> #猫咪推荐AI大模型开发 #安全渗透模型 #Python编程 #Numpy/张量运算 #深度学习基础 #大语言模型(LLM) #LangChain框架 #多模态AI工具(文本生成、视频生成、数字人) #通义千问(阿里) #讯飞星火 #智谱清言(智谱AI) #法睿(通义法务模型) #通义听悟/万相 #可灵AI #哔哩哔哩布 #魔搭平台(魔搭社区) #ChatGLM-6B #BERT #GPT(API层) #LoRA模型系列 #OpenAI #MinimaxAPI
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#### 官网地址:点我直达
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# 🔍 课程介绍>>>
==从零开始,精通大模型应用开发,一课掌握通义 / 星火 / LangChain / RAG / LoRA 等核心技能、掌握 LLM 微调与项目实战!!==
**是否可以搭配安全相关来学习? 详见标题:搭配安全相关知识学习(举例)**
## 📌覆盖模型生态
- ✅ 覆盖主流国产模型(通义、星火、智谱、清言、可灵)
- ✅ 包含开源模型训练(ChatGLM、BERT)
- ✅ 涉及国际模型接口(GPT API、Function Call)
- ✅ 支持多模态(语音识别、图文生成、视频生成)
- ✅ 贯穿微调、部署、Agent、LangChain、RAG等多个开发链路
## 🔰 一、基础启蒙阶段(Python & AI基础)
适合零基础入门,打牢AI开发底层能力:
- Python 环境配置与语法
- 控制结构 / 函数 / 类 / 模块
- Numpy 与张量运算
- 线性回归 + 神经网络原理
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## ⚙️ 二、大模型通识与工具生态(低门槛快速熟悉)
覆盖主流国产大模型工具使用:
- 通义千问 / 智谱 / 星火 / 听悟 / 法睿
- 视频图生、灵动代码、AI视频、数字人等
- 推理工具 + API调用实践
🧭 **目标:了解大模型能“干什么”和“怎么玩”**
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## 🧪 三、大模型底层原理 & 微调技术
### 📌 语言模型架构:
- AE、AR、Seq2Seq、Transformer
### 📌 微调方法精讲:
- PET / P-Tuning / LoRA / PEFT / 软模板
- 思维链(Chain-of-thought)推理
### 📌 Prompt Engineering:
- 提示词流程、规则、优化、转换
🎯 **目标:掌握模型调优的“核心原理”和“控制技巧”**
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## 🧰 四、开发实战与接口工程能力模块
### 📦 Platform API 系列:
- Function Call 原理与实操
- Assistant API、GPTs 接入
- Coze / Minimax 搭建助手
### 🧠 LangChain 开发系统:
- 各类模型组件(Prompt / LLM / Chain)
- 向量数据库、文档加载、RAG 流程
- Agent构建:任务管理、记忆管理、调用链整合
💼 **目标:从单一大模型使用 → 多模块组合 → 业务应用开发者转变**
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## 💼 五、垂直行业项目实战模块(近30个项目!)
### 金融类:
- 行业风控评分系统1&2
- 多风格翻译模型(API集成)
### 医疗健康:
- 智能问诊系统1~3阶段
- 数据采集、模型训练、诊断推理全过程
### 零售&电商:
- BERT+PET 零售评价系统
- P-Tuning 零售决策系统
- 虚拟试衣平台、客服问答机器人
### 媒体&内容:
- 舆情信息抽取
- 文本分类/情感分析
### 物流:
- RAG问答系统:嵌入+向量库+检索聚合
🧱 **特点:**
- 每个项目都有内容说明+数据+流程+训练+部署全流程
- 用 P-Tuning/LoRA 等轻量方案快速完成实战任务
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## 🚀 六、模型训练与部署(进阶部分)
- 模型训练 + Beam搜索 + 推理预测 + 部署上线
- 使用超动云进行分布式资源管理与评估
- 项目总结 + 面试答疑 + 论文辅导支持
📊 **目标:掌握从训练 → 推理 → 评估 → 云部署的完整闭环**
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# ✅ 课程体系亮点总结
|模块|特点|
|---|---|
|**全面**|基础 + 微调 + 工具 + 项目 + 部署一应俱全|
|**实战**|行业项目真实模拟,具备落地价值|
|**国产生态支持**|LangChain、魔搭、通义、讯飞、智谱全面兼容|
|**上手快**|提供每个模块详细步骤、演示和资源|
|**适配广**|适合开发者、算法工程师、产品经理、科研人员|
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# 搭配安全相关知识学习(举例)
## ✅ 一、你可以做到的事情(能力目标)
|模块方向|可实现内容|
|---|---|
|**知识问答**|构建内网安全术语、渗透测试方法、攻防流程的智能问答助手|
|**日志分析**|使用大模型对日志文件(WAF、IDS、SIEM)进行自动异常分析|
|**漏洞分析**|输入漏洞描述或POC,自动分析影响、范围、修复建议|
|**脚本生成**|Prompt 生成 SQL 注入 / XSS / Nmap / metasploit 等测试脚本|
|**钓鱼检测 / 文本分类**|训练模型识别钓鱼邮件、社工文案、恶意提示信息|
|**代码审计**|利用 LLM 进行静态代码分析、发现潜在漏洞点|
|**攻防演练评估**|构建自动评分Agent,模拟红蓝对抗对话、生成演练报告|
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## 🧱 二、结合课程中的模块内容,推荐搭配方式:
|学习模块|对应安全融合建议|
|---|---|
|**LangChain / Agent 构建**|构建“安全审计助手”,结合工具链调用(如 `nmap`、`burpsuite`)|
|**向量数据库(RAG)**|将 CVE、攻防案例文档进行嵌入,打造私有渗透知识库|
|**Prompt 工程**|提示词设计引导模型分析攻击路径(如通过模拟 CVSS 分析)|
|**模型微调(LoRA/P-Tuning)**|用你自己收集的渗透测试文本、样本数据进行安全专用微调|
|**项目实战模块**|替换金融/医疗案例为“模拟攻击检测平台”、“攻防训练评分模型”等|
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## 📘 三、真实可行的项目实例(适合边学边做)
1. ✅ **构建一个"渗透测试建议助手"**
- 输入一句攻击目的,例如“内网横向移动”
- 输出:可能使用的工具链、漏洞种类、绕过方式
2. ✅ **安全文档知识库问答(基于RAG)**
- 导入 CVE 数据、攻防白皮书、CTF Writeup
- 用 LangChain+向量库做智能问答平台
3. ✅ **安全攻防场景模拟Agent**
- 用户模拟攻击命令输入
- Agent调用模型判断是否有效+返回模拟防御建议
4. ✅ **Log 分析助手**
- 将Web日志输入模型进行审计分析
- 高亮可疑 IP、扫描行为、异常UA等
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## 🛠 推荐使用的模型和工具:
|类型|推荐|
|---|---|
|基础模型|ChatGLM-6B、通义千问、OpenAI GPT(用于 API 快速实现)|
|工具链|LangChain、FAISS、Pandas、Regex、PyShark|
|安全语料|CVE、CWE、CIS Benchmarks、OWASP Top 10、CTF题库|
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### ✅ 总结建议
完全可以 **以“安全渗透工程师”的身份切入大模型开发**
推荐的路径是:
> **先学习通用 LLM 能力 → 同步构建安全知识库 + Agent原型 → 微调或定制大模型 → 开发行业安全产品或开源工具。**
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# ☁️ 网盘目录(仅展示部分目录)>>>


### 前置课

## 📚 课件展示
==课程所需源码、课件、讲义、笔记、代码、模型环境 全部都带的有哦!==

### 前置课

## 🛠️ 工具展示
==课程所需源码、课件、讲义、笔记、代码、模型环境、工具全部都放在一起了哦!==