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