DeepLearningAI 目录中的最佳课程

基础、编程与LLMOps
- 深度学习专项课程 (
- LLMOps 的自动化测试 (CircleCI)
- 使用工具执行构建编码代理 (E2B)
- 使用 JAX 构建和训练 LLM (Google)
- 使用编码代理进行规范驱动开发 (JetBrains)
推理与 Anthropic 生态系统
- 使用 o1 进行推理 (OpenAI)
- 使用 Anthropic 迈向计算机使用 (Anthropic)
- MCP：使用 Anthropic 构建富上下文 AI 应用 (Anthropic)
代理与记忆
- 使用 LangChain 的函数、工具和代理 (LangChain)
- LLM 作为操作系统：代理记忆 (Letta)
- 构建 AI 浏览器代理 (AGI Inc)
- A2A：代理到代理协议 (Google Cloud/IBM Research)
- 代理记忆：构建具有记忆感知的代理 (Oracle)
- 用于图像和视频生成的 AI 代理 (Google)
- 使用 LangGraph 的长期代理记忆 (LangChain)
LLM 优化与后训练
- 量化深度解析 (Hugging Face)
- 预训练 LLM (Upstage)
- LLM 的微调与强化学习：后训练入门 (AMD)
- 使用 vLLM 实现快速高效的 LLM 推理 (Red Hat)
- 使用 GRPO 对 LLM 进行强化微调 (Predibase)
- LLM 的后训练 (华盛顿大学/NexusFlow)
高级 RAG 与数据管道
- 用于 RAG 的知识图谱 (Neo4j)
- 构建多模态数据管道 (Snowflake)
- 用于 AI 代理 API 发现的知识图谱 (SAP)
- 检索增强生成 (RAG)