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本教程适用于AI开发者、算法工程师、AI研究者以及大模型爱好者。无论您是初学者还是经验丰富的技术人员，都可以通过本教程系统地掌握大模型技术，并将其应用于实际项目中。
课程概述：
深入了解TRansformEr预训练语言模型的底层架构。学习Ollama的安装配置及DeePSeek大模型的部署流程。掌握指令微调技术和人类反馈强化学习（RLHF+PPO）算法的应用，并通过具体案例提升在实际场景中的应用能力。
课程亮点：
技术本源深度挖掘：解析Transformer预训练语言模型的核心架构，比较不同技术路径的优劣，掌握从基础构建到功能实现的大模型逻辑。
实战能力层层递进：系统学习精准指令的编写方法，激发大模型潜力。深入探讨马尔科夫决策过程（MDP）及PPO算法的应用，实现更贴合需求的输出效果。
前沿趋势精准把握：解析GPT智能涌现原理，理解上下文学习能力如何驱动模型性能提升。前瞻通用人工智能（AGI）的发展方向。
课程内容模块：
1. 基础理论：介绍大模型的基本概念与技术框架。
2. 实践操作：通过具体的开发流程和代码示例进行练习，包括DeepSeek大模型的训练微调、本地部署与管理、人类反馈强化学习等。
3. 高级应用：探讨前沿技术和应用场景，如模型文件全解析与实战指南、本地运行DeepSeek-R1满血版大模型等。
课程特色：
本视频教程由陈敬雷老师主讲，结合实践视频内容和配套教材《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》，帮助学习者从静态理论和动态实战两方面高效掌握知识体系。
详细课程列表：
1-1 UnsLoth：革新DeepSeek大模型训练微调开发工具.mp4
1-2 DeepSeek训练微调代码实践.mp4
1-3 DeepSeek-R1：模型文件全解析与实战指南.mp4
1-4 本地运行DeepSeek-R1满血版大模型.mp4
1-5 Ollama 框架详解：本地部署 DeepSeek 大模型实战指南.mp4
以及其他关于PPO强化学习算法、人类反馈强化学习对齐、AI智能体Dify集成等的课程视频。
