AI技术全栈系列课程(数据分析+机器学习+深度学习+大模型)

先说明白：这门课不适合当作「一个周末刷完」的东西

《AI技术全栈系列课程》这个名字听着很大，内容也确实横跨了四个方向：数据分析、机器学习、深度学习、大模型。399 元的定价加上这个覆盖面，很容易让人产生「买下来就等于学完了」的错觉。但这门课的实际结构是四条相对独立的线，每一条都够单独讲很久，只是被压缩在了一套资料里。所以这篇导读不会告诉你「学完能怎样」，只想帮你想清楚：以你现在的时间和基础，应该从哪里进，哪些地方可以先放过。

四块内容之间不是平级关系，是有依赖的

很多人一上来就想做大模型、搭 RAG、写 Agent，因为这部分听起来最新鲜。问题是这些内容默认你已经能读懂 Python 代码、知道张量是什么形状、理解「训练」和「推理」在干什么。如果跳过前面的部分直接冲，你大概率会卡在环境配置和报错信息上，而不是卡在概念上——后者查一查就懂，前者会大量消耗你的耐心。

• 数据分析部分：门槛最低，主要解决「拿到一份表格数据先看什么、怎么清洗、怎么画图」。这部分可以当热身，也可以当工具课随时回头查。
• 机器学习部分：真正的分水岭。它开始要求你接受「用数学语言描述问题」这件事，也是很多人第一次感到吃力的地方。
• 深度学习部分：在机器学习的基础上换成神经网络那套表达。如果你前面跳过，这里的损失函数、反向传播会变成纯背诵。
• 大模型部分：全栈里最贴近当前应用的一层，RAG 和 Agent 都在这里。建议放到最后，但可以提前翻一翻，给自己一个目标感。

时间碎的人，建议这样排顺序

如果你每天只有四十分钟到一个小时，不要按「一节一节往下推」的方式学。更现实的做法是：先用一到两周把数据分析里处理表格、画图、读结果的部分过掉，目的是让手熟悉环境，不要追求记住每个参数。然后进入机器学习，这里必须慢下来，宁可一周只啃一个小节，把公式推一遍、把代码跑一遍。深度学习和机器学习之间隔一段时间再开始，隔开反而更容易分清两套思路。

大模型部分等到你有了一点模型基础再动。RAG 和 Agent 的实现本身不难，难的是判断它哪里出了问题——检索质量差？提示词写歪了？还是模型能力不够？这些判断力来自前面几块，不是来自大模型那一章的教程。

可以跳过、可以略读的地方

不必有「每节都要看完」的心理负担。资料里关于环境安装、工具版本、某个库的历史演变的段落，第一遍完全可以略过，用到再回来翻。纯推导密集的数学小节，如果你当前的目标是把项目跑起来，可以先看结论和代码，等真的卡住了再回头补证明。反过来，凡是让你动手改参数、看输出变化的地方，不要跳——这部分才是这门课真正值钱的内容。

另外提醒一句：这套资料自带章节笔记，它的价值不在「再读一遍」，而在做题卡住时快速定位。别把它当教材读，当索引查。

最后说点不客气的

四个方向全栈覆盖，意味着每一块都不可能讲到底。你会在这门课里学会跑通流程、理解主要概念、做出能演示的东西，但不会因此变成某个方向的专家。这不是课程的问题，是「全栈」这个词本身的含义。接受这一点之后反而轻松：把它当成一张地图，先走通主路，哪一段你真正感兴趣，再去找更专门的东西深挖。学不完的部分，就先放着。

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课程推荐

《AI技术全栈系列课程(数据分析+机器学习+深度学习+大模型) 价值399元》9a7a6ba45c65c9a2c7bc1ea43ae94390_format,webp.webp 下载附件   保存到相册 2025-8-24 17:52 上传【技能收获】学完可掌握：RAG 检索增强生成、AI Agent 智能体构建、Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（161 节）

*   1 Python导学.mp4

*   2 Python介绍.mp4

*   3 Python应用方向.mp4

*   4 Python环境安装.mp4

*   5 Pycharm安装.mp4

*   6 jupyter安装和介绍.mp4

*   7 pip工具的使用.mp4

*   8 变量的理解.mp4

*   9.变量的基本使用.mp4

*   10.输入和输出工具.mp4

*   11.运算符机制.mp4

*   12.数据类型概述.mp4

*   13.数字类型.mp4

*   14.布尔类型.mp4

*   15.字符串类型01.mp4

*   16.字符串操作02.mp4

*   17.列表概述.mp4

*   18.列表索引机制.mp4

*   19.列表切片机制.mp4

*   20.列表元素增删改.mp4

*   21.列表内置函数.mp4

*   22.元组类型.mp4

*   23.字典类型.mp4

*   24.byptes和集合类型.mp4

*   25.流程控制概述.mp4

*   26.顺序执行.mp4

*   27.条件判断-单分支.mp4

*   28.条件判断-双分支.mp4

*   29.条件判断-多分支.mp4

*   30.while循环.mp4

*   31.while循环累加计算.mp4

*   32.猜数字游戏进阶.mp4

*   33.while循环找偶数.mp4

*   34.for循环01.mp4

*   35.for循环02.mp4

*   36.for循环03.mp4

*   37.for循环04.mp4

*   38.for循环05.mp4

*   39.循环嵌套.mp4

*   40.break操作.mp4

*   41.continue操作.mp4

*   42.break和continue注意事项.mp4

*   43.猜数字游戏进阶01.mp4

*   44.猜数字游戏进阶02.mp4

*   45.函数概述.mp4

*   46.函数定义和调用.mp4

*   47.函数返回值01.mp4

*   48.函数返回值02.mp4

*   49.函数返回值03.mp4

*   50.函数参数概述.mp4

*   51.位置参数.mp4

*   52.默认参数.mp4

*   53.args动态参数.mp4

*   54.kwargs动态参数.mp4

*   55.作用域概述.mp4

*   56.全局和局部变量.mp4

*   57.global关键字.mp4

*   58.函数递归概述.mp4

*   59.函数递归应用.mp4

*   60.匿名函数的基本使用.mp4

*   61.匿名函数应用.mp4

*   62 数据分析概述.mp4

*   63 指标体系搭建.mp4

*   64 分析方法概述.mp4

*   65 多维度拆解法.mp4

*   66 RFM分析模型.mp4

*   67 漏斗分析法.mp4

*   68 AAARR分析模型.mp4

*   69 AIPL分析法.mp4

*   70 统计学概述.mp4

*   71 集中趋势描述01.mp4

*   72 集中趋势描述02.mp4

*   73 离散趋势描述.mp4

*   74 推断统计描述.mp4

*   75 相关概念.mp4

*   76 二项分布.mp4

*   77 几何分布.mp4

*   78 正态分布.mp4

*   79 抽样方法.mp4

*   80 抽样分布介绍.mp4

*   81 卡方检验.mp4

*   82 t检验.mp4

*   83 中心极限定理.mp4

*   84 1.numpy实操01.mp4

*   85 2.numpy实操02.mp4

*   86 3.numpy实操03.mp4

*   87 4.numpy实操04.mp4

*   88 5.numpy实操05.mp4

*   89 6.numpy实操06.mp4

*   90 1.pandas基础01.mp4

*   91 2.pandas基础02.mp4

*   92 3.pandas基础03.mp4

*   93 4.pandas基础操作04.mp4

*   94 5.pandas基础操作05.mp4

*   95 6.pandas基础操作06.mp4

*   96 7.异常值清洗.mp4

*   97 8.数据集成.mp4

*   98 9.pandas高级01.mp4

*   99 10.pandas高级02.mp4

*   100 11.pandas高级03.mp4

*   101 12.pandas高级04.mp4

*   102 13.分组+透视.mp4

*   103 14.案例1.mp4

*   104 15.案例2.mp4

*   105 16.时间序列.mp4

*   106 17.pandas样式制定.mp4

*   107 1.matplotlib.mp4

*   108 2.seaborn.mp4

*   109 3.express.mp4

*   110 1.全球连锁企业分析01.mp4

*   111 2.全球连锁企业分析02.mp4

*   112 3.全球连锁企业分析03.mp4

*   113 4.全球连锁企业分析04.mp4

*   114 5..全球连锁企业分析05.mp4

*   115 1.财务分析01.mp4

*   116 2.财务分析02.mp4

*   117 powerbi介绍.mp4

*   118 基本操作01.mp4

*   119 基本操作02.mp4

*   120 可视化项目.mp4

*   121 机器学习介绍.mp4

*   122 ML基础操作.mp4

*   123 3.特征抽取.mp4

*   124 1.无量纲化.mp4

*   125 2.方差过滤.mp4

*   126 3.pca降维.mp4

*   127 4.相关系数.mp4

*   128 5.其他特征选择.mp4

*   129 1.KNN算法介绍.mp4

*   130 2.KNN模型使用流程.mp4

*   131 3.KNN应用.mp4

*   132 1.线性回归01.mp4

*   133 2.线性回归02.mp4

*   134 3.线性回归03.mp4

*   135 4.线性回归04.mp4

*   136 5.线性回归05.mp4

*   137 6.线性回归06.mp4

*   138 7.线性回归07.mp4

*   139 8.线性回归08.mp4

*   140 9.线性回归09.mp4

*   141 卷积算法01.mp4

*   142 2.卷积算法02.mp4

*   143 3.卷积实操.mp4

*   144 模型微调项目实战+独立开发.mp4

*   145 NLP基本介绍.mp4

*   146 2.RNN算法原理.mp4

*   147 3.Deepseek理论介绍.mp4

*   148 4.Deepseek接口调用.mp4

*   149 5.function calling基础实现.mp4

*   150 6.函数完整描述自动生成.mp4

*   151 1.function_calling回顾.mp4

*   152 2.sql解释器Agent.mp4

*   153 1.Swarm开源框架讲解.mp4

*   154 本地模型部署.mp4

*   155 1.模型微调01.mp4

*   156 2.模型微调02.mp4

*   157 1.Langchain介绍+环境安装.mp4

*   158 2.RAG构建流程.mp4

*   159 3.基础版RAG构建01.mp4

*   160 4.基础版RAG构建02.mp4

*   161 5.langchain构建RAG.mp4