AI硬核技能实战训练营（完结）

第1章 AI实战训练营开营
6节
视频：1-1 训练营导学
视频：1-2 训练营第一天
视频：1-3 训练营第二天
视频：1-4 训练营第三天
视频：1-5 训练营结营
视频：1-6 录播课学习方法

第2章 【AIGC-提示词】Prompt提示词策略：编写原则、优化技巧与结构探讨
6节
视频：2-1 [补充说明]提示词工程&课程学习笔记获取
图文：2-2 提示词课程学习笔记获取地址
视频：2-3 原则一：使用明确且具体的指令
视频：2-4 原则二：给模型时间去思考
视频：2-5 [案例分析] 5大Prompt优化原则
视频：2-6 章总结：Prompt基础结构（指令、输入、背景、输出要求）

第3章 【AIGC-绘图】AI绘图：创意与技术的结合
9节
视频：3-1 Midjourney绘图：注册、prompt结构、prompt在线生成网站、参数介绍
视频：3-2 Midjourney：与LLM梦幻联动，订阅+取消订阅方法介绍
视频：3-3 进阶Midjourney：图片种子、局部重绘、人物换脸
视频：3-4 [非正式]Midjourney与DallE3对比
视频：3-5 Midjourney的商业化应用落地方案（送提示词资源）
视频：3-6 -1 [更新]Midjourney V6版本重大更新：重新学写提示词
视频：3-7 StableDiffusion介绍（设备环境推荐、UI方案、模型下载）
视频：3-8 [扩展]Linux环境下安装Stable Diffusion WebUI
视频：3-9 [扩展]SD webui界面介绍+汉化配置与插件推荐

第4章 【AIGC-Coze】AI智能体从入门到高级（COZE版）零基础/零代码/多模态
4节
视频：4-1 COZE（扣子）平台基本介绍与基础操作
视频：4-2 选用大模型及大模型更新说明-必看
视频：4-3 COZE平台插件更新应对策略-新手必看
视频：4-4 COZE开源

第5章 【AIGC-Coze】工作流：掌握工作流开发的黄金法则
7节
视频：5-1 工作流-JSON基础-商品优惠促销信息查询
视频：5-2 工作流-JSON+Markdown-股票资讯
视频：5-3 工作流-下载视频与视频字幕
视频：5-4 工作流-智谱与通义大模型插件
视频：5-5 工作流-制作一个OCR工具-图片传参
视频：5-6 工作流-制作一个图片理解助手生成PPT-图片传参
视频：5-7 工作流-工作流反思-实现小红书文案

第6章 【AIGC-Cursor】开启AI驱动的小程序开发之旅
6节
视频：6-1 本章导学
视频：6-2 传统开发 vs AI辅助开发
视频：6-3 AI如何提升开发效率
视频：6-4 课程项目预览：AI驱动的小红书小程序
视频：6-5 学习资源与环境准备
视频：6-6 本章小结

第7章 【AIGC-Cursor】精通Cursor核心技能
12节
视频：7-1 本章导学（加片头）
视频：7-2 魅力揭秘：开发者效率飙升的终极武器
视频：7-3 效率倍增：Cursor助力个人能力提升300%
视频：7-4 AI结对编程：让Cursor成为你的专属助手
视频：7-5 极速上手：15分钟完成Cursor开发环境配置(1)
视频：7-6 模型定制：打造专属的AI编程助手
视频：7-7 代码生成革命：1分钟生成标准代码模板
视频：7-8 版本管理进阶：告别繁琐的代码管理
视频：7-9 智能补全进化：提升10倍编码速度
视频：7-10 多轮对话技巧：精准对话获取解决方案
视频：7-11 设计转代码：5分钟实现UI完美还原
视频：7-12 本章小结

第8章 【AIGC-Cursor】微信小程序开发基础强化
8节
视频：8-1 本章导学（加片头）
视频：8-2 开发环境速配：10分钟搭建专业开发链路
视频：8-3 生命周期精讲：深入理解小程序运行机制
视频：8-4 路由进阶：构建流畅的页面切换体验
视频：8-5 数据状态革新：告别繁琐的数据管理
视频：8-6 调试技巧揭秘：让Bug无处可藏
视频：8-7 组件开发实战：打造可复用的业务模块
视频：8-8 本章小结

第9章 【AIGC-Dify】手把手从0到1部署Dify引擎 并集成OpenAI
6节
视频：9-1 章节介绍
视频：9-2 【实操】迈出AI智能体开发第一步，私有化部署Dify智能引擎
视频：9-3 【进阶】如何对Dify版本平滑升级？
视频：9-4 【实操】Dify如何集成国内主流线上大模型？
视频：9-5 【实操】如何轻松将Dify集成全版本ChatGPT
视频：9-6 章节小结

第10章 【AIGC-Dify】Dify+DeepSeek构建本地推理大模型
9节
视频：10-1 章节介绍
视频：10-2 【基础】探索Ollama大模型管理平台
视频：10-3 【实操】Mac使用ollama在本地部署开源大模型
视频：10-4 【实操】Windows配置模型环境变量并部署
视频：10-5 【实操】Chatbox AI本地可视化UI集成Ollama本地大模型
视频：10-6 【实操】Dify集成本地Ollama部署大模型
视频：10-7 【实操】如何零成本一键部署DeepSeek&qwq
视频：10-8 【实操】集成大参数DeepSeek到客户端与Dify
视频：10-9 章节小结

第11章 【Python】从一个案例开始构建 Python 世界的基石
11节
视频：11-1 从一个案例开始构建Python世界的基石
视频：11-2 实现计算器的基石–Python 基础环境搭建
视频：11-3 与基石并肩而行的开发工具–VSCode下载与安装
视频：11-4 与 Python 的第一次交流
视频：11-5 定义两个数，用 Python 进行加减乘除运算
视频：11-6 关于两个数的编程含义以及定义规则
视频：11-7 我们可以声明的数据种类
视频：11-8 为程序添加解释说明
视频：11-9 让打印输出更漂亮一些
视频：11-10 让计算功能更强大–数据与数据间的类型转换
视频：11-11 【案例】计算器实现身高体重的计算

第12章 【Python】计算器可以比较大小、选择条件进行计算
4节
视频：12-1 数字的大小比较
视频：12-2 基于条件真假的分支控制
视频：12-3 多个条件的判断
视频：12-4 【案例】根据条件实现 BMI 指数的计算

第13章 【Python】让计算器实现重复计算
5节
视频：13-1 重复即循环
视频：13-2 让程序按步骤运行
视频：13-3 单次循环的结束
视频：13-4 数学运算的进阶
视频：13-5 【案例】基于重复计算实现基础计算器

第14章 【Python】深入理解字符串
4节
视频：14-1 让机器人说出漂亮的内容
视频：14-2 文本的搜索与替换
视频：14-3 从成员角度判断内容是否存在
视频：14-4 【案例】开发聊天机器人程序

第15章 【Python】比基础计算更为强大的高级数据类型
10节
视频：15-1 魔法读心术程序与高级数据类型
视频：15-2 列表，存储多个数据的容器
视频：15-3 如何访问列表中的元素
视频：15-4 修改列表元素
视频：15-5 for 循环遍历列表元素
视频：15-6 【案例】实现魔法读心术程序 new
视频：15-7 元组，与列表类似的另一种容器
视频：15-8 字典，存储键值对儿的容器
视频：15-9 字典可以修改
视频：15-10 for 循环遍历字典

第16章 【Python】将计算代码组织封装在一起，即函数
5节
视频：16-1 如何实现 BMI 指数计算代码的封装？
视频：16-2 将 BMI 指数返回
视频：16-3 函数的参数类型
视频：16-4 函数的多个返回值new
视频：16-5 【案例】实现多人版 BMI 指数计算器

第17章 【LLM & AI Agent】夯实基础，了解LLM大语言模型
9节
视频：17-1 章节介绍
视频：17-2 什么是大语言模型（LLM）
视频：17-3 LLM在企业中的价值与市场需求
视频：17-4 ChatGPT聊天机器人的使用与局限性
视频：17-5 大语言模型如何影响软件的构建
视频：17-6 项目目录结构约定、规范与依赖注入
视频：17-7 LLM应用开发专有名词解释
视频：17-8 LLM&AI+Agent应用的交互模式 (1)
视频：17-9 章节总结

第18章 【LLM & AI Agent】初窥LLMOps，助力大模型落地
7节
视频：18-1 章节介绍
视频：18-2 从LLM大模型到AI Agent的技术演进
视频：18-3 初识LLMOps，为什么需要LLMOps
视频：18-4 Dify LLMOps应用开发平台功能演示
视频：18-5 课程LLMOps应用开发平台演示
视频：18-6 课程学习目标与解决的问题展示
视频：18-7 [LLM&AI Agent]章节总结

第19章 【LLM & AI Agent】ChatGPT辅助学习与建议
6节
视频：19-1 章节介绍
视频：19-2 不同方向的学员如何学习这门课程与建议
视频：19-3 ChatGPT辅助学习与课程提示词
视频：19-4 OpenAI&月之暗面API秘钥获取与参数详解
视频：19-5 Playground快速调试Prompt与接口参数
视频：19-6 章节总结

第20章 【LLM & AI Agent】AI智能体的基础概念和技术架构
8节
图文：20-1 课程资料
视频：20-2 什么是智能体？常见的AI智能体能力展示
视频：20-3 主流智能体产品介绍和效果对比（DeepResearch、Manus、GLM沉思、通义千问）
视频：20-4 智能体的核心特性：自主性、适应性、交互性
视频：20-5 智能体和大模型的区别
视频：20-6 智能体5级分层及商业应用
视频：20-7 智能体技术架构讲解——Langgraph+LLM+Tools+MCP+RAG
视频：20-8 本章知识总结和回顾

第21章 【LLM & AI Agent】AI智能体开发之大模型调用
9节
视频：21-1 python多版本管理工具anaconda使用方法
视频：21-2 python项目管理工具uv安装和应用
视频：21-3 智能体开发流程&Ollama本地大模型部署
视频：21-4 使用langchain-ollama库调用本地大模型
视频：21-5 ollama大模型的流式调用
视频：21-6 阿里云百炼平台大模型调用
视频：21-7 百炼平台推理大模型调用
视频：21-8 LangChain框架基本特性和概念介绍
视频：21-9 本章重点内容回顾和复习

第22章 【LLM & AI Agent】AI智能体开发之LangChain大模型工具开发
9节
视频：22-1 langchain_openai实例化qwen大模型+pydantic SecretStr加密api_key
视频：22-2 提示词模板之文本提示词PromptTemplate
视频：22-3 对话提示词模板ChatPromptTemplate用法
视频：22-4 ChatPromptTemplate+ChatMessagePromptTemplate联合实现对提示词+消息体的抽象和复用
视频：22-5 FewShotPromptTemplate通过提示词实现大模型少样本学习
视频：22-6 提示词模板对比及场景分析+链式调用大模型
视频：22-7 大模型调用自定义工具全流程开发
视频：22-8 tool装饰器注册工具+args_schema精确控制工具入参
视频：22-9 本章重点内容回顾和复习

第23章 【算法】线性代数：人工智能数学基础
7节
视频：23-1 线性代数基础概念：标量、向量、矩阵、张量
视频：23-2 案例实战：创建向量、矩阵、张量
视频：23-3 案例实战：将Numpy矩阵保存成本地图像
视频：23-4 案例实战：图像增强（调整对比度）
视频：23-5 Python实现解方程组
视频：23-6 特征向量与特征值实操
视频：23-7 案例实战：图像的SVD分解

第24章 【算法】微积分：导数、微分、积分
5节
视频：24-1 导数【常用初等函数的导数和深度学习中的激活函数】
视频：24-2 案例：使用Python画出上述激活函数
视频：24-3 微分和积分
视频：24-4 案例：展示二维图像切线
视频：24-5 案例：三位函数的切面

第25章 【算法】微积分：链式求导
1节
视频：25-1 链式求导法

第26章 【算法】微积分：反向传播算法
4节
视频：26-1 反向传播算法
视频：26-2 案例：神经网络反向传播
视频：26-3 案例：制作梯度下降求最小的动画
视频：26-4 案例：实现三维平面的梯度下降

第27章 【算法】概率论核心概念与案例
6节
视频：27-1 概率的基本概念与案例：使用python 模拟随机实验
视频：27-2 随机变量与案例：概率质量函数示意图
视频：27-3 期望、方差与协方差及案例：计算期望、方差与协方差
视频：27-4 实战：模拟常见的概率分布
视频：27-5 大数定律及 实战：投硬币大数定律
视频：27-6 中心极限定理及 实战：中心极限定理

第28章 【算法】机器学习基础
3节
视频：28-1 什么是机器学习
视频：28-2 为什么需要机器学习
视频：28-3 机器学习的发展历史

第29章 【算法】机器学习特征
3节
视频：29-1 特征概念
视频：29-2 特征编码
视频：29-3 特征选择

第30章 【算法】机器学习常见任务
2节
视频：30-1 机器学习问题概览
视频：30-2 有&无监督学习模型