黑马程序员-人工智能AI进阶年度钻石会员2022

课程简介

《黑马程序员-人工智能AI进阶年度钻石会员2022》image.webp (274.31 KB, 下载次数: 58) 下载附件保存到相册 2022-10-1 22:23 上传【技能收获】学完可掌握：黑马、程序员、人工智能、人工智能ai、进阶。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

已有 0 人浏览发布 2026-09-16 更新 2026-09-17

这套《黑马程序员-人工智能AI进阶年度钻石会员2022》是2022年那批AI进阶课里被转存次数比较多的一份。它的定位不是科普，而是把当年从深度学习框架到大模型落地的技术栈串成一条线。下面按课纲含金量、精看章节和资料包用法拆开说，方便你判断值不值得占硬盘。

课纲含金量：时间点决定了它的定位

课程录制于2022年，这个时间点很关键。它正好卡在Transformer全面铺开、RAG还没被炒成万能方案的阶段。所以课纲里对CNN、RNN、注意力机制的讲解没有跳过，对后来直接上大模型的人来说，这部分反而是补基础的地方。整体结构偏向「先看模型怎么work，再看应用怎么搭」，不是一上来就调API。如果你已经会用LangChain拼流程但说不清attention计算过程，这份课纲的中间段能填上这个洞。

值得精看的几块内容

不是每一章都需要逐帧看。按主题判断，优先级大致这样：

深度学习基础部分可以倍速过，但反向传播和优化器的推导建议暂停手推一遍，后面调参靠的就是这个直觉。
注意力机制与Transformer这一块是整门课的分水岭，值得精看，特别是多头注意力和位置编码的实现细节，面试和排查模型问题都会回到这里。
应用落地章节里，向量检索、提示词组织和对话状态管理要慢看，这几块直接决定你搭出来的东西是demo还是能用。
综合实战部分按需看，重点看工程结构怎么分层，而不是照抄代码逻辑。

讲师节奏偏快，例子密集，有些章节需要配合笔记回看，不然容易滑过去。

资料包怎么拆开用

这类年度会员资料包一般同时含视频和配套笔记，别整包塞进播放器顺序播，效率很低。建议分三层：

第一层只过视频目录和章节笔记标题，先建一张自己的知识地图，知道哪块讲、哪块没讲。
第二层针对薄弱章节看视频，其余章节直接读笔记，把时间省下来。
第三层把实战章节的代码单独跑一遍，改参数、换数据，记录报错和调整过程，这部分才是能写进作品集的素材。

笔记的价值在复盘，不在收藏。每完成两三个主题，用自己的话重写一份小结，比反复看原始笔记管用。

适合谁，不适合谁

适合已经会Python、想从传统机器学习或后端转向模型应用的人；也适合做Java后端、想弄懂大模型服务怎么接进现有系统的人。不适合零编程基础的新手，前置要求不算低。另外，课程里关于大模型工具链的选型停留在2022年的状态，最新框架和工程实践需要自己补，别指望一份旧课覆盖现在全部玩法。

如果你习惯把课当资料库、按需抽取章节，这套的性价比是够的；如果想找一条帮你决定学什么的现成路径，它可能给你的是判断力，而不是标准答案。

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《黑马程序员-人工智能AI进阶年度钻石会员2022》image.webp 下载附件保存到相册 2022-10-1 22:23 上传【技能收获】学完可掌握：黑马、程序员、人工智能、人工智能ai、进阶。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（27 节）

* 课程总结.mp4

* 01-文本预处理-文本预处理-文本数据增强讲解.mp4

* 02-文本预处理-文本预处理-文本数据增强代码实现.mp4

* 新闻主题分类任务-数据加载方式的增补代码解读.mp4

* 04-文本预处理-新闻主题分类任务-数据加载方式的增补文件补齐.mp4

* 05-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补内容概念.mp4

* 06-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补流程梳理.mp4

* 07-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention机制模型.mp4

* 08-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention公式讲解.mp4

* 09-RNN及其变体-RNN架构解析-注意力机制的增补attention应用场景.mp4

* 10-Transformer—新增案例机器翻译模型-1模型的介绍.mp4

* 11-Transformer—新增案例机器翻译模型-数据的下载和vocab构建.mp4

* 12-Transformer—新增案例机器翻译模型-3模型构建.mp4

* 13-Transformer—新增案例机器翻译模型-4掩码的构建.mp4

* 14-Transformer—新增案例机器翻译模型-5数据批处理.mp4

* 15-Transformer—新增案例机器翻译模型-6构建训练函数和评估函数.mp4

* 16-Transformer—新增案例机器翻译模型-7训练模型和定义解码函数.mp4

* 17-Transformer—新增案例机器翻译模型-8翻译函数的定义和9模型保存.mp4

* 18-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-1tokenizer加载.mp4

* 19-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-2加载带头和不带头的预训练模型.mp4

* 20-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-3加载不带头的模型输出结果.mp4

* 21-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-4加载语言模型头结果输出.mp4

* 22-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-5加载分类模型头结果输出.mp4

* 23-迁移学习—迁移理论—加载和使用预训练模型全小节增补-6加载问答模型头结果输出.mp4

* 24-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传.mp4

* 25-迁移学习—迁移理论—迁移学习实践增补内容-模型上传后加载使用.mp4

* 26-虚拟机的使用.mp4

配套笔记（3 份 PDF）

* 01-Python+机器学习课程环境使用说明(1).pdf

* AI虚拟机使用常见问题汇总(1).pdf

* 01-计算机视觉CV课程环境使用说明文档.pdf