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09 Feb [udemy学院-国语]精通DeepSeek生成式AI技术

Posted at 04:49h in 其它 by leonardo_hu 0 Comments

[udemy学院-国语]精通DeepSeek生成式AI技术

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使用 DeepSeek 掌握 GenAI
使用 GenAI、DeepSeek 和 Python 构建 AI 驱动的聊天机器人
更新时间：2025/2

-您将会学到

了解 GenAI 和 DeepSeek
可以使用 Python 和 Google colab 构建简单的神经网络
可以在 Google Colab 上使用 DeepSeek 构建 GenAI 程序
可以使用 DeepSeek 和其他工具构建有用的 GenAI 应用程序

-课程介绍

这个全面的在线课程旨在指导您完成使用 GenAI 和 DeepSeek 构建自定义业务聊天机器人应用程序的过程。无论您是初学者还是希望增强 AI 知识，本课程都提供了结构化的学习路径，以掌握现代 AI 技术的理论和实践方面。

您将学到什么：
GenAI 和 DeepSeek 简介：了解通用 AI （GenAI）的基础知识，并探索 ChatGPT、Gemini 和 LlaMa 等模型。深入了解 DeepSeek 的概念及其在 AI 驱动系统中的应用。

用于 AI 开发的 Google Colab：了解如何利用 Google Colab 运行 Python 代码和部署 AI 模型。您将获得上传文件、更改运行时以及使用 Colab 进行深度学习项目的实践经验。

Python 基础知识：掌握 Python 编程，包括有关数据类型、条件、循环、函数和模块的课程。这些技能是构建和自定义 AI 应用程序的基础。

DeepSeek 集成：深入了解如何使用 DeepSeek 模型，包括在 Google Colab 中运行它们并了解其功能。您将学习运行各种模型，从最小的（LLM-7B-Chat）到较大的 DeepSeek-V2-Lite 15.6B。

检索增强生成（RAG）：了解如何使用文本嵌入、处理 PDF 文档以及创建数据块以在 AI 系统中使用。这将帮助您构建更智能的聊天机器人，从文档中检索上下文以提供更好的答案。

商业聊天机器人应用程序：该课程以创建一个完整的聊天机器人应用程序而告终。您将使用 DeepSeek 构建后端 API，并使用 Gradio 将其与前端集成，使其成为适合实际使用的全栈应用程序。

课程结构：

第 1 部分：课程简介
课程概述和充分利用它的提示。

第 2 部分：GenAI 和 DeepSeek 简介
了解 ChatGPT 和 DeepSeek 等尖端 AI 模型，以及它们如何改变 AI 格局。

第 3 部分：Google Colab
使用 Google Colab 进行实践学习：从基本设置到上传文件和运行脚本。

第 4 部分：Python 编程
了解对 AI 开发和聊天机器人创建至关重要的 Python 编程基础知识。

第 5 部分：使用 DeepSeek
深入了解 DeepSeek，了解其模型，并学习如何在 Colab 上运行它们。

第 6 部分：检索增强一代
了解如何处理文档和文本，将它们转换为结构化数据以在 AI 模型中使用。

第 7 部分：使用 DeepSeek 构建聊天机器人
最终项目：使用 DeepSeek API 和 Gradio 前端创建一个全栈式 AI 聊天机器人。

在本课程结束时，您将能够利用 DeepSeek 和 Python 的强大功能构建强大的 AI 聊天机器人并将其集成到实际应用程序中。无论您是创建客户服务聊天机器人还是专门的业务助理，您将获得的技能都将为令人兴奋的 AI 驱动项目打开大门。

文件列表：

01：01_本课程是关于什么的
01_02_如何从课程中学到最好
02_01_什么是_GenAI_ChatGPT
02_02_其他著名的_GenAI_模型_Gemini_和_LlaMa_有哪些
02_03_什么是_DeepSeek
03_01_Hello_World_在_Colab_中
03_02_更改_Colab_中的运行时
03_03_从本地计算机上传文件
04_01_使用_Python_的_Hello_world
04_02_数字和字符串
04_03_If_和_else_条件
04_04_For_循环
04_05_列表
04_06_功能
04_07_带参数的函数
04_08_带有_params_和_return_的函数
04_09_导入模块
04_10_从模块导入函数
05_01_如何使用_DeepSeek
05_02_DeepSeek_模型系列
05_03_DeepSeek_是开源的
05_04_DeepSeek_在_HuggingFace_上
05_05_在_Colab_上运行最小的_DeepSeek_模型_LLM7BChat
05_06_在_Colab_上运行_DeepSeekV2Lite_15.6B_模型1
05_07_在_Colab_上运行_DeepSeekV2Lite_15.6B_模型2
06_01_阅读_pdf_文件
06_02_将文本转换为块
06_03_使用_SentencePiece_创建文本嵌入
06_04_一个完整的_colab_使用_GenAI_工具修改答案
07_01_DeepSeek_API_托管在_Google_Colab_上
07_02_使用_Gradio_连接_API_后端的前端
07_03_全栈应用程序