本课程是一场深度学习大模型实战训练营，旨在帮助学习者深入掌握人工智能领域的顶尖技术和应用实践。通过理论与实践相结合的教学方式，学员将深入了解大型模型的原理、构建方法和应用场景。
课程内容涵盖了深度学习的基础知识、大型模型的构建与训练、以及实际应用案例的解析。学员将学习到如何使用最新的AI技术解决现实世界中的复杂问题，并在课程结束时具备独立开发和部署AI大型模型的能力。
(1)\01 第一课；目录中文件数:5个
├─01_机器学习基本概念.mp4
├─02_模型训练流程.mp4
├─03_模型训练基本概念.mp4
├─04_模型训练基本概念-激活函数与损失函数.mp4
├─Chapter01_深度学习基础.pdf
(2)\02 第二课；目录中文件数:11个
├─01 分类器与评估指标.mp4
├─02 第一次课间答疑.mp4
├─03评估指标与经典模型.mp4
├─04 第二次课间答疑.mp4
├─05 seq2seq.mp4
├─06 Transformer基本流程.mp4
├─07 第三次课间答疑.mp4
├─08 Transformer Encoder.mp4
├─09 Transformer多头注意力机制.mp4
├─Attention Is All You Need_unlocked.pdf
├─Chapter01_深度学习基础_unlocked.pdf
(3)\03 第三课；目录中文件数:8个
├─01_Transformer Encoder.mp4
├─02_1021第一次课间答疑.mp4
├─03_Transformer Decoder.mp4
├─04_BERT.mp4
├─05_1021第二次课间答疑.mp4
├─06_第三次课间答疑+BERT&T5+深度学习优化策略.mp4
├─07_CUDA与GPU基本概念.mp4
├─08_第四次课间答疑+GPU并行训练策略.mp4
(4)\04 第四课；目录中文件数:6个
├─01_整体代码框架介绍+CPU训练代码讲解01.mp4
├─02_第一次课间答疑.mp4
├─03_CPU训练代码讲解02+BERT代码Debug01.mp4
├─04_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.mp4
├─05_训练代码启动.mp4
├─06_第三次答疑+智能对话系统概述+训练结果说明+重点总结.mp4
(5)\03 第三课\课件&资料；目录中文件数:3个
├─01-Chapter-01 深度学习基础_unlocked.pdf
├─02-AutoDL使用文档_unlocked.pdf
├─03-拓展分享-BERT源码解析.pdf
(6)\04 第四课\课件&资料&代码；目录中文件数:1个
├─BertClassifier.zip
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