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AI+X 大模型专区学习（史上最丰富🥳）

发布日期：2024-05-09 03:35:51 浏览次数： 2370 作者：Datawhale

Datawhale学习

项目来源：Datawhale团队、百度智能云、飞桨

AI+X系列：和学习生态伙伴联合发起，将人工智能（AI）与各个学科、领域、行业（X）结合，激发无限潜力和创造力（X），让学习者拥有更多可能性（X）。

本期学习包含大模型和基础知识两大专区，共9个学习内容，详情如下（本次学习资料均已开源，详情链接可见文末）：

本文目录

1. 学习报名方式

2. 组队学习模式

3. 学习内容详情

4. 自学教程汇总

1.学习报名方式

▶ 活动时间：5月13日-6月5日。

▶ 报名方式：本周六在 Datawhale高校群/在职群发布报名码，报名后学习。

▶ 进群方式：关注公众号，后台回复关键词“在校”或“在职”进学习群。

?特别提醒：已在高校或在职群无需重复加入。参与方式不一样的学习（本文前两个），具体参与方式已在文章中列出。

2.组队学习模式

Datawhale 是一个专注于 AI 领域的开源组织，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。

Datawhale 以「for the learner，和学习者一起成长」为使命，鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。

同时 Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案，赋能人才培养，助力人才成长，建立起人与人、人与知识、人与企业和人与未来的联结。

开源地址

https://github.com/datawhalechina

什么是组队学习？

顾名思义，就是一群志同道合的小伙伴，一起学习讨论，一起克服拖延症，一起组队打boss。没有老师，没有教学，有的是一群热爱学习和渴望改变的人，交流学习，互促共进。往期：《李沐大神分享，全球733所高校，9027人共同学习》

3.学习内容详情

本次学习分为大模型专区及基础知识专区，共9个内容。学习详情如下：

?：大模型专区的前两个学习内容的参与方式在内容介绍时详细说明，其他学习参与方式参见本文第一节：学习报名方式。

大模型专区

1 /赛事：AI+教育方向应用开发

开源贡献：Amy（周理璇）、晋宁波、吕昭波、高增玉、高立业、王熠明、刘威、徐韵婉、卢水琼、张友东、彭琛、陈思州、王熠明、刘伟鸿

内容说明：本学习项目来自百度智能云千帆杯教育生态行业赛，从0代码搭建千帆appbuilder应用，到使用工作流、组件和知识库等功能实现Gradio demo应用级开发，带你从0到1快速搭建AI+教育原生应用。

学习周期：15天

学习名额：600人

定位人群：

教育行业的关注者或从业者，可以和有开发基础的学习者组队；
对开发AI原生应用感兴趣的，希望通过工作流、组件、知识库丰富应用场景的学习者。

参与方式

Step1：报名千帆杯教育生态行业赛，获取1000次与大模型免费交互的次数。扫描下方二维码报名：

本实践学习报名赛事后可进入学习群

请报名成功后截图保存

Step2：扫描下方二维码，填写报名问卷，填写成功后会自动邀请你加入学习群。

2 /赛事：RAG应用开发或多模态应用开发

开源贡献：Amy（周理璇）、吕昭波、郭志航、徐炽明、姜舒凡、陈燕珊

内容说明：本学习项目来源百度飞桨平台LIC·2024 语言与智能技术竞赛，基于上海少年儿童出版社提供面向真实应用场景的“十万个为什么”系列特色数据集，鼓励开发者利用该数据集，进行RAG应用开发或多模态创意应用开发。

学习周期：15天

学习名额：180人

定位人群：富有好奇心，基于《十万个为什么》的特色数据集做AI创意应用。需要一定的代码开发能力。

参与方式：

Step1：报名赛事，获取学习群入场券。扫描下方二维码报名：

本实践学习报名赛事后可进入学习群

请报名成功后截图保存

Step2：扫描下方二维码，填写报名问卷，填写成功后会自动邀请你加入学习群。

3 /基于MetaGPT的智能体理论与实战教程

开源贡献：潘笃驿，陈叶帆，沈楚城，郑蕲，徐宗泽，李柯辰，丁世奇，回车、吴傲、三水、Eiei

内容说明：Hugging Multi-Agent 是一套专为期望深入了解并实践多智能体系统的开发者设计的实用指南。基于国内领先的多智能体框架 MetaGPT旨在帮助读者掌握多智能体系统的核心概念，并提供一套全面的学习路径，从智能体的基础理解到复杂系统的实际开发。

学习周期：10天

学习名额：180人

定位人群：适合对AI智能体领域充满热情，拥有Python编程基础（最好拥有一定异步编程基础），能熟练阅读和理解项目源代码，渴望深入了解并实践Agent框架以及智能体系统的开发者的学习者。

学习安排如下：

4 /从零手搓大模型实战

开源贡献：肖鸿儒、宋志学、邹雨衡、娇娇、蔡得民、鑫民、杜晓东

内容说明：从原理出发、以“白盒”为导向、“纯手搓”搭建一个清晰、可用的大模型系统，包括大模型Model、RAG 框架、Agent 系统及大模型评估体系。

学习周期：16天

学习名额：180人

定位人群：有一定LLM基础的学习者(能够逐行理解跑通SFT或文本分类任务，较难)

学习安排如下：

基础知识专区

5 /Leetcode：基础数据结构篇（上）

开源贡献：杨世超、马世拓、国豪、小于

内容说明：超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程，「LeetCode」经典题目的详细解析。本期课程内容围绕链表、堆栈、队列相关知识进行讲解和练习，共计45道题。

学习周期：15天

学习名额：180人

定位人群：有 Python 语言编程基础，或者其他语言基础；想要学习算法、数据结构基础知识，想在 LeetCode 刷算法题的同学。

学习安排如下：

6 /吃瓜教程：西瓜书+南瓜书

开源贡献：谢文睿、梁恩瑞、何瑞杰、李国瑞

内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！

学习周期：17天

学习名额：180人

定位人群：有本科数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）的同学

学习安排如下：

7 /聪明办法学Python

开源贡献：小雨姑娘、骆秀韬、张凯旋、潘笃驿、徐辉、揭熔阳、王浩、曹志宾、王聪

内容说明：聪明办法学 Python 第二版在教程中融入更多计算机科学与人工智能相关的内容，制作“面向人工智能的 Python 专项教程”。希望同学们学习这个教程后能学习到聪明的办法，从容的迈入人工智能的后续学习。

学习周期：14天

学习名额：180人

定位人群：零基础编程小白，但需要有较强的自驱力。

学习安排如下：

8 /Django后端开发入门

开源贡献：李柯辰，张海生、许刘莲、周焕、卓凡、彭彩平、则涛

内容说明：本课程拥有清晰简洁的教学文档和匹配的课后习题，详细的讲解了从最基础的环境、项目、app创建，到高效、高级的进阶用法，让学习者详细学习Django后端开发全过程。

学习周期：8天

学习名额：180人

定位人群：具备基础机器学习知识和基础 Python 能力的学习者。

学习安排如下：

9 /从 0 到 1 掌握 SQL

开源贡献：王复振、武帅、依婧

内容说明：Follow me，从 0 到 1 掌握 SQL。完成SQL使用环境搭建，了解关系型数据库的基本特点，熟悉SQL增删改查基本操作，进一步掌握视图、子查询、函数、窗口函数、存储过程等高阶用法，最后试一试秋招秘籍，检验下自己学习的效果。

学习周期：16天

学习名额：180人

定位人群：0基础学员，希望掌握SQL基础查询的学习者。

学习安排如下：

4.自学教程汇总

⭐ 为难度系数

1、AI+教育方向应用开发 ⭐️

开源内容：https://datawhaler.feishu.cn/wiki/MUoFwZenBi02Crk1vRscsvDrnNe

2、RAG应用开发或多模态创意应用开发 ⭐️⭐️

开源内容：暂无，学习内容将于开营时发布。

3、基于MetaGPT的智能体理论与实战教程⭐️⭐️

开源内容：https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent

4、从0手搓大模型的一切 ⭐️⭐️

开源内容：https://linklearner.com/lesson/11eeed7a-da75-7e6c-aaa2-85534de1cf83/summary

5、Leetcode：基础数据结构篇（上）：链表、堆栈、队列 ⭐️

开源内容：https://github.com/datawhalechina/leetcode-notes/blob/main/docs/ch02/index.md

电子网站：https://datawhalechina.github.io/leetcode-notes/#/ch02/index.md

6、吃瓜教程 ⭐️

开源内容：https://linklearner.com/lesson/11eeed7a-da75-7e6c-aaa2-85534de1cf83/summary

7、聪明办法学Python ⭐️

开源内容：https://datawhalechina.github.io/learn-python-the-smart-way-v2/

8、Django后端开发入门 ⭐️

开源内容：https://github.com/Joe-2002/sweettalk-django4.2#readme

9、wonderful-sql ⭐️

开源内容：https://linklearner.com/learn/detail/70

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