===============课程介绍===============

欢迎参加跨模态学习与大型语言模型（LLM）融合AIGC技术的实战课程！本课程将为您提供前沿技术的探索与应用案例解析，帮助您深入了解并应用多模态大型语言模型(LLM)与AIGC技术。
在这个课程中，我们将深入探讨跨模态学习、大型语言模型和自适应增长的控制系统的核心原理、设计思想和实现技术。通过理论讲解和实践项目指导，您将学会如何将这些前沿技术应用于实际项目中，解决现实世界中的复杂问题。

除了理论知识，我们还将结合实际应用案例，分享这些技术在不同领域的应用实践和最佳实践。通过案例分析和项目实战，您将深入了解如何优化和调试这些前沿技术，提高系统性能和稳定性。无论您是初学者还是有一定经验的技术从业者，本课程都将为您提供宝贵的学习资源和实用的技巧，助您在多模态大型语言模型(LLM)与AIGC技术领域取得更大的成就。

===============课程目录===============

├─001.多模态训练营9：面试题讲解.mp4
├─002.多模态训练营：8.stableDiffusion.mp4
├─003.多模态训练营：7.SAM大模型.mp4
├─004.多模态训练营：6.Unet模型和目标分割.mp4
├─005.多模态训练营：5.Blip2模型详解和CogVLM模型.mp4
├─006.多模态训练营：4.多模态的模型架构和blip模型详解.mp4
├─007.多模态训练营：3.clip模型讲解和源码解析.mp4
├─008.多模态训练营2：常见非CNN分类模型和目标检测模型Detr和yolos.mp4
├─009.多模态训练营：1.Vit模型详解和代码实战.mp4
├─010.预测资料：GPU的原理.mp4
├─011.预习资料：AIGC和扩散学习.mp4
├─012.预习资料：卷积神经网络CNN.mp4
├─013.预习资料：深入理解卷积神经网络CNN（上）.mp4
├─014.预习资料：深入理解卷积神经网络CNN（下）.mp4
├─015.预习资料：Transformer和bert.mp4