4
　　 184 10-字典的核心操作.mp4
　　 186 11-赋值机制.mp4
　　 185 11-Set结构.mp4
　　 174 1-Python环境配置.mp4
　　 175 2-Python库安装工具.mp4
　　 195 21-时间操作.mp4
　　 176 3-Notebook工具使用.mp4
　　 178 5-Python数值运算.mp4
　　 180 7-1-索引结构.mp4
　　 179 6-Python字符串操作.mp4
　　 194 20-类的属性操作.mp4
　　 192 18-文件操作.mp4
　　 189 15-函数定义.mp4
　　 78 第七章-引导式对话系统面临的挑战及解决方案.mp4
　　 34 企业级AI销售助手应用实战.mp4
　　 34 第三章：剖析ChatBI的技术原理.mp4
　　 65 7.4 项目二：金融投资虚拟顾问(多用户对话状态管理多智能体多MCP系统的实现).mp4
　　 69 第四章-对话流程编排的集中实现方案与优劣对比.mp4
　　 75 第六章-6.2-对话系统整体代码实现.mp4
　　 77 第六章-6.4-工程化部署编写API接口.mp4
　　 68 第三章-槽位抽取方案比较与选型.mp4
　　 54 第六章-向量知识库热更新实战修改版本.mp4
　　 43 第一章(RAG原理+挑战与知识库的构建)修改版本.mp4
　　 48 第四章-实战案例一(4.2-1 词缀树的检索)修改版本.mp4
　　 45 第三章(常用RAG代码实操1-稠密检索器).mp4
　　 50 第五章-实战案例二-(5.1 需求分析、软件设计)修改版本.mp4
　　 74 第六章-6.1-工具定义与功能函数实现介绍.mp4
　　 76 第六章-6.3-代码调试与前端页面搭建.mp4
　　 57 3.MCP三种协议详解.mp4
　　 64 7.3 项目二：金融投资虚拟顾问(转人工MCP&股价预测MCP&多智能体多MCP运行编排).mp4
　　 41 第八章(a)：langGraph+MCP实现ChatBI主流程搭建.mp4
　　 56 2.MCP server的编写与并联串联调用原理.mp4
　　 37 第五章(b)-项目一：text2sql&text2python MCP的实现.mp4
　　 71 第五章-5.1-案例背景讲解.mp4
　　 32 第一章：课程任务介绍.mp4
　　 62 7.1项目二：金融投资虚拟顾问(业务背景+技术架构).mp4
　　 49 第四章-实战案例一(4.2-2 项目整体代码实现).mp4
　　 38 第五章(c)-项目一：机器学习MCP+多协议MCP客户端的编写.mp4
　　 61 6.多智能体框架AgentSDK的基本用法.mp4
　　 73 第六章-6.0-用户数据持久化打码修改版本.mp4
　　 33 第二章chatBI的优势与挑战修改.mp4
　　 72 第五章-5.2-前端演示.mp4
　　 46 第三章(常用RAG代码实操2-稀疏+集成检索器).mp4
　　 66 第一章-引导式对话系统是什么.mp4
　　 47 第四章-实战案例一(4.1 需求分析、软件设计与ES的使用)修改版本.mp4
　　 59 4.2项目一：股价心理按摩师(服务端-客户端完整代码编写).mp4
　　 44 第二章(常用检索-增强-生成方法介绍+扩展).mp4
　　 40 第七章：langGraph的基本用法修改.mp4
　　 51 第五章-实战案例二-(5.2 知识库构建、4种检索器构建)修改版本.mp4
　　 36 第五章(a)-项目一：项目背景&数据结构介绍修改.mp4
　　 70 第四章结束后的代码实操讲解(流式+非流式Functionca.mp4
　　 42 第八章(b)：langGraph+MCP项目测试+工程化部署修改.mp4
　　 67 第二章-引导式对话系统主要面临的挑战.mp4
　　 39 第六章：中心化智能体架构的缺陷与去中心化多智能体langGraph架构.mp4
　　 55 1.MCP介绍与底层原理修改版本.mp4
　　 63 7.2 项目二：金融投资虚拟顾问(金融文章检索MCP&金融RAG MCP的实现).mp4
　　 35 第四章：驱动ChatBI的核心能力MCP理论介绍.mp4
　　 53 第五章-实战案例二(5.4 检索效果测试与工程化部署)修改版本.mp4
　　 52 第五章-实战案例二-(5.3 知识库检索整体代码实现1+2整合)修改版本.mp4
　　 58 4.1项目一：股价心理按摩师(项目背景+需求分析+技术架构).mp4
　　 60 5.多智能体框架+多MCP适用场景.mp4

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赚到钱，无非是 无数微小里程碑叠加的结果 。

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今日鞭策：一个人失败很少，只能说明他没有在做新事。再微小的成功，都值得庆祝。

DuWe***

执行前先问自己：我能不能低成本跑通一次？