資料目錄：

│  1-初始Python.mp4
│  2-Windows環(huán)境安裝.mp4
│  3-macOS環(huán)境安裝.mp4
│  4-VSCode安裝與應(yīng)用.mp4
│  5-PyCharn安裝與應(yīng)用.mp4
│  6-pip包管理工具.mp4
│  7-Python工程應(yīng)用-字符串.mp4
│  8-Python文檔化應(yīng)用場景.mp4
│  9-如何使用注解.mp4
│  10-字符編碼的處理.mp4
│  11-Python程序調(diào)式和異常處理技巧.mp4
│  12-JSON應(yīng)用.mp4
│  13-文件IO.mp4
│  14-爬蟲（1）.mp4
│  15-爬蟲（2）.mp4
│  16-爬蟲（3）.mp4
│  17-爬蟲（4）.mp4
│  18-字符串處理.mp4
│  19.dotenv使用.mp4
│  20.FastAPI的使用.mp4
│  22-大模型應(yīng)用開發(fā)基礎(chǔ) - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  23-Prompt Engineering - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  24-開發(fā)環(huán)境設(shè)置與 OpenAI API 相關(guān)介紹 - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  25-Function Calling - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  26-提升編程效率：AI 編程 - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  27-RAG和Embeddings - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  28-Assistants API - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  29-Semantic Kernel - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  30-LangChain - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  31-LLM 應(yīng)用開發(fā)工具鏈 - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  32-手撕 AutoGPT - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  33-二期客座嘉賓：XAgent 原理、技術(shù)與應(yīng)用 - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  34-項(xiàng)目方案分析與設(shè)計(jì) - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  35-模型微調(diào)（上）.mp4
│  36-模型微調(diào)（下）.mp4
│  37-Fine-tuning 集中答疑.mp4
│  40.AI 產(chǎn)品部署和交付 - AI 大模型全棧工程師培養(yǎng)計(jì)劃（第三期）.mp4
│  
├─代碼課件
│      01-intro.zip
│      02-prompt.zip
│      03-func-call.zip
│      04-ai-programming.zip
│      05-rag-embeddings.zip
│      06-assistants-api.zip
│      07-semantic-kernel.zip
│      08-langchain.zip
│      09-llm-tools.zip
│      10-autogpt.zip
│      11-fine-tuning-01.zip
│      12-fine-tuning-02.zip
│      lecture-notes.zip
│      
└─大咖分享
        嘉賓：LLM為核心的多模態(tài)和代碼模型分享.mp4
        嘉賓：如何用 Stable Diffusion 復(fù)現(xiàn)一個(gè)妙鴨.mp4
        客座嘉賓我是如何訓(xùn)練百億參數(shù)大模型 ChatYuan 的.mp4
        客座嘉賓：大模型時(shí)代的 AI 產(chǎn)品新挑戰(zhàn).mp4