本课程专为希望深入理解并掌握AI大模型技术的学员设计。课程内容涵盖从机器学习基础概念到高级模型如Transformer和BERT的实战应用。通过详细的视频教程和丰富的学习资料，学员将学习模型训练流程、评估指标、经典模型及深度学习优化策略。此外，课程还包括GPU并行训练策略和智能对话系统的开发，确保学员能够全面掌握AI大模型的核心技术，并能在实际项目中应用。
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尚硅谷AI大模型实战训练营：从基础到高级，掌握AI核心技术3.01 GB(mp4视频27节；pdf文档6个；zip压缩包1个；)
04 第四课
06_第三次答疑+智能对话系统概述+训练结果说明+重点总结.mp486.37MB05_训练代码启动.mp421.49MB04_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.mp4228.24MB03_CPU训练代码讲解02+BERT代码Debug01.mp4185.59MB02_第一次课间答疑.mp419.35MB01_整体代码框架介绍+CPU训练代码讲解01.mp4134.26MB课件&资料&代码
BertClassifier.zip1.16GB03 第三课
08_第四次课间答疑+GPU并行训练策略.mp475.43MB07_CUDA与GPU基本概念.mp429.23MB06_第三次课间答疑+BERT&T5+深度学习优化策略.mp462.38MB05_1021第二次课间答疑.mp45.66MB04_BERT.mp444.62MB03_Transformer Decoder.mp453.09MB02_1021第一次课间答疑.mp418.59MB01_Transformer Encoder.mp499.61MB课件&资料
03-拓展分享-BERT源码解析.pdf12.88MB02-AutoDL使用文档_unlocked.pdf14.09MB01-Chapter-01 深度学习基础_unlocked.pdf22.39MB02 第二课
Chapter01_深度学习基础_unlocked.pdf24.22MBAttention Is All You Need_unlocked.pdf13.48MB09 Transformer多头注意力机制.mp436.45MB08 Transformer Encoder.mp480.48MB07 第三次课间答疑.mp431.86MB06 Transformer基本流程.mp448.06MB05 seq2seq.mp429.61MB04 第二次课间答疑.mp412.28MB03评估指标与经典模型.mp495.67MB02 第一次课间答疑.mp416.41MB01 分类器与评估指标.mp490.93MB01 第一课
Chapter01_深度学习基础.pdf24MB04_模型训练基本概念-激活函数与损失函数.mp457.2MB03_模型训练基本概念.mp471MB02_模型训练流程.mp471.65MB01_机器学习基本概念.mp487.01MB
