【李宏毅】2026年公认最好的【LLM大模型】教程!大模型入门到进阶,一套全解决!2025生成式人工智慧与机器学习导论-附带课件代码

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2025-11-18 14:00:44
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视频选集
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第0课:课程介绍
17:28
第1講:一堂課搞懂生成式人工智慧的原理
01:45:15
Judge Boi 使用說明 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧與機器學習導論》
10:48
HW1 Understand the fundamentals of GenAI作業一李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧與機器學習導論》
25:45
Bonus HW 加分項目 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧與機器學習導論》
08:07
第 2 講:上下文工程 (Context Engineering) — AI Agent 背後的關鍵技術
01:50:08
HW2 Build a Basic RAG System作業二 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧與機器學習導論》
01:02:27
第3講:解剖大型語言模型
02:04:44
Exploring Generative AI作業三 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧與機器學習導論》
20:58
第 4 講:評估生成式人工智慧能力時可能遇到的各種坑-李宏毅(2025)春《生成式AI時代下的机器学习》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT
02:01:23
homework 4 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型 |神经网络 |Dee
22:31
第 5 講:一堂課搞懂機器學習與深度學習的基本原理 (案例:老師什麼時候要下課)-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》
02:24:08
再探寶可夢、數碼寶貝分類器 — 淺談機器學習原理-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT
01:14:00
ML Lecture 7_ Backpropagation-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习
31:26
Homework 5-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型 |神经网络 |Dee
35:24
第 6 講:一堂課搞懂訓練類神經網路的各種訣竅-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT
02:06:26
homework 6 作業六-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型 |神经网络
58:31
ML Lecture 9-1_ Tips for Training DNN-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学
01:26:03
自督導式學習 (Self-supervised Learning) (三) – BERT的奇聞軼事-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》A
24:14
類神經網路訓練不起來怎麼辦 (五): 批次標準化 (Batch Normalization) 簡介-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》
30:56
卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学
55:39
語音與影像上的神奇自督導式學習 (Self-supervised Learning) 模型-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习
01:21:59
第 7 講:大型語言模型的學習歷程-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型
01:58:35
homework 7 作業七-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型 |神经网络
01:11:59
概述增強式學習 (Reinforcement Learning, RL) (一) – 增強式學習跟機器學習一樣都是三個步驟-李宏毅(2025)秋
45:02
概述增強式學習 (Reinforcement Learning, RL) (二) – Policy Gradient 與修課心情-李宏毅(2025)秋
41:14
第 8 講:通用模型的終身學習 (Fine-tuning, Model Editing, Model Merging, Test-Time Training)
02:00:11
homework 8 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型 |神经网络
47:36
機器終身學習 (Life Long Learning, LL) (二) - 災難性遺忘(Catastrophic Forgetting)的克服之道
36:39
第 9 講:影像和聲音上的生成策略 — Diffusion_Flow-matching 系列和接龍 (Autoregressive) 這兩條世界線的交會
02:03:16
homework 09 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型 |神经网络
31:33
ML Lecture 18_ Unsupervised Learning - Deep Generative Model (Part II)-李宏毅(2025)
01:03:31
GAN Lecture 1 (2018)_ Introduction-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学
01:33:15
Flow-based Generative Model 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGP
01:07:51
浅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |Chat
13:59
第 10 講:語音語言模型發展史-李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型
02:29:02
homework 10 李宏毅(2025)秋《生成式人工智慧与机器学习导论》AI |机器学习 |李宏毅机器学习 |ChatGPT  |大模型 |神经网络 |De
47:11
1.第0讲:课程说明
25:40
2.第1讲:生成式AI是什么
29:29
3.(延申)80分钟快速了解大型语言模型
01:32:10
4.作业 1:真假难辨的世界
19:17
5.第2讲:今日的生成式人工智能厉害在哪里?从「工具」变为「工具人」
26:05
6.第3讲:训练不了人工智能?你可以训练你自己(上)
34:35
7.作业2:都是 AI 的作文比赛
33:57
8.第4讲:训练不了人工智能?你可以训练你自己(中)
47:22
9.(延申)能够使用工具的AI:New Bing, WebGPT, Toolfo
24:23
10.作业3:以 AI 搭建自己的应用
52:36
11.第5讲:训练不了人工智能?你可以训练你自己(下)
25:21
12.第6讲:大型语言模型修炼史 — 第一阶段- 自我学习,累积实力
34:26
13.(延申)让 AI 村民组成虚拟村庄会发生什么事
23:34
14.(延申)机器学习模型的可解释性 (Explainable ML) (上)
49:08
15.作业四:Become an AI Hypnosis Master
53:37
16.第7讲:大型语言模型修炼史 — 第二阶段_ 名师指点,发挥潜力
38:19
17.作业五:LLM Fine-tuning
50:44
18.第8讲:大型语言模型修炼史 — 第三阶段- 参与实战,打磨技巧 (Rein
36:59
19.第9讲:以大型语言模型打造的AI Agent
24:46
20.作业六:Learning from Human Preference
38:45
21.第10讲:今日的语言模型是如何做文字接龙的 — 浅谈Transformer
38:16
22.第11讲:大型语言模型在「想」什么呢? — 浅谈大型语言模型的可解释性
45:16
23.(延申)Transformer (上)
32:48
24.(延申)Transformer (下)
01:00:34
25.(延申)用语言模型來解释语言模型 (上)
21:41
26.(延申)用语言模型來解释语言模型 (下)
13:57
27.作业七:Understanding what AI is thinking
11:13
28.第12讲:浅谈评估大型语言模型能力的各种方式
46:12
29.第13讲:浅谈大型语言模型相关的安全性议题 (上) — 亡羊补牢、语言模型
32:04
30.作业八:Safety Issue of Generative AI
36:55
31.第14讲:浅谈大型语言模型相关的安全性议题 (下) — 欺骗大型语言模型
15:32
32.第15讲:为什么语言模型用文字接龙,图片生成不用像素接龙呢?— 浅谈生成式
45:27
33.第16讲:可以加速所有语言模型生成速度的神奇外挂 — Speculativ
12:42
34.作业九:Quick Summary of Lecture Video
36:00
35.第17讲:有关影像的生成式AI (上) — AI 如何产生图片和影片 (S
49:30
36.第18讲:有关影像的生成式AI (下) — 快速导读经典影像生成方法 (V
37:01
37.(延申)Variational Auto-encoder (VAE)
01:03:31
38.(延申)Generative Adversarial Network (G
01:33:15
39.(延申)Flow-based Method
01:07:52
40.(延申)Diffusion Method
13:54
41.作业十:Stable Diffusion Fine-tuning
15:25
42.额外课程:GPT-4o
38:13
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