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课程介绍
适合人群：
AI 开发者：希望深入理解大模型架构，并进行模型微调与应用开发。 自然语言处理（NLP）研究人员；产品经理 & AI 工程师。
你将会学到：
大模型的部署、微调与应用开发
课程简介：
课程概述
本课程将系统讲解DeepSeek 大模型 及其核心技术，涵盖 Transformer 与注意力机制的基础原理，到 DeepSeek 架构、训练方法，再到基于 DeepSeek 进行实际应用开发。课程将结合 实战案例，帮助学员掌握 LLM 在对话、补全、代码编写、函数回调等多种应用场景中的开发方法，并深入探索 DeepSeek R1 版本的本地部署与 API 使用。
适合人群
- AI 开发者：希望深入理解大模型架构，并进行模型微调与应用开发。
- 自然语言处理（NLP）研究人员：关注大模型技术，探索 Prompt 设计、对话增强等前沿应用。
- 产品经理 & AI 工程师：希望快速上手 DeepSeek 模型，在应用场景中高效集成 AI 能力。
- 编程爱好者：对 LLM 感兴趣，想学习如何开发基于大模型的智能应用。
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课程目录
第1章 Transformer 与 DeepSeek 体系核心原理
1-1 Transformer 与注意力机制核心原理
1-2 DeepSeek 核心架构及其训练技术详解
1-3 基于 DeepSeek 大模型的开发导论
第2章 DeepSeek 模型开发与 API 使用
2-1 DeepSeek 模型初体验
2-2 DeepSeek 开放平台与 API 开发详解
2-3 对话、补全与模型开发详解
2-4 对话前缀续写、FIM 与 JSON 输出开发详解
2-5 函数回调与上下文硬盘缓存
第3章 Prompt 设计与 AI 应用开发
3-1 DeepSeek 提示库：探索 Prompt 的更多可能 上
3-2 DeepSeek 提示库：探索 Prompt 的更多可能 下
第4章 DeepSeek 实战开发案例
4-1 集成实战 1：基于 LLM 的 Chat 类客户端开发
4-2 集成实战 2：AI 智能助理开发
4-3 集成实战 3：基于 VS Code 的辅助编程插件开发
第5章 DeepSeek R1 版本深度解析
5-1 DeepSeek R1 简介
5-2 DeepSeek R1 本地部署
5-3 DeepSeek R1 API 调用
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