> #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 --- #### 官网地址:点我直达 <a href="https://fcmit.cc/" target="_blank" style="text-decoration: none; display: flex; align-items: center; justify-content: center; text-align: center;"> <img style="height: 8em; width: auto; margin-right: 10px; pointer-events: none; user-select: none;" src="https://fcmit.cc/lxkf3.png" referrerpolicy="no-referrer" alt="1.png"> </a> # 🔍 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 --- ## ⚙️ 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”** --- ## 🧪 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”** --- ## 🧰 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** --- ## 💼 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 --- ## 🚀 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** --- # ✅ 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| --- # 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| --- ## 🧱 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| --- ## 📘 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 --- ## 🛠 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| --- ### ✅ 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。** --- # ☁️ 网盘目录(仅展示部分目录)>>> ![image.png](https://kb.fcmit.cc/media/202506/26eac0ebea9b48a18a840d4c94c7b7e22652.png) ![image.png](https://kb.fcmit.cc/media/202506/7263fd6910d742e2a60e8efbe4cdfd878097.png) ### 前置课 ![image.png](https://kb.fcmit.cc/media/202506/1f315438adac4cb0ae5cbfae997e62854735.png) ## 📚 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!== ![image.png](https://kb.fcmit.cc/media/202506/424a6d71b71641fcbe6e4843ee60a2ab2769.png) ### 前置课 ![image.png](https://kb.fcmit.cc/media/202506/068c02382e214fd888ff4a48dec1a71a2919.png) ## 🛠️ 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!==