该课程为唐宇迪AIGC与NLP大模型实战，系统讲解CV与NLP大模型及其下游应用实现：基础篇深入GPT系列算法(三代版本演进、训练策略与CODEX应用)、ChatGPT原理(强化学习与RLHF训练流程)；进阶篇涵盖LLM微调技术(LLAMA与LORA)、提示工程与langchain框架应用；视觉篇聚焦SAM分割大模型、BEV空间感知(DeformableAttention、特征融合)、视觉QA与自监督学习(SimCLR、BEIT系列)；生成篇详解扩散模型(数学推导、DALL-E2源码)与对比学习，配套论文解读、源码实现与实战案例，打通大模型预训练、微调到部署全流程。

课程面向具备大模型开发基础的工程师、架构师，从数据预处理、向量数据库优化、检索策略设计到生成结果评估，覆盖RAG系统完整开发流程。同时结合DeepSeek、Cursor等工具链，实战搭建行业级应用。

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