【清华大学】DeepSeek从入门到精通
2025-05-28 18:10:09 来源：重庆开源工程项目管理有限公司 浏览：8次|
【清华大学】DeepSeek从入门到精通 | ||
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课程名称 |
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1.DeepSeek:从入门到精通高清（P1） |
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2.DeepSeek实用方法（P2） |
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3.详解DeepSeek大模型（P3） |
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4.AI大模型未来职业发展与如何拿捏面试官（P4） |
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5.课程内容介绍（P5） |
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6.课程大纲（P6） |
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7.课程计划（P7） |
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8.自然语言处理基础--基础与应用（P8） |
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9.自然语言处理基础--词表示与语言模型（P9） |
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10.大模型基础--大模型之旅（P10） |
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11.大模型基础--大模型背后的范式（P11） |
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12.大模型基础--实例（P12） |
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13.编程环境和GPU服务器介绍（P13） |
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14.课程内容介绍（P14） |
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15.神经网络基础--大纲介绍（P15） |
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16.神经网络的基本组成元素（P16） |
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17.如何训练神经网络（P17） |
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18.词向量:Word2vec（P18） |
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19.循环神经网络（RNN）（P19） |
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20.门控循环单元（GRU）（P20） |
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21 |
21.长短期记忆网络（LSTM）（P21） |
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22 |
22.双向RNN（P22） |
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23.卷积神经网络（CNN）（P23） |
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24.演示:使用PyTorch训练模型（P24） |
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25.课程内容介绍（P25） |
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26.注意力机制--原理介绍（P26） |
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27. 注意力机制--注意力机制的各种变式（P27） |
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28.注意力机制--注意力机制的特点（P28） |
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29.Transformer结构--概述（P29） |
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30.Transformer结构--输入编码（P30） |
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31. Transformer结构--Encoder Bloc（P31） |
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32.Transformer结构--Decoder Blo（P32） |
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33.Transformer结构--优化Tricks（P33） |
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34. Transformer结构--试验结果以及可视化（P34） |
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35.Transformer结构--Transformer（P35） |
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36.【清华大模型课程）预训练语言模型--语言建模概述（P36） |
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37. 预训练语言模型--PLM介绍（P37） |
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38.预训练语言模型--MLM任务的应用（P38） |
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39..预训练语言模型--前沿大模型介绍（P39） |
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40.Transformers教程--Introducti（P40） |
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41.Transformers教程--使用Transfor（P41） |
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42Transformers教程--Tokenizati（P42） |
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43.Transformers教程--常用API介绍（P43） |
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44.Transformers教程--Demo讲解（P44） |
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45.课程内容介绍（P45） |
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46. Prompt-Learning和Delta-Tuni（P46）16. |
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47. Prompt-Learning--基本组成与流程介绍（P47） |
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48. Prompt-Learning--PTM选取（P48） |
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49.Prompt-Learning--Template构（P49） |
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50.Prompt-Learning--Verbalizer（P50） |
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51. Prompt-Learning--训练新范式（P51） |
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52.Prompt-Learning--应用（P52） |
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53 |
53.Prompt-Learning--总结（P53） |
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54.Delta-Tuning--背景与介绍（P54） |
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55. Delta-Tuning--增量式tuning（P55） |
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56.Delta-Tuning--指定式tuning（P56） |
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57.Delta-Tuning--重参数化tuning（P57） |
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58 |
58. Delta-Tuning--统-tuning框架及理（P58） |
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59. Delta-Tuning--总结（P59） |
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60. OpenPrompt--介绍与用法（P60） |
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61.OpenDelta--介绍与用法（P61） |
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62.课程内容介绍（P62） |
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63.BMTrain--背景介绍（P63） |
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64.BMTrain--Data Parallel （数据（P64） |
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65.BMTrain--Model Parallel（模型（P65） |
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66.BMTrain--ZeRO（P66） |
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67. BMTrain--Pipeline Parallel （P67） |
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68. BMTrain--混合精度训练（P68） |
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69.BMTrain--Offloading（P69） |
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70. BMTrain--Overlapping（P70） |
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71. BMTrain--Checkpointing（P71） |
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72. BMTrain--使用介绍（P72） |
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73.BMCook--背景介绍（P73） |
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74. BMCook--知识蒸馏（P74） |
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75.BMCook--模型剪枝（P75） |
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76.BMCook--模型量化（P76） |
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77.其它模型压缩方法--Weight Sharing（P77） |
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78其它模型压缩方法--Low-rank Approxi（P78） |
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79.其它模型压缩方法--Architecture Sear（P79） |
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80. BMCook--使用介绍（P80） |
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81. BMInf--背景介绍（P81） |
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82. BMInf--深入理解Transformer（P82） |
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83. BMInf--Quantization （量化）（P83） |
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84. BMInf--Memory Scheduling（P84） |
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85. BMInf--BMlnf使用介绍（P85） |
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86. 基于大模型文本理解和生成介绍（P86） |
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87.信息检索--背景（P87） |
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88.信息检索--定义和评测（P88） |
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89.信息检索--传统方法（P89） |
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90.信息检索--神经网络方法（大模型）（P90） |
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91.信息检索--前沿热点（P91） |
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92.机器问答--QA介绍（P92） |
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93.机器问答--阅读理解（P93） |
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94.机器问答--开放域QA（P94） |
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95.文本生成--介绍（P95） |
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96.文本生成--文本生成任务（P96） |
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97. 文本生成--神经网络文本生成（P97） |
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