2025年AI人工智能完整工程师训练营课程+中英文字幕

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完整的AI工程师培训：Python、NLP、Transformer、LLM、LangChain、Hugging Face、API文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67025.html

人工智能工程师最适合在人工智能时代大展身手。他们帮助企业利用生成式人工智能，在其现有网站、应用程序和数据库之上构建人工智能驱动的应用。因此，人工智能工程师在就业市场的需求激增也就不足为奇了。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67025.html

然而，人工智能工程师的供应量却很少，而且获得成为人工智能工程师所需的技能也可能充满挑战。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67025.html

那么，这该如何实现呢？文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67025.html

大学在开设专注于人工智能工程实践技能的专门课程方面进展缓慢。现有的少数尝试往往成本高昂且耗时。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67025.html

大多数在线课程提供 ChatGPT 技巧和孤立的技术技能，但整合这些技能仍然具有挑战性。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67025.html

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人工智能工程是一个涵盖以下方面的多学科领域：文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67025.html

• 人工智能原理及实际应用
• Python编程
• Python中的自然语言处理
• 大型语言模型和Transformer
• 使用 LangChain 等编排工具开发应用程序
• 使用 PineCone 的矢量数据库
• 创建人工智能驱动的应用程序

每个主题都以前一个主题为基础，跳过某些步骤可能会导致困惑。例如，应用大型语言模型需要熟悉 Langchain——就像学习自然语言处理如果没有基本的 Python 编程技能会让人感到不知所措一样。

因此，我们创建了 2024 年人工智能工程师训练营，旨在提供最有效、最省时、最结构化的在线人工智能工程培训。

这项开创性的培训计划将所有必要的资源集中在一个地方，克服了进入人工智能工程领域的最大障碍。

我们的课程旨在无缝地教授相互关联的主题，以远低于传统课程的成本和时间投入，为您提供成为人工智能工程师所需的一切。

技能

1. 人工智能导论

结构化数据和非结构化数据、监督式和非监督式机器学习、生成式人工智能和基础模型——这些熟悉的人工智能流行语；它们究竟是什么意思？

为什么要学习人工智能？通过引导式探索，深入了解该领域，内容涵盖人工智能基础知识、高质量数据的重要性、基本技术、生成式人工智能以及 GPT、Llama、Gemini 和 Claude 等高级模型的开发。

2. Python编程

掌握 Python 编程是成为一名熟练的 AI 开发人员的必要条件——无代码工具是不够的。

Python 是一种现代通用编程语言，适用于创建 Web 应用程序、电脑游戏和数据科学任务。其丰富的库生态系统使其成为开发人工智能模型的理想选择。

为什么要学习Python编程？

Python编程将成为你与人工智能模型沟通并将其功能集成到你的产品中的重要工具。

3. Python自然语言处理入门

探索自然语言处理（NLP），学习使计算机能够理解、生成和分类人类语言的技术。

为什么要学习NLP？

自然语言处理（NLP）是尖端生成式人工智能模型的基础。本课程将为您提供开发能够与人类语言进行有效交互的人工智能系统所需的关键技能。

4. 大型语言模型简介

本课程将通过教授您如何运用大型语言模型（LLM）的强大功能，来提升您的自然语言处理技能。您将学习到诸如Transformer架构、GPT、Langchain、HuggingFace、BERT和XLNet等关键工具。

为什么要攻读法学硕士学位？

本模块将带您了解大型语言模型的工作原理，以及如何将其应用于解决需要深入理解上下文的复杂语言相关任务。

5. 使用 LangChain 构建应用程序

LangChain 是一个框架，它通过链接可互操作的组件，实现 AI 驱动应用程序的无缝开发。

为什么要学习 LangChain？

学习如何创建具有推理能力的应用程序。LangChain 有助于创建系统，将语言模型、数据库和推理算法等各个组件互连起来，从而增强整体功能。

6. 向量数据库

随着人工智能技术的兴起，矢量化和矢量数据库的重要性必将显著提升。在本“使用 Pinecone 构建矢量数据库”模块中，您将有机会探索 Pinecone 数据库——一款领先的矢量数据库解决方案。

为什么要研究向量数据库？

学习向量数据库至关重要，因为它能让你高效地管理和查询大量高维数据——这在机器学习和人工智能应用中十分常见。掌握这些技术技能，你就能部署性能优化的AI驱动型应用。

7. 使用 Python 进行语音识别

深入探索引人入胜的语音识别领域，了解人工智能系统如何将口语转化为可执行的洞察。本模块涵盖音频处理、声学建模等基础概念，以及使用 Python 构建语音转文本应用程序的高级技术。

为什么要学习语音识别？

语音识别是语音助手、自动转录工具和语音驱动界面的核心。掌握这项技能，您就能创建与用户自然交互的应用程序，并充分发挥音频数据在人工智能解决方案中的潜力。

此课程面向哪些人：
如果你想成为一名人工智能工程师，或者想了解这个领域，那么你应该选修这门课程。
如果你想拥有美好的职业生涯，这门课程非常适合你。
本课程也非常适合初学者，因为它从基础知识入手，循序渐进地提升你的技能。

格 式：MP4
分 辨 率：高清1280*720
时 长：29.5 小时
语言字幕：英语发音 精翻中英文字幕
大 小：17.1 GB
下载方式：百度网盘

The AI Engineer Course 2025: Complete AI Engineer Bootcamp