多模态与视觉大模型开发实战-2026必会资源介绍:
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本课程将带你掌握2026年最主流得深度学习开发技术多模态与视觉大模型开发技能；掌握迁移学习、对比学习、自监督学习、知识蒸馏等理论与实践知识；熟练掌握CLIP、DINO、SAM、QWEN、InternVL等主流VLM应用开发技能；基于参考样本或者零样本实现图像分类、对象检测、OCR识别、工业缺陷异常检测、工业缺陷异常分割、全面掌握多模态与VLM主流开发技术框架，科研与职场就业都领先别人一步。
主要内容:
一开始先整体介绍了一下多模态和大模型是干什么的，让你心里有个底。然后进入神经网络基础，从感知器和MLP讲起，把反向传播的原理说清楚，再带着你搭一个简单的人工神经网络并训练。接着讲图像卷积的基本原理，过渡到卷积神经网络，最后动手构建和训练一个CNN。这块是后面所有内容的地基，学扎实了后面才不费劲。
接下来是Transformer网络，这块讲得很细。从注意力机制概述开始，然后拆解自注意力的QKV计算、矩阵计算，再写代码实现。多头注意力和掩码注意力、交叉注意力也都讲了，还有Transformer的六大要素、编码器和解码器的具体结构，最后带着你把整个Transformer代码实现并训练一遍。学完这部分，你对现在主流大模型的底层结构就基本清楚了。
然后讲BERT和GPT这两个经典网络。BERT部分介绍了模型结构，还分析了单词预测和上下文相关性。GPT部分从GPT系列的结构讲起，一直说到GPT2和GPT3，并且演示了文本生成的代码。这两个是理解大模型发展脉络的关键。
再往后是ViT系列网络，也就是把Transformer用到图像上。ViT模型结构、怎么实现图像分类都讲了，还有DieT模型和知识蒸馏，以及Swin Transformer的迁移学习代码和结构详解。这部分对于想做视觉任务的人很有用。
目标检测方面讲了RTDETR和RFDETR系列网络。RTDETR的模型详解、自定义数据集训练、模型部署推理都覆盖了。RFDETR也是类似，从结构到自定义数据对象检测训练，再到部署推理，整套流程都走了一遍。这两个模型在实际项目里做检测挺常见的。
接着专门有一节讲单模态和多模态的区别，以及VLM模型概述，算是承上启下。然后进入CLIP网络与应用，内容很多。CLIP模型详解之后，用逻辑回归做图像分类、零样本迁移图像分类、图像特征提取与相似比对，还实现了以文搜图和以图搜图。更实用的是零样本异常缺陷分类检测和分割检测，以及微调自定义正样本做缺陷分割检测，从训练到落地都讲了。
DINO网络与应用部分，先介绍DINO系列模型，然后实战DINOv2零样本图像分类，用DINOv2和DINOv3做特征提取与二值分割，基于DINOv2特征做PCA分析，还有DINOv2零样本异常缺陷检测。这些在工业质检等场景下很实用。
SAM网络部分讲了SAM1到SAM3的模型结构，以及SAM2的实例分割与跟踪。这个模型在分割任务里很强，学完能处理不少实际需求。
最后是VLM系列模型与应用，先概述VLM模型和典型架构，然后用QWEN-VL实现图像查询和OCR识别，还有QWEN-VL零样本对象检测，以及用InternVL实现图像内容精准查询。这部分偏向于多模态大模型的实际调用和落地。
适合人群
AI算法开发者、机器视觉开发者、深度学习开发者、上位机应用开发者、本科高年级与研究生、科研院所的人工智能算法研究与技术人员。
资源目录:
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├── {1}–课程介绍与概述
│ └── {1}–课程介绍与概述
│ └── 1-1 多模态与大模型课程介绍.mp4
├── {2}–神经网络基础
│ └── {2}–神经网络基础
│ ├── 2-1 感知器与MLP基础.mp4
│ ├── 2-2 反向传播原理.mp4
│ ├── 2-3 人工神经网络模型构建与训练.mp4
│ ├── 2-4 图像卷积基本原理.mp4
│ ├── 2-5 卷积神经网络基本概念与原理.mp4
│ └── 2-6 卷积神经网络构建与训练.mp4
├── {3}–Transformer网络
│ └── {3}–Transformer网络
│ ├── 3-1 注意力机制概述.mp4
│ ├── 3-10 Transfomer代码实现与训练.mp4
│ ├── 3-2 自注意力QKV计算.mp4
│ ├── 3-3 自注意力矩阵计算.mp4
│ ├── 3-4 自注意力代码实现.mp4
│ ├── 3-5 多头注意力与代码实现.mp4
│ ├── 3-6 掩码注意力机制.mp4
│ ├── 3-7 交叉注意力机制.mp4
│ ├── 3-8 Transfomer网络六大要素.mp4
│ └── 3-9 Transformer编码器与解码器详解.mp4
├── {4}–Bert与GPT网络
│ └── {4}–Bert与GPT网络
│ ├── 4-1 BERT模型介绍.mp4
│ ├── 4-2 BERT单词预测与上下文相关性分析.mp4
│ ├── 4-3 GTP系列模型结构与介绍.mp4
│ └── 4-4 GPT2与GPT3文本生成代码演示.mp4
├── {5}–VIT系列网络
│ └── {5}–VIT系列网络
│ ├── 5-1 ViT模型结构详解.mp4
│ ├── 5-2 ViT模型实现图像分类.mp4
│ ├── 5-3 DieT模型与知识蒸馏.mp4
│ ├── 5-4 Swin Transformer迁移学习代码详解.mp4
│ └── 5-5 Swin Transformer结构详解.mp4
├── {6}–RTDETR与RFDETR系列网络
│ └── {6}–RTDETR与RFDETR系列网络
│ ├── 6-1 RTDETR网络模型详解.mp4
│ ├── 6-2 RTDETR自定义数据集训练.mp4
│ ├── 6-3 RTDETR模型部署推理.mp4
│ ├── 6-4 RFDETR网络模型结构详解.mp4
│ ├── 6-5 RFDETR自定义数据对象检测训练.mp4
│ └── 6-6 RFDETR模型部署推理.mp4
├── {7}–单模态与多模态
│ └── {7}–单模态与多模态
│ └── 7-1 多模态与VLM模型概述.mp4
├── {8}–CLIP网络与应用
│ └── {8}–CLIP网络与应用
│ ├── 8-1 CLIP网络模型详解.mp4
│ ├── 8-2 CLIP逻辑回归图像分类.mp4
│ ├── 8-3 CLIP零样本迁移图像分类.mp4
│ ├── 8-4 CLIP图像特征提取与相似比对.mp4
│ ├── 8-5 CLIP构建以文搜图与以图搜图.mp4
│ ├── 8-6 CLIP零样本异常缺陷分类检测.mp4
│ ├── 8-7 CLIP零样本异常缺陷分割检测.mp4
│ └── 8-8 CLIP模型微调自定义正样本缺陷分割检测从训练到.mp4
├── {9}–DINO网络与应用
│ └── {9}–DINO网络与应用
│ ├── 9-1 DINO系列网络模型详解.mp4
│ ├── 9-2 实战DINOv2零样本图分类.mp4
│ ├── 9-3 零样本DINOv2与DINOv3特征提取与二值分.mp4
│ ├── 9-4 基于DINOv2特征的PCA分析.mp4
│ └── 9-5 DINOv2零样本异常缺陷检测.mp4
├── {10}–SAM网络与应用
│ └── {10}–SAM网络与应用
│ ├── 10-1 SAM1到SAM3网络模型结构详解.mp4
│ └── 10-2 SAM2实例分割与跟踪.mp4
├── {11}–VLM系列模型与应用
│ └── {11}–VLM系列模型与应用
│ ├── 11-1 VML模型概述与典型架构.mp4
│ ├── 11-2 QWEN-VL实现图像查询OCR识别.mp4
│ ├── 11-3 QWEN-VL零样本对象检测.mp4
│ └── 11-4 InternVL实现图像内容精准查询.mp4
└── 课程源码
└── 课程源码
├── (1)–模型图像.zip
└── (2)–源码.zip
