- 12周系统课程
- 48课时直播 + 回放
- 6个可落地项目
- 1v1每周代码评审
课程亮点
为什么这门课不一样
我们把"看得懂"和"写得出来"之间的距离，拆成了每周可交付的具体动作。
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从零手写 Transformer
逐行推导缩放点积注意力与多头机制，亲手实现 padding mask 与 causal mask，不再依赖"调包"。
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参数高效微调 LoRA
用单张消费级显卡完成 7B 模型微调，讲清秩、缩放因子与目标模块注入位置的取舍。
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RAG 与向量检索
从切分策略、Embedding 选型到重排序，搭出一套可量化评估的知识问答系统。
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Agent 与工具调用
函数调用、结构化输出、规划与反思，把模型真正接进可用的自动化工作流。
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6 个能写进简历的项目
每个模块配套真实数据集与验收标准，结课时你会拥有自己的开源仓库与作品集。
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1v1 评审 + 论文精读
每周一次导师代码评审，配合顶会论文精读讨论，科研与求职两条路同时打通。
课程大纲
12 周，6 个模块，层层递进
每个模块都包含理论推导、配套实验与一个可交付的项目成果。
第 1–2 周 语言模型的地基
- 词向量与分布式表示：Word2Vec、GloVe 的直觉与实现
- n-gram 与神经语言模型：平滑、回退与困惑度
- 数据划分与泄漏排查：为什么你的验证集"太好看了"
交付：从零实现一个 n-gram 语言模型并完成困惑度评测
第 3–4 周 Transformer 与注意力机制
- 缩放点积注意力与多头机制的分头 / 拼接细节
- 位置编码、残差连接与层归一化的位置之争
- padding mask 与 causal mask 的正确写法与常见越界错误
交付：手写 Encoder-Decoder 结构并完成一次完整训练
第 5–6 周 预训练与参数高效微调
- 从 BERT 到 GPT：掩码语言建模与自回归建模的取舍
- LoRA / Adapter / Prefix Tuning 的数学原理与工程权衡
- 显存优化：混合精度、梯度检查点与梯度累积
交付：单卡微调 7B 模型，并与全量微调做效果对比
第 7–8 周 检索增强与向量数据库
- 文本切分策略与 Embedding 模型选型方法
- 向量检索、混合检索与重排序的工程组合
- RAG 评测体系：忠实度、召回率与幻觉定位
交付：一套带评测脚本的企业知识问答系统
第 9–10 周 Agent 与工具调用
- 函数调用与结构化输出的可靠约束
- 规划、反思与记忆机制的设计模式
- 多智能体协作编排与典型失败模式复盘
交付：能读写文件、查询数据库的任务型 Agent
第 11–12 周 毕业项目与答辩
- 选题、方案设计与里程碑拆解
- 一对一辅导与逐行代码评审
- 答辩展示 + 简历与作品集的包装方法
交付：独立完成一个端到端 AI 应用并公开演示
讲师
王教授 · 北京大学副教授
二十年教学与科研经历，研究方向覆盖计算语言学、自然语言处理、知识图谱与生成式 AI。 长期主讲《大语言模型与人工智能》《AI Agent：理论与实践》《自然语言处理》等课程， 并担任多家教育科技企业的学术顾问。
- 计算语言学
- 大语言模型
- 知识图谱
- AIGC 与创意写作
- 教育技术
"我希望你离开这门课时，手里握着的不是一堆笔记，而是一个已经跑起来、并且你知道每一行为什么这么写的系统。"
学员评价
他们已经跑通了自己的第一个模型
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"最直接的收获是：以前调 HuggingFace 心里没底，现在知道 mask 该怎么写、loss 为什么不动了。"
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"LoRA 那一周我用自己的消费级显卡微调了 7B 模型，答辩时把显存占用曲线放上去，面试官直接就聊开了。"
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"每周的代码评审是真的会逐行看。被指出过三次 padding 处理问题之后，我这辈子都不会写错了。"
常见问题
报名前你可能想问
需要什么基础？
需要能独立写 Python，理解函数、类与列表推导；有微积分与线代的基本直觉即可，课程中会用到的数学都会重新推导一遍。
没有显卡能学吗？
可以。课程提供云端算力接入指引，1–4 模块用 CPU 或免费额度即可完成；LoRA 微调模块会给出按显存分档的配置方案。
直播课错过了怎么办？
每节课在结束后 24 小时内上传回放与配套代码，回放长期有效，不设观看期限。
课程内容会随模型版本更新吗？
会。原理部分保持稳定，工程实践部分每期开课前重新校验一遍，确保代码在当下的主流版本上可运行。
可以开发票、走公司报销吗？
可以，支持开具增值税普通发票与专用发票。报名后在报名表单备注需求，或直接联系我们。
如果听完第一周觉得不合适？
开课后 7 天内、且课程进度不超过第二周，可申请无理由全额退款。
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名额有限，每期控制在 40 人以内以保证评审质量。提交后一个工作日内会有老师与你联系。