# 🏷 > #猫咪推荐AI大模型工程师 #AI大模型工程师 #机器学习 #深度学习 #大模型 #LangChain #RAG #多模态 #AI工程师就业 --- #### 官网地址：点我直达 <a href="https://fcmit.cc/" target="_blank" style="text-decoration: none; display: flex; align-items: center; justify-content: center; text-align: center;"> <img style="height: 8em; width: auto; margin-right: 10px; pointer-events: none; user-select: none;" src="https://fcmit.cc/lxkf3.png" referrerpolicy="no-referrer" alt="1.png"> </a> # 🔍 课程介绍>>> ## 课程包含 导学模块（已完结） 机器学习_先导课（已完结） 技能强化模块_DeepSeek核心讲解（已完结） 技能强化模块_看故事学Git（已完结） 第1期（已完结） 第2期（已完结） 第3期（正在更新） --- 是一套系统化的人工智能进阶课程，重点围绕 **大模型原理、深度学习、自然语言处理、LangChain/RAG应用与实战** 等展开，目标是培养能够胜任 **AI大模型工程师岗位** 的学员。 --- ## 📚 课程大纲 [点我直达](https://www.processon.com/view/link/689ed27a054fa87a4b1fba56) ## 📚 课程内容分析 1. **机器学习基础 (Day1-Day4)** - 大模型综述 - 线性回归、逻辑回归、多项式回归 - 回归模型的原理与应用 👉 打下坚实的传统机器学习数学与算法基础。 2. **LangChain与项目应用 (Day5-Day7)** - LangChain框架介绍与进阶 - LangChain + 项目实战（如 Text-to-SQL） 👉 让学员掌握主流大模型应用开发工具。 3. **神经网络与自然语言处理 (Day8-Day10)** - 基本神经网络 - 神经网络结合自然语言处理 - 无监督模型与NLP应用 👉 铺垫深度学习与语言模型的核心知识。 4. **PyTorch实战与进阶 (Day11-Day17)** - PyTorch基础与张量操作 - 深度学习实战（分阶段） - PyTorch进阶（优化、模型设计） 👉 强化工程实践，掌握主流深度学习框架。 5. **深度学习系统学习 (Day18-Day25)** - 系统化学习深度学习（从入门到进阶） - 各种神经网络架构与训练技巧 👉 构建完整的深度学习知识体系。 6. **大模型与Transformer (Day26-Day29)** - Transformer架构详解 - BPE分词与旋转位置编码 👉 深入理解大模型核心技术。 7. **大模型应用与伦理 (Day30-Day31)** - 刑法大模型与案例分析 👉 关注大模型在垂直领域的应用与风险。 8. **RAG与多模态 (Day32-Day38)** - 多模态视觉 + RAG 检索增强生成 - LangGraph、Langmanus 框架应用 - 智能体与组件代码实战 - RAG基础课程收尾 👉 学习如何构建复杂的大模型应用系统。 --- ## 🌟 课程亮点 - **体系完整**：从机器学习 → 深度学习 → NLP → 大模型 → LangChain/RAG → 多模态 → 智能体，覆盖全链路。 - **实战导向**：不仅讲原理，还安排了 **项目实战**（Text-to-SQL、智能体代码实践等）。 - **前沿技术**：包括 RAG、多模态、LangChain/LangGraph 等热门技术。 - **就业导向**：对标 AI 大模型工程师岗位，课程内容贴近行业需求。 --- ## 👩‍🎓 适合人群 - **初学者**：有一定 Python 基础，想进入 AI 领域的同学。 - **进阶学习者**：已经掌握机器学习/深度学习，想进阶到大模型与RAG应用的同学。 - **职业人士**：数据科学家、算法工程师、后端/全栈开发者，想转型或提升 AI 大模型工程能力。 --- # ☁️ 网盘目录（仅展示部分目录）>>>  ### 第三期（主要看这个）   ### 第一期       ### 第二期（上）   ### 第二期（下）   ## 📚🛠️ 课件工具展示 ### 第三期（课程所需资料都有的哦，就不一一展示啦，仅展示第三期哦）