学习内容概览
模型解析：深入了解Transformer预训练语言模型的底层架构。
本地部署：学习Ollama安装配置及DeepSeek大模型的部署流程。
训练微调：掌握指令微调技术和人类反馈强化学习（RLHF+PPO）算法的应用。
实战应用：通过具体案例，提升在实际场景中的应用能力。
课程优势
本视频教程由陈敬雷老师主讲，他编写了配套教材《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》。该书结合实践视频内容，帮助学习者从静态理论和动态实战两方面高效掌握知识体系。
技术前沿：涵盖最新流行的DeepSeek、GPT-4/5及Sora等技术路径。
工业级项目经验：课程基于实际的互联网一线开发案例。
教材配套：通过《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）深入理解技术细节。
课程亮点
技术本源深度挖掘
解析Transformer预训练语言模型的核心架构，比较不同技术路径的优劣。掌握从基础构建到功能实现的大模型逻辑，并通过代码实践加深对理论的理解。
实战能力层层递进
Prompt工程：系统学习精准指令的编写方法，激发大模型潜力。
人类反馈强化学习：深入探讨马尔科夫决策过程（MDP）及PPO算法的应用，实现更贴合需求的输出效果。
本地部署与管理：全面讲解Ollama平台的使用技巧，包括从安装到接口调用等各个环节。
前沿趋势精准把握
解析GPT智能涌现原理，理解上下文学习能力如何驱动模型性能提升。前瞻通用人工智能（AGI）的发展方向，帮助技术爱好者提前布局未来的技术高地。
课程模块详解
基础理论：介绍大模型的基本概念与技术框架。
实践操作：通过具体的开发流程和代码示例进行练习。
高级应用：探讨前沿技术和应用场景。
1-1 Unsloth：革新DeepSeek大模型训练微调开发工具.mp4
1-2 DeepSeek训练微调代码实践.mp4
1-3 DeepSeek-R1：模型文件全解析与实战指南.mp4
1-4 本地运行DeepSeek-R1满血版大模型.mp4
1-5 Ollama 框架详解：本地部署 DeepSeek 大模型实战指南.mp4
1-6 Open WebUI 全方位解析：自托管 AI 平台功能与应用.mp4
1-7 Ollama 安装与 DeepSeek 大模型部署全流程操作实践.mp4
1-8 人类反馈强化学习RLHF与马尔科夫决策过程.mp4
1-9 AI智能体Dify集成DeepSeek和阿里通义千问等大模型.mp4
2-1 PPO 强化学习算法.mp4
2-2 大模型人类反馈强化学习对齐.mp4
2-3 人类反馈强化学习 RLHF+PPO 代码实践.mp4
2-4 大模型思维链推理COT.mp4
课程资料.zip
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