定价：59元
印次：1-1
ISBN：9787302721062
出版日期：2026.08.01
印刷日期：2026.08.12
图书责编：刘星
图书分类：零售
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《大模型全流程开发——从深度学习到智能体构建（微课视频版）》系统梳理了从基础环境搭建到大模型实践的完整流程，既覆盖传统深度学习开发方法，又紧跟大模型应用趋势。全书共6章：第1章介绍深度学习的入门与开发基础知识，帮助读者快速进入深度学习实践；第2章系统讲解数据采集、清洗、预处理、标注与增强等环节，奠定数据基础；第3章阐述模型构建与训练，包括模型结构设计、调优策略、超参数调优、微调、分布式与大规模训练等；第4章聚焦模型部署与优化，涵盖推理引擎、模型压缩、云边协同等；第5章面向典型任务实践，展示视觉、语言、语音及多模态应用案例；第6章集中探讨大模型应用，包括预训练模型与微调技术实践、知识库检索增强生成系统构建实践、智能体与多轮对话系统。 《大模型全流程开发——从深度学习到智能体构建（微课视频版）》可作为学习深度学习与大模型应用的参考书，也可作为高等院校相关课程的教材，还可供深度学习研发与应用工程师、人工智能方向的研究人员、产业界AI系统开发者阅读。
前 言 一、为什么要写本书 近年来，随着人工智能特别是大模型技术的迅猛发展，深度学习的应用已从实验室走 向了各行各业。从图像识别、自然语言处理到多模态感知与智能体应用，AI 的能力边界不 断被拓展。然而，很多开发者在学习与实践过程中仍面临一个现实问题：能够跑通一个模型， 却难以将其稳定、高效、可扩展地应用到实际场景。 深度学习的成功不仅依赖模型本身，更取决于从数据采集与处理到模型设计与优化， 再到部署与应用的完整流程。市面上的多数图书大多侧重于某一环节，要么强调模型结构， 要么突出工具用法，缺乏对全链路的系统化梳理。这种割裂使读者在面对大模型微调、知 识库构建、知识库检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）系统设计或智 能体落地时，往往缺乏整体视角。 本书的目标正是打破这种局限，构建一条从模型开发到大模型应用的完整路径。我们 希望读者不仅能掌握训练模型的方法，而且能理解如何准备高质量数据、如何优化训练流程、 如何部署和加速模型，并最终走向多模态与大模型应用的实践层面。 二、内容特色 ...
目 录 本书导读
第 1 章 深度学习的入门与开发基础知识........................................................1
视频讲解：21 分钟，8 集
1.1 深度学习开发环境搭建 ........................................................................................... 1
1.1.1 开发环境选择与搭建 ............................................................................................1
1.1.2 开发框架 ...............................................................................................................2
1.1.3 GPU 环境配置与加速工具....................................................... 查看详情
《大模型全流程开发——从深度学习到智能体构建（微课视频版）》系统梳理了从基础环境搭建到大模型实践的完整流程，既覆盖传统深度学习开发方法，又紧跟大模型应用趋势。采用理论方法与实践案例结合的方式，构建了一条清晰的深度学习路径，旨在帮助读者系统掌握深度学习项目开发与大模型应用的全链路能力。 （1）内容基础，结构清晰 内容既涵盖CNN、RNN、Transformer 等经典深度学习方法，也介绍大模型相关实践（LoRA 微调、知识库RAG系统设计、智能体系统设计），帮助读者同时掌握“基础功”与“新技能”。 （2）体系完整，循序渐进 以工程开发为主线，构建环境搭建→数据准备→模型构建→模型训练→模型部署→任务应用→大模型实践的完整技术链条，逻辑清晰、由浅入深，形成全流程学习闭环。 （3）案例丰富，注重实践 书中结合图像分类、目标检测、文本生成、语音识别、多模态问答等任务案例，配套工程化代码与工具链实践说明，强调动手能力与工程落地，易学易用。
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