本训练营包含机器学习、深度学习、多模态大模型等多个领域的知识，涵盖从基础理论到实际应用的全面课程，适合对人工智能领域感兴趣的学习者。
课程简介
本训练营由极客时间推出，内容丰富，包括机器学习与深度学习基础、多模态大模型微调与落地、虚拟人生成与交互技术等多个主题。课程内容从第0周的直播答疑和开营直播回放开始，逐步深入到第7周的多模态OCR与智能翻译链路。
课程亮点
- 全面覆盖多模态大模型相关技术
- 结合实际案例，提升实战能力
- 由资深讲师授课，保证教学质量
适用人群
本训练营适合对人工智能、机器学习、深度学习等领域感兴趣的学习者，尤其适合希望提升自己在多模态大模型领域技能的从业者。
📂 资源目录
📁 第0周：直播答疑+开营直播回放
第0周：直播答疑+开营直播回放资料.png [493.5 KB]
0-2 直播答疑-20251025.mp4 [97.1 MB]
0-4 直播答疑-20251122.mp4 [234.0 MB]
0-3 直播答疑-20251108.mp4 [145.3 MB]
0-1 开营直播回放.mp4 [149.8 MB]
📁 第5周：多模态全景认知
第5周：多模态全景认知文档.zip [1.8 MB]
5-2 多模态数据与表征.mp4 [74.6 MB]
5-1 多模态的定义与边界.mp4 [46.9 MB]
5-3 多模态模型架构.mp4 [64.8 MB]
5-7 音频模态扩展.mp4 [25.1 MB]
5-5 多模态应用场景.mp4 [54.3 MB]
5-4 多模态任务类型.mp4 [30.9 MB]
5-6 多模态实战.mp4 [167.5 MB]
📁 第7周：多模态 OCR 与智能翻译链路
第7周：多模态 OCR 与智能翻译链路文档.png [493.5 KB]
7-7 OCR到翻译链路与RAG落地.mp4 [79.8 MB]
7-1 OCR的全景认知.mp4 [69.0 MB]
7-3 生成式与Transformer式OCR（一）.mp4 [96.5 MB]
7-2 传统OCR技术机制.mp4 [118.7 MB]
7-5 版面与表格结构解析.mp4 [119.5 MB]
7-4 生成式与Transformer式OCR（二）.mp4 [89.9 MB]
7-6 手写OCR与多语种.mp4 [103.7 MB]
📁 第2周：机器学习与深度学习基础（下）
2-1 深度学习训练要素.mp4 [101.6 MB]
2-2 强化学习最小闭环.mp4 [121.4 MB]
2-4 实战：电商SKU卡生成.mp4 [91.3 MB]
2-3 PyTorch基础与工程要素.mp4 [51.2 MB]
📁 第3周：大模型微调与落地（上）
第3周：大模型微调与落地（上）资料.zip [1.8 MB]
3-5 Transformer核心原理.mp4 [122.1 MB]
3-3 从AI到AGI到ASI（一）.mp4 [84.5 MB]
3-4 从AI到AGI到ASI（二）.mp4 [81.6 MB]
3-2 大模型的演进历史（二）.mp4 [88.0 MB]
3-1 大模型的演进历史（一）.mp4 [87.8 MB]
📁 第4周：大模型微调与落地（下）
4-6 实战：可溯源的问答助手.mp4 [77.0 MB]
4-1 Transformer核心原理的演示.mp4 [231.8 MB]
4-5 提示词工程和模型压缩优化.mp4 [95.0 MB]
4-3 微调方法与参数高效训练（一）.mp4 [114.0 MB]
4-2 知识工程与多模态RAG.mp4 [131.4 MB]
4-4 微调方法与参数高效训练（二）.mp4 [100.2 MB]
📁 第6周：虚拟人生成与交互技术
6-7 虚拟人直播.mp4 [45.2 MB]
6-5 虚拟人的声音情感.mp4 [150.7 MB]
6-8 虚拟人案例实操.mp4 [109.6 MB]
6-4 虚拟人的大脑.mp4 [130.9 MB]
6-2 图像生成与条件控制（一）.mp4 [134.7 MB]
6-6 虚拟人的口型与驱动.mp4 [149.7 MB]
6-3 图像生成与条件控制（二）.mp4 [107.4 MB]
6-1 虚拟人生成全景.mp4 [45.7 MB]
📁 第1周：机器学习与深度学习基础（上）
1-6 深度学习算法.mp4 [71.3 MB]
1-2 常见机器学习任务与算法：机器学习任务类型.mp4 [57.1 MB]
1-5 深度学习任务版图.mp4 [75.3 MB]
1-1 课程概述.mp4 [66.4 MB]
1-3 常见机器学习任务与算法：机器学习十大算法.mp4 [111.7 MB]
1-4 常见机器学习任务与算法：机器学习的任务步骤.mp4 [91.4 MB]