S硅谷Ai大模型就业班第三期2026资源介绍:
S硅谷Ai大模型就业班第三期2026
课程时间:2025.7.17-2026.1.16
开课截图
结课截图
大模型人工智能培训就业班是一门以行业实战项目为核心驱动，旨在培养能解决企业真实问题的大模型及AI应用开发人才的课程。
🎯 课程核心定位
课程强调 “项目实战贯穿全程” ，特别是通过深入讲透电商行业的AI应用场景，让你掌握后能举一反三覆盖多行业。课程由硅谷大咖讲师+企业技术专家组团授课，目标是帮你获得进入AI领域的高起点。
💻 项目驱动：覆盖多行业的实战案例
这是课程最突出的特色。17个不同方向、不同技术栈的企业级项目，覆盖电商、医疗、教育、通用研究等多个行业。每个项目都瞄准一个具体的业务痛点，并采用当前主流的技术栈进行解决。
项目缩影
| 项目类别 | 项目名称 | 解决的核心问题 | 关键技术栈/亮点 |
|---|---|---|---|
| 智能运营与营销 | 商户运营管家 | 构建能自动完成“热点捕捉-卖点提炼-文案海报生成”全链路的电商智能中台。 | Coze, Dify, Agent与Workflow编排，RAG |
| 行业高级RAG系统 | 好医智库 / 伴学智库 | 为医疗、教育行业构建可溯源、能处理复杂图文资料的企业级检索增强生成系统。 | LangChain, LangGraph, 多模态解析，多路召回（向量+知识图谱） |
| 智能分析与决策 | 市场罗盘 | 让AI像分析师一样，对复杂课题进行自主规划、信息挖掘与深度研究。 | 多智能体协作(Multi-Agent)，SOP动态编排，全域工具集成 |
| Text-to-SQL | 掌柜问数 / 智医问数 | 让业务人员用自然语言直接查询数据库，生成可执行、可审计的SQL。 | 思维链(CoT)驱动，混合检索，大厂开源内核定制 |
| 模型训练与对齐 | 智能评论 | 完整复刻RLHF（人类反馈强化学习） 全流程，训练一个能生成正向商品评价的专用模型。 | SFT, Reward Model, PPO强化学习，Qwen2.5 |
📚 课程覆盖的技术能力
通过这些实战项目，课程系统地覆盖了以下核心技术栈与能力：
大模型应用开发：熟练使用 LangChain、Coze、Dify 等主流框架和平台进行应用编排。
高级RAG技术：掌握基于 LangGraph 的工程化工作流，以及多路召回、重排序等优化技巧。
智能体(Agent)开发：包括多智能体协作、任务规划与动态调度。
模型微调与对齐：实践 LoRA 微调、RLHF 等前沿模型优化技术。
行业解决方案：深入电商、医疗、教育三大行业的AI落地场景。
🧑🎓 适合人群与目标
课程内容非常深入和实战化，需要有扎实的Python编程基础。它非常适合：
希望转型至AI领域的资深开发工程师。
希望系统掌握大模型工程化落地能力，而不仅仅是理论的学习者。
目标是进入需要解决复杂业务问题的AI应用开发岗位的求职者。
PS:介绍仅供参考 详情请参考下方目录
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资源目录:
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├── 01_大模型技术之Python基础 │ ├── 1.笔记 │ │ ├── 大模型技术之Python1.0.docx │ │ ├── 大模型技术之Python1.0_带原码反码补码.docx │ │ └── 大模型技术之Python课后练习题以及答案.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── Python-3.12.8.tgz │ │ ├── jetbrains.zip │ │ ├── pycharm-professional-2024.3.1.1.exe │ │ ├── pycharm.txt │ │ ├── python-3.12.8-amd64.exe │ │ └── 画图截图工具 │ └── 3.视频及代码 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ ├── day04 │ ├── day05 │ ├── day06 │ ├── day07 │ ├── day08 │ ├── day09 │ ├── day10 │ ├── day11 │ ├── day12 │ └── day13 ├── 02_大模型技术之数据结构与算法 │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之数据结构与算法1.0.docx │ ├── 2.资料 │ └── 3.视频及代码 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ ├── day04 │ └── day05 ├── 03_大模型技术之Linux及Shell │ ├── 1.笔记 │ │ ├── 大模型技术之Linux（Ubuntu）1.0.docx │ │ └── 大模型技术之Shell1.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── VMware 17的许可密钥.txt │ │ ├── VMware-workstation-full-17.5.1-23298084.exe │ │ ├── Xftp-8.0.0068p.exe │ │ ├── Xshell-8.0.0069p.exe │ │ └── ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso │ └── 3.视频及代码 │ ├── day01 │ └── day02 ├── 04_大模型技术之MySQL │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之MySQL1.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── Navicatls_17.rar │ │ ├── mysql-installer-community-8.0.26.0.msi │ │ ├── 演示数据.sql │ │ └── 练习数据.sql │ └── 3.视频及代码 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ └── day04 ├── 05_大模型技术之Numpy&Pandas │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之numpy与pandas1.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh │ │ ├── Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe │ │ └── data │ └── 3.视频及代码 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ ├── day04 │ └── day05 ├── 06_大模型技术之Git │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之Git1.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ └── Git-2.40.0-64-bit.exe │ ├── 3.代码 │ │ ├── project-1 │ │ ├── project-2 │ │ ├── project-3 │ │ └── project-4 │ └── 4.视频 │ ├── 00_AI大模型之Git_何为版本控制.mp4 │ ├── 01_AI大模型之Git_版本控制工具.mp4 │ ├── 02_AI大模型之Git_Git的简介.mp4 │ ├── 03_AI大模型之Git_Git的安装.mp4 │ ├── 04_AI大模型之Git_设置全局签名.mp4 │ ├── 05_AI大模型之Git_命令_添加到暂存区以及本地库.mp4 │ ├── 06_AI大模型之Git_比较文件.mp4 │ ├── 07_AI大模型之Git_版本穿梭以及删除.mp4 │ ├── 08_AI大模型之Git_分支介绍.mp4 │ ├── 09_AI大模型之Git_分支合并以及冲突处理.mp4 │ ├── 10_AI大模型之Git_gitee上创建仓库.mp4 │ ├── 11_AI大模型之Git_提交本地库内容到远程库.mp4 │ ├── 12_AI大模型之Git_克隆远程库项目到本地以及删除原有凭据.mp4 │ ├── 13_AI大模型之Git_邀请成员以及拉取远程库项目.mp4 │ ├── 14_AI大模型之Git_Pycharm中集成Git.mp4 │ ├── 15_AI大模型之Git_Pycharm关联Git.mp4 │ ├── 16_AI大模型之Git_push以及pull和克隆.mp4 │ ├── 17_AI大模型之Git_总结.mp4 │ └── 今日无晨测.md ├── 07_大模型技术之机器学习核心 │ ├── 1.笔记 │ │ ├── 大模型技术之数学基础1.2.1.docx │ │ └── 大模型技术之机器学习1.3.1.docx │ ├── 2.资料 │ │ └── data │ └── 3.视频及代码 │ ├── Day1 │ ├── Day2 │ ├── Day3 │ ├── Day4 │ ├── Day5 │ ├── Day6 │ ├── Day7 │ ├── Day8 │ └── Day9 ├── 08_大模型技术之深度学习核心 │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之深度学习1.3.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ └── data │ └── 3.视频及代码 │ ├── Day1 │ ├── Day10 │ ├── Day11 │ ├── Day12 │ ├── Day13 │ ├── Day2 │ ├── Day3 │ ├── Day4 │ ├── Day5 │ ├── Day6 │ ├── Day7 │ ├── Day8 │ └── Day9 ├── 09_大模型项目之智图寻宝 │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之智图寻宝1.1.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── Apple.jpg │ │ ├── NN-SVG-master │ │ ├── dataset.zip │ │ ├── fashion-labels.csv │ │ ├── logo │ │ ├── pictures │ │ ├── pictures.zip │ │ └── 神经网络架构图 │ └── 3.视频及代码 │ ├── Day1 │ ├── Day2 │ ├── Day3 │ ├── Day4 │ └── Day5 ├── 10_大模型技术之NLP │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之NLP1.0.2.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── 1.词向量 │ │ └── 2.数据集 │ ├── 3.代码 │ └── 4.视频 │ ├── Day1 │ ├── Day10 │ ├── Day11 │ ├── Day12 │ ├── Day2 │ ├── Day3 │ ├── Day4 │ ├── Day5 │ ├── Day6 │ ├── Day7 │ ├── Day8 │ └── Day9 ├── 11_大模型项目之智能商品发布 │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之智能商品发布1.0.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ └── 1.数据集 │ ├── 3.代码 │ └── 4.视频 │ ├── Day1 │ └── Day2 ├── 12_大模型项目实战之地址对齐 │ ├── 1.笔记 │ │ ├── 大模型项目实战之地址对齐1.0.docx │ │ └── 大模型项目实战之地址对齐项目内容总结.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── address_alignment │ │ └── 地址对齐V1.0.1-项目说明.docx │ ├── 3.代码 │ │ └── address_alignment │ └── 4.视频 │ └── 0716大模型项目串讲.mp4 ├── 13_大模型项目实战之智选新闻 │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型项目实战之智选新闻1.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── ai-news │ │ └── 大模型项目实战之智选新闻.docx │ ├── 3.代码 │ │ └── 智选新闻参考代码 │ └── 4.视频 │ ├── 智选新闻项目串讲总结一 .mp4 │ └── 智选新闻项目串讲总结二.mp4 ├── 14_大模型技术之langchain │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之LangChainV1.0.2.docx │ ├── 2.资料 │ │ └── OllamaSetup.exe │ ├── 3.代码 │ │ └── day01 │ └── 4.视频 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ └── day04 ├── 15_大模型项目之电商图谱 │ ├── 1.笔记 │ │ ├── 大模型技术之LabelStudio.docx │ │ ├── 大模型技术之Neo4j.docx │ │ └── 大模型技术之电商图谱1.1.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── 1.数据集 │ │ ├── 2.软件安装包 │ │ └── 3.前端代码 │ ├── 3.代码 │ └── 4.视频 │ ├── Day1 │ ├── Day2 │ ├── Day3 │ ├── Day4 │ └── Day5 ├── 16_大模型项目实战之AI智教 │ ├── 代码 │ │ ├── data │ │ └── src │ ├── 视频 │ │ └── day01 │ └── 资料 │ ├── ai-edu │ └── 大模型项目实战之AI智教-项目说明.docx ├── 17_大模型项目实战之智医助手 │ ├── 代码 │ │ └── smart_medical │ ├── 视频 │ │ ├── 1-医疗项目介绍.mp4 │ │ ├── 2-Agent工具.mp4 │ │ ├── 3-Agent记忆.mp4 │ │ ├── 4-项目总结1-混合检索问题点.mp4 │ │ ├── 5-项目总结2-实体对齐.mp4 │ │ ├── 6-使用聚类的原因.mp4 │ │ ├── 7-Agent细节点讲解.mp4 │ │ └── 8-子Agent.mp4 │ └── 资料 │ ├── ai-medical │ └── 大模型项目实战之智医助手- 项目说明.docx ├── 18_大模型技术之Coze+Dify平台智能体开发实战 │ ├── 1-课件 │ │ ├── 01-RAG-搭建企业私有&个人知识库.md │ │ ├── 02-基于Coze&Dify平台的智能体开发.md │ │ ├── 03-01-Coze案例：一键生成行业调研PPT │ │ ├── 03-02-Coze案例：复刻爆款视频 │ │ ├── 03-03-Coze案例：产品营销海报生成 │ │ ├── 03-04-Dify案例：客户投诉分类助手-钉钉 │ │ ├── 03-05-Dify案例：一键生成行业调研报告 │ │ ├── 04-01-Coze案例：客服对话记录分析 │ │ ├── 04-02-Dify案例：客服对话记录分析 │ │ ├── 04-03-Coze案例：商品评论分析 │ │ ├── 04-04-Dify案例：商品评论分析 │ │ ├── 04-05-Coze案例：商品营销卖点提炼 │ │ ├── 05-Python调用Dify平台工作流.md │ │ ├── 06-Python调用Coze平台工作流.md │ │ ├── 07-Coze的Windows平台部署.md │ │ ├── 08-Dify的Windows平台部署.md │ │ ├── 09-企业级大模型的部署.md │ │ └── images │ ├── 2-资料 │ │ ├── AutoDL使用文档.pdf │ │ ├── RXtxDEDy7O6ux8Sn.pptx │ │ ├── TESLA特斯拉人形机器人.mp4 │ │ ├── gSpTfQL9G1Bd5NvY.pptx │ │ ├── 实战 │ │ ├── 刑法.txt │ │ ├── 宇树科技G1功夫小子V6.0.mp4 │ │ ├── 抖音编程文案-康师傅 │ │ ├── 北京市高考试卷 │ │ ├── 多智能体的交互.mp4 │ │ ├── 学生使用共享镜像 │ │ └── 代码中转义字符操作的理解.jpg │ ├── 3-软件 │ │ ├── AutoDL-SSH-Tools │ │ ├── Cherry-Studio-1.5.5-x64-setup.exe │ │ ├── Docker Desktop Installer.exe │ │ ├── OllamaSetup.exe │ │ ├── Postman-win64-9.15.2-Setup.exe │ │ ├── coze-studio-main.zip │ │ ├── coze-studio-main_2.exe │ │ ├── dify-0.15.5.tar.exe │ │ ├── dify-0.15.5.tar.gz │ │ ├── finalshell_windows_x64.exe │ │ ├── go1.25.0.windows-amd64.msi │ │ ├── ima.copilot-win-x64-10000028-1.10.0(3007).exe │ │ └── 部署使用的模型 │ ├── 4-代码 │ └── 5-视频 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ └── day04 ├── 19_大模型技术之LLM │ ├── 1.笔记 │ │ └── 大模型技术之LLM-V1.0.docx │ ├── 2.资料 │ │ ├── keywords_data_test.jsonl │ │ ├── keywords_data_train.jsonl │ │ └── psychology_data.jsonl │ ├── 3.代码 │ │ ├── day_04 │ │ └── day_05 │ └── 4.视频 │ ├── day_01 │ ├── day_02 │ ├── day_03 │ ├── day_04 │ ├── day_05 │ └── day_06 ├── 20_大模型技术之强化学习 │ ├── 代码 │ │ └── day01 │ ├── 视频 │ │ ├── day01 │ │ ├── day02 │ │ ├── day03 │ │ ├── day04 │ │ ├── day05 │ │ ├── day06 │ │ ├── day07 │ │ └── day08 │ └── 资料 │ └── main.pdf ├── 21_大模型技术之多模态 │ ├── 1.笔记 │ │ └── main.pdf │ └── 2.视频 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ └── day04 ├── 22_大模型技术之langgraph │ ├── 1.笔记 │ │ ├── day01作业 │ │ ├── 大模型技术之LangGraphV1.0.3.docx │ │ └── 大模型技术之LangGraphV1.0.5.pdf │ ├── 2.资料 │ ├── 3.代码 │ │ └── day01 │ └── 4.视频 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ └── day04 ├── 23_大模型项目之点餐智能体 │ ├── 1.笔记 │ │ ├── day01_三个工具封装.md │ │ ├── day02_三个工具封装.md │ │ └── 课堂笔记.excalidraw │ ├── 2.资料 │ │ ├── 依赖包 │ │ ├── 配置文件 │ │ ├── 数据库脚本 │ │ └── 初始化项目结构 │ └── 4.视频 │ ├── day01 │ ├── day02 │ └── day03 ├── 24_大模型项目之ITS多智能体 │ ├── 1.笔记 │ │ ├── Chapter01_多智能体架构设计 .md │ │ ├── Chapter02_多智能体业务设计与痛点分析.md │ │ ├── Chapter03_构建知识库.md │ │ ├── Chapter04_查询知识库 .md │ │ ├── Chapter05_接入OpenAI_Agents_SDK.md │ │ ├── Chapter06_多智能体功能（上）编写基础架构.md │ │ ├── Chapter07_多智能体功能开发（下）编写记忆与交互 .md │ │ └── images │ └── 4.视频 │ ├── day01 │ ├── day02 │ ├── day03 │ └── day04 ├── 阶段测试 │ ├── 数据分析 │ │ ├── 阶段三-数据分析阶段考试题-答案.docx │ │ └── 阶段三-数据分析阶段考试题.docx │ ├── 数据结构 │ │ ├── 阶段二-数据结构与算法阶段考试题-答案.docx │ │ └── 阶段二-数据结构与算法阶段考试题.docx │ ├── 机器学习 │ │ ├── 机器学习阶段测试题.docx │ │ └── 机器学习测试题（答案版）.docx │ └── 深度学习 │ ├── 阶段五-深度学习阶段测试-答案.docx │ └── 深度学习阶段测试.docx ├── 面试大保健 │ ├── 面试题串讲-NLP │ │ ├── 1_基础概念和任务.wmv │ │ ├── 2_文本表示方法.wmv │ │ ├── 3_传统序列模型.wmv │ │ ├── 4_Seq2Seq和Attention.wmv │ │ ├── 5_Transformer.wmv │ │ ├── 6_预训练模型.wmv │ │ └── 7_评估指标和其它.wmv │ ├── 面试题串讲-Python、数据结构、数据分析 │ │ ├── 00_AI大模型之Python面试题串讲_1.mp4 │ │ ├── 01_AI大模型之Python面试题串讲_2.mp4 │ │ ├── 02_AI大模型之Python面试题串讲_3.mp4 │ │ └── 03_AI大模型之Python面试题串讲_4.mp4 │ ├── 面试题串讲-机器学习 │ │ ├── 10_集成学习.wmv │ │ ├── 11_聚类.wmv │ │ ├── 12_降维.wmv │ │ ├── 1_机器学习基础概念.wmv │ │ ├── 2_数据处理和特征工程.wmv │ │ ├── 3_模型评估和模型选择.wmv │ │ ├── 4_模型求解和优化.wmv │ │ ├── 5_模型评价指标.wmv │ │ ├── 6_KNN.wmv │ │ ├── 7_线性回归.wmv │ │ ├── 8_逻辑回归.wmv │ │ └── 9_其它监督学习方法.wmv │ ├── 面试题串讲-深度学习 │ │ ├── 1_深度学习基本概念.wmv │ │ ├── 2_激活函数.wmv │ │ ├── 3_神经网络的训练.wmv │ │ ├── 4_神经网络的超参数.wmv │ │ ├── 5_神经网络的优化.wmv │ │ ├── 6_CNN.wmv │ │ └── 7_RNN.wmv │ └── 大模型技术之高频面试题-V2.0.5.docx └── 企业大模型研发流程 ├── 01-算法工程师日常工作.mp4 ├── 02-算法项目研发流程.mp4 ├── 03-实际工作中的一些问题01.mp4 ├── 04-实际工作中的一些问题02.mp4 ├── 05-企业大模型研发流程-01.mp4 ├── 06-企业大模型研发流程-02.mp4 └── 企业大模型研发流程 .pdf
