课程名称：企业级 ChatGPT 开发入门实战直播 21 课
讲师介绍
现任职于硅谷一家对话机器人 CTO，专精于 Conversational AI
在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室
CTO、卓越 AI 工程师、首席机器学习工程师
美国一家 Talents Sourcing 公司的 Founder 及 CTO
21 本人工智能及数据迷信相干书籍作者。
NLP&ChatGPT&LLMs 课程备注
1、本课程为技术型常识付费直播课，须要进行源码交付及一年课程技术答疑领导，请增加 Gavin 导师微信：NLP_Matrix_Space 取得相干的视频、代码、材料等。
2、课程面向 Developers 及 Researchers，学习课程须要有根本的 Python 代码编程教训。课程针对没有根底的学员录制了 Python 及 Transformer 收费赠送的基础课，以帮忙零根底学员平滑过渡到正式课程的学习。
3、课程深刻、零碎、应用的解说 Transformers、ChatGPT、LLMs 等 NLP 生产级代码实战及科学研究。外围围绕模型、数据、工具三大维度开展。
4、购买本课后，课件及相干的材料、源码等，仅用于集体学习和技术交换，不能作为其余和商业用途，为了爱护知识产权，购买后不退款不更换课程。
Throughout this course, we firmly believe that the true power and distinctiveness of language model applications lie in their ability to connect with external data sources and actively interact with their environments. By incorporating data-awareness, we can enhance the depth and breadth of information available to the language models, enabling them to deliver more accurate and insightful responses. Additionally, by embracing an agentic approach, we empower language models to engage and respond dynamically to their surroundings, creating richer user experiences. Further, the course will help learners to explore the top best papers and their implementations in NLP&ChatGPT&LLMs.
Join us on this exciting journey as we delve into various practical applications that bring language models to life. By the end of this course, you will have gained valuable insights and skills to develop cutting-edge applications that are not only powered by language models but also possess the qualities of being data-aware and agentic. Get ready to unlock the true potential of language models in the realm of application development!
面向人群
1，计算机相关业余的本科 / 硕士 / 博士生
2，Transformer、ChatGPT、LLMs 技术爱好者
3，智能对话机器人爱好者
4，想从举荐零碎、常识图谱转行到 NLP 的人员
5，曾经有 NLP 从业教训想降级技能体系的开发者
6，企业中 NLP 科研人员
7，想在短期内零碎全面深刻的把握 NLP 的 IT 人员
备注：课程针对没有根底的学员录制了 Python 及 Transformer 基础课。
课程材料及答疑
购买后分割授课导师 Gavin 取得代码、材料及残缺的课程视频（蕴含额定的依据学员学习反馈而补充的视频及助教录制的视频）。
本课程每月一期滚动开课，课程提供 1 个月的技术答疑服务，Gavin 老师及助教团队负责所有课程技术问题的答疑服务。
课程播种：
1，基于 ChatGPT 的端到端语音聊天机器人我的项目实战，包含 ChatGPT API 后盾开发、FastAPI 构建语音聊天机器人后端实战、React 构建语音聊天机器人前端实战等。
2，企业级 ChatGPT 开发的三大外围底细及案例实战，包含 ChatGPT 代码案例演示、企业级 ChatGPT 开发的外围分析以及 Models、Tools、Data 在企业级 ChatGPT 开发中的作用及源码剖析。
3，ChatGPT 底层架构 Transformer 技术及源码实现，包含 Language Model 底层的数学原理、Transformer 架构设计、贝叶斯 Bayesian Transformer 数学推导、智能对话机器人中的 Transformer 底细等。
4，GPT 底细机制及源码实现逐行解析，包含语言模型的运行机制、GPT 的可视化与 Masking 等工作机制、Decoder-Only 模式外部运行机制以及数据在 GPT 模型中的流动生命周期等。
5，GPT- 2 源码实现及 GPT-3、GPT-3.5、GPT- 4 及 GPT- 5 底细解析，对 GPT- 2 源码进行解析，探讨 GPT-3，GPT-3.5、GPT- 4 和 GPT- 5 的底细机制。
6，ChatGPT Plugins 底细、源码及案例实战，介绍 ChatGPT Plugins 的工作原理，并进行源码解析和实战演示。
7，ChatGPT Prompting 开发实战，包含针对迭代过程、聊天机器人和客户服务的 Prompting 开发实战。
8，CoT 及 ReAct 解密与实战，深刻分析 Chain of Thought Reasoning、Chaining Prompts、ReAct 技术原理及框架，并进行实战演示。
9，Prompt 实质解密及 Evaluation 实战与源码解析，摸索 Prompt 的实质解密、以客户服务案例为例进行 Evaluation 实战，并对 Evaluation for Agents 和 Evaluation for QA 的源码进行解析。
10，最火爆的大模型框架 LangChain 七大外围及案例分析，包含 Models、Prompts、Memory、Indexes、Callbacks 等核心内容及案例分析。
11，课程总共 3 万行 NLP/ChatGPT/LLMs 我的项目源码逐行视频解说。
第 1 课 基于 ChatGPT 的端到端语音聊天机器人我的项目实战
1，ChatGPT API 后盾开发实战
2，应用 FastAPI 构建语音聊天机器人后端实战
3，应用 React 构建语音聊天机器人前段实战
4，ChatGPT 语音聊天机器人我的项目测试
5，ChatGPT 语音聊天机器人改良
第 2 课 企业级 ChatGPT 开发的三大外围底细及案例实战
1，ChatGPT 代码案例演示及代码解读
2，企业级 ChatGPT 开发的三大外围分析
3，Models 在企业级 ChatGPT 开发开发中的根底作用及源码剖析
4，Tools 在企业级 ChatGPT 开发开发中撑持作用及源码剖析
5，Data 在企业级 ChatGPT 开发开发中核心作用及源码剖析
第 3 课 ChatGPT 底层架构 Transformer 技术及源码实现
1，Language Model 底层的数学原理之最大似然预计 MLE 及最大后验概率 MAP 外部机制详解
2，图解 Transformer 精华之架构设计、数据训练时候全生命周期、数据在推理中的全生命周期、矩阵运算、多头注意力机制可视化等
3，贝叶斯 Bayesian Transformer 数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制分析
4，以智能对话机器人为例论述 Transformer 的自编码 autoencoding 和自回归 autoregressive 语言模型底细机制
5，为何 GPT- 4 才是 NLP 的真正重大突破？
第 4 课 GPT 底细机制及源码实现逐行解析
1，语言模型的运行机制、架构外部及数学实现回顾
2，GPT 可视化、Masking 等工作机制解析
3，GPT 中的 Decoder-Only 模式外部运行机制解析
4，数据在 GPT 模型中的流动生命周期 Input Encoding、Self-Attention、及 Model Output 详解
5，300 行源码实现 GPT 逐行解析
第 5 课 GPT- 2 源码实现及 GPT-3、GPT-3.5、GPT- 4 及 GPT- 5 底细解析
1，GPT- 2 源码实现逐行解析
2，GPT- 3 底细机制可视化解析
3，基于 Openai GPT- 3 对话机器人案例源码逐行解析
4，基于 gpt-3.5-turbo, whisper-1 and tkinter 对话机器人源码逐行解析
5，GPT- 4 及 GPT- 5 底细解析
第 6 课 ChatGPT Plugins 底细、源码及案例实战
1，ChatGPT Plugins 的工作原理
2，ChatGPT Retrieval Plugin 源码解析之 Models
3，ChatGPT Retrieval Plugin 源码解析之 Servers
4，ChatGPT Retrieval Plugin 源码解析之 Services 及 local server
5，ChatGPT Plugins 案例开发实战
第 7 课 ChatGPT Prompting 开发实战
1，Prompting for iterative process 开发实战
2，Prompting for chatbot 开发实战
3，Prompting for customer service 开发实战
第 8 课 CoT 及 ReAct 解密与实战
1，Chain of Thought Reasoning 分析
2，Chaining Prompts 实战
3，ReAct 技术原理
4，ReAct 框架源码
5，ReAct 案例实战
第 9 课 Prompt 实质解密及 Evaluation 实战与源码解析
1，Prompt 实质解密
2，Customer Service 案例
3，Customer Service 案例 Evaluation 实战
4，Evaluation for Agents 源码解析
5，Evaluation for QA 源码解析
第 10 课 最火爆的大模型框架 LangChain 七大外围及案例分析上
1，Models 解析及案例分析
2，Prompts 解析及案例分析
3，Memory 解析及案例分析
4，Indexes 解析及案例分析
5，Callbacks 解析及案例分析
第 11 课 最火爆的大模型框架 LangChain 七大外围及案例分析下
1，Chains 解析及案例分析
2，Agents 解析及案例分析
3，LangChain 对话机器人综合案例
第 12 课 LangChain Agents 深刻分析及源码解密上
1，Agent 工作原理详解
2，MRKL 解析及源码
3，ReAct 解析及源码
第 13 课 LangChain Agents 深刻分析及源码解密下
1，Agent Tools 解析及源码
2，Self-ask with Search 解析及源码
3，Chat 解析及源码
第 14 课 应用 LangChain 构建问答聊天机器人案例实战
1，LangChain 的 TextSplitter 无效地切分文档
2，应用 Embeddings 和 Vectorstore
3，Q&A 模块快代码实现
4，同步及异步的 Streaming API
5，Testing 及 Debugging
第 15 课 构建基于大模型的 Autonomous Agents 案例
1，Autonomous Agents 原理机制
2，Tools for Autonomous Agents
3，Memory for Autonomous Agents
4，开源实现源码逐行解析
第 16 课 基于 LLM 的 SQL 利用程序开发实战
1，SQL on LLMs 应用程序初始化
2，应用 LangChain SQL 代理
3，测试和调试 SQL on LLMs
第 17 课 RasaGPT 我的项目详解
1，装置和配置 Rasa、FastAPI、Langchain、LlamaIndex、SQLModel、pgvector 和 ngrok
2，应用 FastAPI 创立专有的机器人端点
3，与 Rasa 集成 Langchain 和 LlamaIndex
4，在 Rasa 和后端应用程序之间增加多租户、会话和元数据
5，源码逐行解读、测试及调试
第 18 课 LangChain 源码逐行解密之 LLMs
1，base.py 源码逐行分析
2，loading.py 源码逐行分析
3，utils.py 源码逐行分析
4，writer.py 源码逐行分析
5，openai.py 源码逐行分析
6，gpt4all.py 源码逐行分析
7，modal.py 源码逐行分析
8，beam.py 源码逐行分析
9，databricks.py 源码逐行分析
10，human.py 源码逐行分析
第 19 课 LangChain 源码逐行解密之 prompts
1，base.py 源码逐行分析
2，chat.py 源码逐行分析
3，prompt.py 源码逐行分析
4，few_shot.py 源码逐行分析
5，loading 源码逐行分析
第 20 课 LangChain 源码逐行解密之零碎
1，server.py 源码逐行分析
2，utils.py 源码逐行分析
3，text_splitter.py 源码逐行分析
4，python.py 源码逐行分析
5，serapi.py 源码逐行分析
6，cache.py 源码逐行分析
7，env.py 源码逐行分析
8，input.py 源码逐行分析
9，math_utils.py 源码逐行分析
10，model_laboratory.py 源码逐行分析
第 21 课 类 ChatGPT 开源大模型进阶我的项目实际
1，类 ChatGPT 开源大模型基于 LoRA SFT+RM+RAFT 技术进行模型微调
2，类 ChatGPT 开源大模型基于 P -Tuning 等技术对特定畛域数据进行模型微调
3，类 Chat GPT 技术基于 LLama Index 和 Langchain 技术的全面实际
4，类 ChatGPT 大型语言模型基于向量检索技术对特定畛域数据进行模型微调