动手学DeepSeek22讲资源介绍:
课程覆盖提示词设计、代码生成、知识库整合、Agent 联动、本地化部署、Web 服务构建、API 调用、多轮对话记忆、工具调用等实战技能,结合文章创作、数据分析、AI 服务搭建等真实案例,全面提升模型调用与系统集成能力。
掌握这些内容,你将具备打造智能后端服务的能力,提升在 AI 工程化落地中的竞争力,为迈向 AI 架构师、智能系统设计者等高阶岗位打下坚实基础。
资源目录:
01|推理大模型与普通大模型存在哪些差异?.mp4
02|如何最大程度发挥DeepSeekR1的优势?.mp4
03|推理模型的提示词设计原则与优化策略.mp4
04|思维链、One-Shot等技巧对提示词效果的影响.mp4
05|怎样运用DeepSeekR1进行文章创作和总结?.mp4
06|怎样利用DeepSeekR1开展数据分析?.mp4
07|怎样借助DeepSeekR1编写与调试代码?.mp4
08|如何快速实现DeepSeekR1与知识库的整合?(上).mp4
09|如何快速实现DeepSeekR1与知识库的整合?(中).mp4
10|如何快速实现DeepSeekR1与知识库的整合?(下).mp4
11|如何快速达成DeepSeekR1与Agent的结合?(上).mp4
12|如何快速达成DeepSeekR1与Agent的结合?(中).mp4
13|如何快速达成DeepSeekR1与Agent的结合?(下).mp4
14|怎样使用Ollama部署DeepSeekR1量化版本?.mp4
15|怎样使用vLLM部署DeepSeekR1量化版本?.mp4
16|如何通过Web界面为他人提供AI服务?.mp4
17|如何调用DeepSeek的官方API实现智能对话功能?.mp4
18|如何让DeepSeekR1具备联网搜索能力?.mp4
19|DeepSeekR1如何利用MCP实现外部工具调用?.mp4
20|如何通过应用多轮对话赋予DeepSeekR1记忆功能?.mp4
21|怎样从学术论文中深度挖掘关于DeepSeek的多元信息?.mp4
22|给AI应用开发人才的发展建议.mp4
加餐|OpenManus常见问题.mp4
结束语&结课测试.mp4