2025 训练营: 生成式 AI、LLM 应用、AI Agents、Cursor AI
2025 Bootcamp: Generative AI, LLM Apps, AI Agents, Cursor AI
从零到专业水平:学习生成式 AI、LLM 应用、AI 代理和 Cursor AI 的关键。
你将学到什么
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AI、生成式 AI、LLM 应用以及新的 AI 编程助手(如 Cursor AI)的关键技术。
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使用 LangChain、CrewAI、LangGraph、LangServe 和 LangSmith 构建 LLM 应用。
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如何使用 Cursor AI 和 AI 编程助手无代码构建应用。
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如何构建新的多模态和多智能体 LLM 应用。
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AI 为商业、初创企业和工作带来的机遇与威胁。
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RAG 应用深入:全栈 RAG 应用和高级技术。
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如何管理 LLMOps:可观察性、评估、测试等。
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人工智能带来的职业机会。
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成为人工智能工程师的步骤。
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如何将人工智能引入您的业务。
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LLM 应用的关键,生成式 AI 的最高潜力应用。
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专业 LLM 应用的架构。
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RAG 技术(检索增强生成)。
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人工智能代理。
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基础和进阶 LangChain、LangChain LCEL 以及 LangChain v010。LangSmith、LangServe、LangChain 模板。
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深入 LCEL(LangChain 表达式语言)。
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基础和进阶 LlamaIndex。LlamaIndex 模板。
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ChatGPT、OpenAI、OpenAI 函数以及 OpenAI API。
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大型语言模型(LLM):ChatGPT、Llama2、Mistral、Falcon 等
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向量数据库:Postgres、Pinecone、Chroma、FAISS、DeepLake 等
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全栈应用:Nextjs 和 FastAPI。
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专业部署:Vercel 和 Render。
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临时部署:Streamlit。
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云托管:AWS S3。
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如何应用负责任的 AI 原则。
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AI 工程师的日常工具:Jupyter Notebooks、Python、Terminal、Github、Codespaces 等。
要求
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无需先前的技术知识。
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有先前知识的学生将提高他们的职业准备。
描述
这个在线训练营是我们400小时面对面硕士课程的紧凑和加速版本。
它包含四个部分:
– 在第一部分,你将学习人工智能的关键以及新的生成式人工智能,以及它变革企业、创业和就业的潜力。
– 在第二部分,你将学习构建专业级别的 LLM 应用,生成式人工智能最具潜力的应用。你还将学习如何构建高级 RAG LLM 应用、多模态 LLM 应用、AI 代理、多代理 LLM 应用,以及如何管理 LLMOps。
– 在第三部分,你将学习如何使用 Cursor AI 和新的 AI 编程助手无代码构建传统和 Gen AI 应用。你将了解像 Cursor AI、Claude AI、v0、o1、Replit Agent 等 AI 编程助手是什么,以及如何通过结合 Replit 平台、Firebase 等简化后端、Replicate AI、Stable Fusion 或 Deepgram 等工具来提高它们的性能。
– 在第 4 部分,你将学习如何使用 Cursor AI 无代码创建 SaaS 应用程序。你还将通过两个高级现实世界案例,看到生成式 AI 如何改变 SaaS(软件即服务)模式。
通过本课程,您将学会以下内容:
人工智能与商业
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了解哪些行业面临因人工智能而消失的风险。
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了解人工智能为商业创造的新机遇。
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设计一个将人工智能引入你公司的计划。
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选择一个合适的试点项目,将 AI 引入你的公司。
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组建你公司的第一支 AI 团队。
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准备你公司的 AI 战略。
AI 与创业
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识别 100 个创建 AI 创业公司的机会。
AI 与就业
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了解哪些职业面临因 AI 而消失的风险。
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了解 AI 创造的新职业。
LLM 应用,具有生成式 AI 最大潜力的应用。
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了解 LLM 应用在企业和初创公司中的主要用例。
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RAG LLM 应用。
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多模态 LLM 应用。
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AI 代理。
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多代理 LLM 应用。
专业 LLM 应用的开发。
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你将学习 LLM 应用的架构。
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你会学习如何学习像 Python 和 Javascript 这样的编程语言。
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你会学习如何使用你的电脑终端。
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你会学习如何使用 Jupyter 笔记本。
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你会学习如何使用 Visual Studio Code 等代码编辑器。
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你会学习如何使用虚拟环境。
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你会学习如何使用隐藏文件来保存凭证。
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你会学习如何使用不同的 LLM 模型(OpenAI、DeepSeek、Meta、Mistral、Anthropic、Groq 等)。
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你会学习 RAG(检索增强生成)技术。
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你会学习如何使用 LangChain。
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你会学习如何使用 LangChain 表达式语言(LCEL)。
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你会深入学习 LCEL。
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你会学习如何使用 LangChain 的新版本 v010 和 v020。
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你会学习如何使用 LlamaIndex。
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你会学习如何使用 OpenAI API。
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你会学习如何使用 OpenAI 的函数。
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你会学习如何使用 LangSmith。
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你会学习如何使用 LangServe。
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你会学习如何使用 LangChain 和 LlamaIndex 的模板。
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你会学习什么是 AI Agent 以及如何创建它们。
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你会学习如何使用 LangChain 和 Streamlit 创建 LLM 应用的原型(演示)。
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您将学习如何使用 Nextjs、FastAPI 和 Postgres 创建全栈 CRUD 应用程序。
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您将学习如何使用 LangChain、LlamaIndex、Nextjs、Tailwind CSS、FastAPI、Flask 和 Postgres 创建专业的全栈 LLM 应用程序。
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您将学习如何使用向量和传统数据库。
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您将学习如何在 Vercel 和 Render 上部署应用程序。
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你会学习如何将 AWS S3 用作远程存储平台。
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你会学习如何将 ChatGPT 用作编程助手。
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你会学习如何使用 GPT4-Vision 和 GPT4o。
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你会学习如何与 Github 和 Github Codespaces 合作。
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你会学习 LLMOps 是什么以及如何在你的 LLM 应用中使用它。
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你会学习负责任 AI 的原则以及如何在你的 LLM 应用中使用它们。
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你会学习如何构建高级 RAG LLM 应用。
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你会学习如何构建新的多模态 LLM 应用。
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你会学习如何构建新的 AI 代理。
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你会学习如何构建新的多代理 LLM 应用。
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你会学习如何使用 LangGraph。
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你会学习如何使用 CrewAI。
使用 CURSOR AI 和新 AI 编程助手进行无代码 APP 开发
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CURSOR AI、新 AI 编程助手以及软件开发未来。
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CURSOR AI 和顶级 AI 编程助手的分析。
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从 CURSOR AI 中获取最大效益的顶级策略和技术。
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最适合初学者的 Cursor AI 组合:自定义入门模板、Replit、v0 和 Firebase。
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如何使用 Cursor AI 在不编码的情况下构建 6 个完整项目:从简单的待办事项应用,到社交网络、聊天机器人、文本转图像应用、语音转文本应用,以及带有认证和支付系统的基本全栈 SaaS 应用。
生成式 AI 如何颠覆 SaaS 业务
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生成式 AI 如何取代 Salesforce 和 Workday 等主要 SaaS 应用。
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AI 代理正在扼杀 SaaS 应用。
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SaaS 和微 SaaS 的未来。
训练营包括:
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超过650个课程,分为多个部分。
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超过650个视频。
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超过320个附加演示文稿。
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超过220个实用笔记本。
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Github 上有 50 个实用代码仓库。
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不同难度级别的 45 个 LLM 应用:基础、中级和高级。
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供学生学习和练习超过400小时的学习材料。
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价值 50 美元的 2 本可下载书籍:”人工智能密钥”和”在第一年之前就创造了超过 50 万美元的 100 家 AI 初创公司”。
本次训练营包含的主题:
AI,生成式 AI,AI 应用,LLM 应用,多模态 LLM 应用,chatGPT,Llama2,GPT-4 Vision,GPT4o,全栈应用,LangChain,LangChain 表达式语言(LCEL),LangChain v010,LangChain v020,LlamaIndex,OpenAI,OpenAI API,RAG,RAG 技术,向量数据库,Postgres,Pinecone,Chroma,DeepLake,Streamlit,Nextjs,Tailwind CSS,Vercel,FastAPI,Flask,Render,AWS S3,LangSmith,LangServe,LangChain 模板,LlamaIndex 模板,LLMOps,负责任的 AI,LangGraph,CrewAI,多智能体 LLM 应用,AI 智能体,Groq,Llama3,Mixtral,Cursor AI,Cursor,Composer,v0,Claude AI,Claude 3.5 Sonnet,o1,o1-preview,o1-mini,Replit Agent,Replit,Firebase,Supabase,Replicate AI,Stable Fusion,Deepgram,SaaS,微 SaaS,DeepSeek。
这门课程适合谁:
- 学生和专业人士,无论是否有先前经验。
- 没有先前知识的学生,对利用人工智能领域带来的职业机会感兴趣。
- 对将人工智能引入其公司的管理人员。
- 机器学习、深度学习和数据科学专业人士,希望扩展他们在生成式人工智能和 LLM 应用领域的职业机会。
- 软件应用开发人员,希望通过学习开发生成式人工智能和 LLM 应用来扩展他们的职业机会。
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