2026年AI人工智能/GEN AI/深度学习/机器学习/LLM/工程师完整课程

通过实践性强、贴近实际的项目，掌握机器学习、深度学习、机器学习和人工智能系统。人工智能不再仅仅是对孤立模型进行实验或学习理论上的算法。到2026年，企业需要的是能够胜任整个技术栈工作的AI工程师，涵盖数据理解、机器学习、深度学习系统以及生成式AI应用等各个方面。如果你希望在2026年找到一份AI工程师的工作，那么这门课程正是为你量身打造的。文章源自cg资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

本课程是一个完整的全栈人工智能工程师培训项目，它将机器学习、深度学习和生成式人工智能整合到一个结构化的端到端学习路径中。您将不再学习零散的知识，而是全面了解现代人工智能系统的设计、训练、优化和在实际环境中的部署方式。本课程的每个概念都注重实际应用、工程思维和生产就绪性。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

你将首先夯实Python人工智能、数据处理和探索性数据分析的基础，学习如何在建模之前理解数据。之后，你将深入学习机器学习的核心概念，包括回归、分类、集成方法和无监督学习，同时理解偏差-方差权衡、模型评估、特征工程和超参数调优等关键概念。这些技能构成了真正人工智能系统的基石，对于任何人工智能工程师职位都至关重要。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

随着课程的深入，你将过渡到深度学习，学习神经网络的底层工作原理。你将理解前向传播、反向传播、梯度下降、激活函数和损失函数，并使用PyTorch 或 TensorFlow实现这些概念。你将构建深度神经网络，使用卷积神经网络进行计算机视觉分析，并将循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和梯度提升单元 (GRU) 等序列模型应用于时间序列和文本处理问题。你还将学习深度学习工程的最佳实践，包括正则化、训练行为监控、可复现性和模型版本控制。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

课程接下来将带你深入探索当今人工智能领域最热门的方向：生成式人工智能和大型语言模型。你将清晰地理解Transformer架构、自注意力机制、词嵌入、分词和上下文窗口等概念，从而真正了解大型语言模型的工作原理，而不是将其视为黑箱。你将学习如何使用GPT、Claude、Gemini等现代模型以及开源大型语言模型，并了解它们的功能、局限性、成本考量和安全问题。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

你还将培养强大的提示工程技能，学习如何设计可靠、可控且稳健的提示，同时避免幻觉和提示注入等常见故障模式。除了提示之外，你还将构建基于嵌入的语义搜索系统，实现检索增强生成 (RAG)流程以将 LLM 基于真实数据，并设计与外部系统交互的工具调用和基于函数的 LLM 应用程序。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

最后，您将探索智能体人工智能系统，这类系统能够进行规划、推理、使用工具并执行多步骤任务。您将学习现代人工智能智能体的结构、内存和状态的管理方式，以及这些系统在实际产品中的应用。您还将了解评估策略、成本优化、延迟权衡、安全风险和负责任的人工智能实践，从而确保您能够构建功能强大、安全且可扩展的系统。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

本课程专为所有立志成为人工智能工程师的人士设计，包括希望转型人工智能领域的软件工程师、提升技能的数据专业人士以及准备从事人工智能相关工作的学生。无需任何机器学习或深度学习经验，课程将从基本原理讲起，直至最终应用于生产环境。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

完成本课程后，您不仅能理解人工智能的概念，还能自信地设计、构建和分析真实的人工智能系统。如果您希望在2026年及以后获得人工智能工程师的职位，本课程将为您提供实现目标所需的技能、结构和深度。文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

此课程面向哪些人：
有志成为人工智能工程师的人
软件工程师转型人工智能
数据分析师和数据科学家升级到人工智能系统
希望掌握深度学习和机器学习专业知识的机器学习工程师
准备从事人工智能相关工作的学生和专业人士文章源自CG资源站-https://www.cgzyw.com/67995.html

格 式：MP4
分 辨 率：高清1920*1080
时 长：18.5 小时 长
语言字幕：英语发音 精翻中文字幕
大 小：12.6 GB
下载方式：百度网盘

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