大模型時代——智能體的崛起與應用實踐（微課視頻版）

入門篇
第1章 未來已來：大模型時代（65min）
1.1 什麼是大語言模型
1.2 大模型的發展歷程
1.3 關鍵技術要素
1.3.1 模型架構：Transformer的奧秘
1.3.2 預訓練策略：從無監督到強大的語言表示
1.3.3 微調技術：從通用到專業
1.3.4 硬件與並行計算：加速大規模訓練
1.4 核心價值
1.4.1 知識湧現：大模型的自主學習與創造
1.4.2 智能決策支持：大模型的行業實踐與挑戰
1.5 相關技術或方法
1.5.1 增量預訓練
1.5.2 微調
1.5.3 大模型檢索增強生成
1.5.4 基於大模型的智能體
1.6 本章小結
第2章 認識智能體（43min）
2.1 智能體簡介
2.2 從 個智能體到大模型時代的智能體
2.2.1 智能體不是大模型時代的產物
2.2.2 大模型為智能體賦予了新的生命力
2.3 智能體的核心功能模塊
2.3.1 LLM：智能體的大腦
2.3.2 Memory：智能體的記憶區間
2.3.3 Perception：智能體的五官
2.3.4 Action：智能體的四肢和工具
2.3.5 Planning：智能體的核心規劃系統
2.4 主要的智能體框架介紹
2.4.1 AutoGPT：AI自主性探索的集大成者
2.4.2 FastGPT和DB-GPT：以工作流編排構建智能體
2.4.3 ModelScope-Agent：柔性的工具 方法
2.5 本章小結
技術篇
第3章 初識ModelScope-Agent（27min）
3.1 ModelScope-Agent簡介
3.1.1 什麼是ModelScope-Agent
3.1.2 為什麼選擇ModelScope-Agent
3.1.3 Single-Agent：單智能體
3.1.4 Multi-Agent：多智能體
3.2 主要模塊及參數配置
3.2.1 ModelScope-Agent的組成模塊
3.2.2 配置參數
3.2.3 可直接調用的工具
3.3 手把手教你搭建ModelScope-Agent應用環境
3.3.1 準備工作
3.3.2 幾種 的安裝方式
3.3.3 配置大模型API
3.4 本章小結
第4章 智能體優化策略（86min）
4.1 提升智能體的學識：繼續預訓練
4.1.1 預訓練概述
4.1.2 繼續預訓練
4.1.3 繼續預訓練的價值和面臨的挑戰
4.1.4 開始一個繼續預訓練
4.2 規範思考邏輯和表達習慣：微調
4.2.1 微調的價值
4.2.2 微調所面臨的挑戰
4.2.3 微調與繼續預訓練的差異
4.2.4 開始一個面向大模型的微調
4.3 樹立是非觀：人類反饋強化學習
4.3.1 什麼是人類反饋強化學習
4.3.2 人類反饋強化學習在大模型中的應用
4.3.3 人類反饋強化學習的優勢
4.3.4 面臨的挑戰與未來的發展方向
4.3.5 開啟一輪人類反饋強化學習的過程
4.4 增強應用實踐能力：提示工程
4.4.1 提示工程的關鍵要素
4.4.2 提示工程的具體應用
4.5 本章小結
實踐篇
第5章 內容創作與編輯領域的應用（59min）
5.1 智能寫作助手
5.1.1 高效內容生成
5.1.2 創意靈感激發
5.1.3 文本編輯優化
5.2 高效新聞生成
5.2.1 實時新聞摘要
5.2.2 數據驅動的報道生成
5.3 內容審核與
5.3.1 內容自動審核
5.3.2 智能標簽與分類
5.3.3 用戶偏好分析
5.4 場景翻譯與風格遷移
5.4.1 劇本創作
5.4.2 風格遷移
5.5 本章小結
第6章 娛樂創意領域的應用（29min）
6.1 圖像生成與重繪
6.1.1 創意圖像生成
6.1.2 人像風格重繪
6.1.3 Cosplay動漫人物生成
6.1.4 圖像背景生成
6.1.5 塗鴉作畫
6.1.6 藝術字生成
6.2 智能語音合成與解析
6.2.1 語音合成
6.2.2 語音識別
6.2.3 創作屬於你自己的音樂
6.3 創意視頻生成
6.4 本章小結
第7章 財務、交通運輸及科研領域的應用（33min）
7.1 財務分析報告撰寫
7.1.1 文件的創建、寫入、讀取和刪除
7.1.2 跨文件操作
7.1.3 擴寫、續寫和潤色財務分析報告
7.2 交通知識庫構建
7.3 智能體在科研領域的應用
7.3.1 代碼生成
7.3.2 代碼解釋
7.3.3 代碼優化
7.4 本章小結
第8章 基於多智能體構建的群體型應用（40min）
8.1 協同開發平臺：算法開發新思路
8.2 靈動交互空間：人機互動新體驗
8.2.1 場景1：取經路上詩詞趣
8.2.2 場景2：智慧教輔課堂
8.3 智能交通調度：交通管理新方案
8.4 虛擬藝術舞臺：相聲表演新形態
8.5 本章小結
參考文獻
本書以大模型為背景， 揭示了智能體在多個領域的 應用與實踐。全書圍繞大模 型技術和智能體的構建、優 化和應用，展開了一場通俗 易懂的智能體探索之旅。書 中詳述了主流算法框架，助 力讀者全面把握智能體的發 展和實踐要點。 全書共8章，分為入門篇 、技術篇和實踐篇。入門篇 （第1章和第2章）詳述了智 能體的理論基礎；技術篇（ 第3章和第4章）討論了智能 體通用框架和優化策略；實 踐篇（第5 - 8章）展示了智 能體在內容創作、娛樂創意 、財務、交通運輸和科研等 領域的應用。每章均配有案 例和操作步驟，便於讀者快 速學習智能體的構建和使用 。 本書配套資源豐富，包 括代碼、視頻等，助力讀者 深入理解。本書緊貼熱點， 適合對大模型和智能體感興 趣的讀者，也可作為高等院 校和培訓機構的教學參考書 。