知乎AI 大模型全栈工程师培养计划第八期、第九期笔记-百度网盘-下载

知乎AI 大模型全栈工程师培养计划第八期、第九期 同步更新
随着人工智能技术的迅猛发展，大模型作为当前研究的热点方向之一，吸引了众多企业和研究机构的关注。为了培养更多具备大模型开发能力的专业人才，知乎AI特别推出了《大模型全栈工程师培养计划》，目前已进入第八期和第九期的同步更新阶段。

培养目标
本计划旨在通过系统化的课程体系和丰富的实践机会，帮助学员全面掌握大模型相关的知识和技能，包括但不限于：

理论基础：深度学习基础、自然语言处理、计算机视觉等领域的核心概念。
模型结构：Transformer架构及其变体、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等常见模型的设计思想。
训练优化：梯度下降法、动量法、Adam优化器等常用优化算法，以及数据增强、早停法等训练技巧。
工程实现：使用PyTorch、TensorFlow等框架进行模型训练和部署，了解模型服务化的过程。
特色亮点
双师制教学：每门课程均由两位资深导师共同负责，一位负责理论讲解，另一位负责实践指导，确保学员既能理解原理又能掌握实操。
项目驱动：课程中穿插多个实战项目，涵盖文本分类、情感分析、图像识别等多个任务，帮助学员将所学知识应用于实际问题解决。
职业规划：提供个性化的职业规划服务，帮助学员明确发展方向，对接优质就业资源。