黑马博学谷-AI大模型训练营2期

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关于“黑马博学谷-AI大模型训练营2期”的具体信息，通常这类训练营会涵盖以下内容：
AI基础：包括机器学习、深度学习的基本概念和算法。
大模型技术：如Transformer架构、BERT、GPT等。
实践项目：通过实际项目应用所学知识，如自然语言处理、计算机视觉等。
工具和框架：如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用。
高级主题：如模型优化、分布式训练、模型部署等。
官方网站：查看训练营的详细介绍和报名方式。
社交媒体：关注相关账号获取最新动态。
往期学员评价：了解训练营的质量和效果。
理论与技术：涵盖大模型基础理论、算法原理、模型训练与优化技巧等。
实战项目：包括主流大模型（如 Stable Diffusion）的应用开发实战，涉及文本生成、图像生成、多模态交互等场景。
工具与资源：提供配套电子书、代码示例、讲义及直播资料，部分内容涉及金融、虚拟实衣等行业案例。
就业支持：包含简历指导、面试技巧及就业推荐服务，帮助学员进入 AI 领域。
课程特色
实战导向：通过项目驱动教学，强调动手操作能力。
名师授课：由资深 AI 专家和讲师团队指导，确保教学质量。
全面覆盖：从基础理论到落地应用，形成完整知识体系。
适合人群
对 AI 对模型开发感兴趣的学生或职场人士；
希望提升 AI 技能的技术从业者；
有志于从事 AI 大模型应用开发的求职者。
课程形式
以线下授课为主，结合线上资源，提供灵活的学习支持。
最新动态
根据 2025 年 3 月的信息，该课程持续更新内容，新增行业案例（如金融领域分析）和工具实战（如 PAI 平台部署），并提供模型微调、开源 LLM 等进阶内容。
课程内容
全面系统：课程从基础的深度学习知识与 PyTorch 使用讲起，逐步深入到不同领域的大模型项目，涵盖大模型前置知识、应用工具实战、开发入门、主流大模型介绍、Prompt - Tuning 方法（包括入门、进阶及提示词工程应用）等4。还新增了如大模型开发工具 Function Call 的原理及实践、大模型 Agent 的原理及实践、longchain 详解等内容4。
实战性强4：涉及多个实战项目，如新零售行业评价决策系统（基于 BERT + PET 方式和 BERT + P - Tuning 方式）、新媒体行业评论智能分类与信息抽取系统、ChatGLM - 6B + LoRA 模型搭建 + 驱动云资源配置、Stable Diffusion 多模态大模型应用实战等，让学员在实践中掌握 AI 大模型的开发流程。
师资力量
由经验丰富的 AI 专家和讲师团队授课，他们均来自 AI 领域的一线，不仅拥有深厚的学术背景，还有丰富的实践经验，能够将复杂的技术知识以通俗易懂的方式传授给学员，并分享实际工作中的经验和技巧1。学习资源与支持
学习交流平台：为学员提供了专门的学习社区，学员们可以在里面交流学习心得、分享项目经验，遇到问题能及时得到老师和其他学员的帮助。不同背景、不同行业的学员汇聚于此，通过小组讨论、项目协作等方式相互启发、相互学习。
技术支持与资源保障：训练营配备先进的计算设备和高性能服务器，提供丰富的开源代码库和数据集资源，确保学员在模型训练和实验时能获得流畅体验，为学习和研究提供便利。
就业服务1
提供简历指导、面试技巧、职业规划等方面的指导，帮助学员顺利就业。凭借在项目中积累的经验与能力，许多学员在训练营结束后能顺利进入心仪的企业，开启在人工智能领域的职业生涯