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SUMMARY:100天掌握大语言模型-第三周
DESCRIPTION:主题介绍： \n100天学会大语言模型，从 Transformer 到 GPT \n一场真正“讲透 LLM 核心算法”的技术讲座 \n在今天这个大语言模型的时代，GPT、Claude、Gemini、LLaMA，所有主流大语言模型，背后都有同一个核心架构：Transformer \n但问题是—— \n❗ 很多人“听说过 Attention”\n❗ 看过公式，却始终没真正理解 \n甚至在面试中： \n👉 讲不清 Multi-Head Attention\n👉 解释不出 √d_k 为什么存在\n👉 无法从系统角度说明 Encoder / Decoder \n为什么你必须真正理解 Transformer？因为Transformer = LLM 工程师的“地基能力”。你可以不会训练模型，但你不能不理解： \n\nAttention 是如何工作的？\n为什么Transformer 可以替代 RNN？\nGPT 和BERT 本质上有什么区别？\nLLM 的“推理能力”从哪里来？\n\n这不仅是知识问题，而是是否具备 AI 工程师思维的问题。本讲座基于经典论文“Attention Is All You Need（NeurIPS 2017）”结合完整教学系列“100天掌握大语言模型”，将带你从“听说过”到“真正理解” \n\n 为什么Transformer 会颠覆整个AI 领域？\n\n你将理解： \n\nRNN / LSTM 的三大致命瓶颈\n为什么“并行计算”改变了一切\nTransformer 如何实现O(1) 路径建模长依赖\n从“历史演进”看懂架构设计哲学\n\n\n Attention 机制（核心中的核心）\n\n深入讲透： \n\nScaled Dot-Product Attention\n为什么要除以√d_k（面试高频点🔥）\nAttention 的四步计算流程\n\n你将真正理解， 模型是如何“决定关注谁”的 \n\n Multi-Head Attention（面试必考）\n\n很多人只会背公式，但不会解释本质。本讲座将帮你搞懂： \n\n为什么必须是“多头”？\n每个head 在学什么？\n为什么计算量没有增加？\n\n\n Positional Encoding（最容易被忽略的关键点）\n\n深入拆解： \n\n正弦/ 余弦编码的数学意义\n为什么不用线性位置编码？\nRoPE / Learned PE 的演进\n\n\n Encoder & Decoder 架构全拆解\n\n你将彻底搞懂： \n\nSelf-Attention vs Cross-Attention\nMasked Attention（GPT核心）\nFFN 在模型中的真正作用\n残差连接+ LayerNorm 的工程意义\n\n\n 从Transformer 到GPT / BERT（关键过渡）\n\n讲座最后会帮你建立： \n\nGPT（Decoder-only）的本质\nBERT（Encoder-only）的设计逻辑\n现代LLM 的统一架构视角\n\n适合人群 \n\n想成为LLM Engineer / AI Engineer 的开发者\n正在准备LLM / AI 面试 的求职者\n学过Transformer，但理解不深入的人\n想从“会用API”升级到“理解模型本质”的工程师\n\n————————————- \n主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。 \n三大项目为你全程解除求职困扰： \n1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；\n2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；\n3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。 \n可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。\n邮箱: info@aipin.io\n电话: +1 (626) 566 1822
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SUMMARY:OpenClaw开源LLM项目深度解析
DESCRIPTION:在过去两年，大语言模型（LLM）已经从“聊天工具”演进为真正具备行动能力的智能体（AI Agent）。但一个核心问题正在成为行业瓶颈：当AI开始“执行操作”时，我们如何确保它是安全的、可控的、可信的？ \n讲座主题：OpenClaw：开源 LLM Agent 架构的革命性探索 \n本次技术讲座将深入解析当前最前沿的开源项目 OpenClaw，它代表了一种全新的 AI 系统设计范式： 不只是“生成内容”，而是能够安全执行任务的智能体系统（Secure Autonomous Agents） \n为什么OpenClaw值得关注？ \n在传统LLM应用中： \n模型只负责“回答问题”\n人类负责执行操作\n风险由人为控制 \n而OpenClaw正在改变这一切： \n– 1. 从LLM到Agent \n· 支持 AI 自动调用工具（Tool Use）\n· 多步骤推理 + 行动（ReAct / Plan-Execute）\n· 任务级别自动化（Task Automation） \n– 2. 安全架构设计（核心亮点） \n· 权限控制（Permission System）\n· 操作审计（Audit Trail）\n· 沙盒执行（Sandboxed Actions）\n· 防止 Prompt Injection / 数据泄露 \n– 这是 AI 从“玩具”走向“生产级系统”的关键一步 \n⚙️ 3. OpenClaw 技术架构拆解 \n本讲座将深入讲解： \n· Agent 控制层（Controller）\n· 工具调用机制（Tool Invocation）\n· Memory & Context 管理\n· 安全策略引擎（Policy Engine）\n· Execution Sandbox \n– 4. 商业与创业机会 \n基于 OpenClaw 架构，可以衍生出多个高价值方向： \n· AI 安全平台（AI Security SaaS）\n· 企业级自动化 Agent（Enterprise AI Copilot）\n· AI 渗透测试 / 安全审计系统\n· Web3 / Crypto 自动交易 Agent\n· DevOps / Security 自动化系统 \n本讲座特别适合： \n· LLM / AI 应用开发工程师\n· 想转型 AI Agent 方向的开发者\n· 网络安全 / AI Security 从业者\n· 创业者 / 技术负责人\n· 对“下一代 AI 系统架构”感兴趣的技术人员 \n– 你将获得： \n✔ OpenClaw 架构完整拆解\n✔ AI Agent 安全设计方法论\n✔ 可落地的系统设计思路\n✔ 未来 AI Agent 创业方向洞察\n✔ 一套可用于面试 / 项目的高级知识体系 \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能： \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home \n数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining \n商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
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SUMMARY:100天掌握大语言模型-第四周
DESCRIPTION:主题介绍： \n100天学会大语言模型，从 Transformer 到 GPT \n一场真正“讲透 LLM 核心算法”的技术讲座 \n在今天这个大语言模型的时代，GPT、Claude、Gemini、LLaMA，所有主流大语言模型，背后都有同一个核心架构：Transformer \n但问题是—— \n❗ 很多人“听说过 Attention”\n❗ 看过公式，却始终没真正理解 \n甚至在面试中： \n👉 讲不清 Multi-Head Attention\n👉 解释不出 √d_k 为什么存在\n👉 无法从系统角度说明 Encoder / Decoder \n为什么你必须真正理解 Transformer？因为Transformer = LLM 工程师的“地基能力”。你可以不会训练模型，但你不能不理解： \n\nAttention 是如何工作的？\n为什么Transformer 可以替代 RNN？\nGPT 和BERT 本质上有什么区别？\nLLM 的“推理能力”从哪里来？\n\n这不仅是知识问题，而是是否具备 AI 工程师思维的问题。本讲座基于经典论文“Attention Is All You Need（NeurIPS 2017）”结合完整教学系列“100天掌握大语言模型”，将带你从“听说过”到“真正理解” \n\n 为什么Transformer 会颠覆整个AI 领域？\n\n你将理解： \n\nRNN / LSTM 的三大致命瓶颈\n为什么“并行计算”改变了一切\nTransformer 如何实现O(1) 路径建模长依赖\n从“历史演进”看懂架构设计哲学\n\n\n Attention 机制（核心中的核心）\n\n深入讲透： \n\nScaled Dot-Product Attention\n为什么要除以√d_k（面试高频点🔥）\nAttention 的四步计算流程\n\n你将真正理解， 模型是如何“决定关注谁”的 \n\n Multi-Head Attention（面试必考）\n\n很多人只会背公式，但不会解释本质。本讲座将帮你搞懂： \n\n为什么必须是“多头”？\n每个head 在学什么？\n为什么计算量没有增加？\n\n\n Positional Encoding（最容易被忽略的关键点）\n\n深入拆解： \n\n正弦/ 余弦编码的数学意义\n为什么不用线性位置编码？\nRoPE / Learned PE 的演进\n\n\n Encoder & Decoder 架构全拆解\n\n你将彻底搞懂： \n\nSelf-Attention vs Cross-Attention\nMasked Attention（GPT核心）\nFFN 在模型中的真正作用\n残差连接+ LayerNorm 的工程意义\n\n\n 从Transformer 到GPT / BERT（关键过渡）\n\n讲座最后会帮你建立： \n\nGPT（Decoder-only）的本质\nBERT（Encoder-only）的设计逻辑\n现代LLM 的统一架构视角\n\n适合人群 \n\n想成为LLM Engineer / AI Engineer 的开发者\n正在准备LLM / AI 面试 的求职者\n学过Transformer，但理解不深入的人\n想从“会用API”升级到“理解模型本质”的工程师\n\n————————————- \n主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。 \n三大项目为你全程解除求职困扰： \n1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；\n2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；\n3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。 \n可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。\n邮箱: info@aipin.io\n电话: +1 (626) 566 1822
URL:https://aipin.io/event/100-llm-4/
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SUMMARY:如何拿下年薪$200K+的LLM开发工程师岗位？
DESCRIPTION:在过去两年，大语言模型（LLM）彻底改变了技术行业的招聘格局。从 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，到各类 AI 创业公司与独角兽企业： LLM 开发工程师 = 当前最稀缺、薪资最高的岗位之一。但现实是—— \n❗ 很多人学了 Transformer、RAG、Agent\n❗ 做过项目，却依然过不了面试 \n面试真正考的是什么？ \n很多人误以为： \n· 会用 LangChain 就够了\n· 会调 API 就能进大厂\n· 做过几个 demo 就能拿 offer \n但真实情况是：LLM 面试，本质考的是“系统能力 + 工程思维 + AI理解深度”\n企业真正关注的是： \n· 你是否能设计一个完整的 LLM 系统？\n· 你是否理解 RAG 的本质问题？\n· 你是否能解决 hallucination / latency / cost？\n· 你是否能把 AI 落地成产品？ \n本次讲座你将收获什么？ \n这不是一场“知识科普”，而是一次面试拆解 + 实战导向的深度分享： \n– 1. LLM 面试全景拆解 \n· 大厂 / 创业公司常见面试流程\n· 不同岗位（Application / Agent / Infra）的差异\n· 面试官到底在看什么？ \n– 2. 高频面试题（真实案例） \n你将看到真实级别的问题，例如： \n· 如何设计一个企业级 RAG 系统？\n· 如何减少 hallucination？\n· Agent 如何做 multi-step reasoning？\n· embedding vs fine-tuning 如何选择？\n· 如何优化 LLM inference cost？ \n每一道题，都会讲标准思路 + 加分点 \n– 3. 系统设计（最关键） \n重点突破： \n· LLM 系统的 4 大核心模块： \noControl（控制）\noMemory（记忆）\noRetrieval（检索）\noReasoning（推理） \n· 从 0 到 1 设计一个 AI 产品架构： \noRAG pipeline\noAgent workflow\noTool calling\no多模型协同 \n– 4. 项目如何讲，才能拿 offer？ \n很多人输在这里： \n❌ 只讲“我做了什么”\n✅ 应该讲“我解决了什么问题 + trade-off” \n你将学到： \n· 如何把普通项目讲成“工程亮点”\n· 如何展示你的系统设计能力\n· 如何应对追问（deep dive） \n– 5. LLM 求职路径 & 薪资地图 \n· 如何从 Data Scientist / SWE 转型 LLM Engineer？\n· 什么项目最有含金量？\n· 如何构建你的 AI portfolio？\n· 当前市场薪资趋势（$150K – $300K+） \n适合人群 \n· 想转型 LLM Engineer / AI Engineer 的开发者\n· 正在准备 AI / LLM 面试 的求职者\n· 有基础但缺乏“系统能力”的工程师\n· 想进入高薪 AI 领域的人 \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能： \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home \n数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining \n商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
URL:https://aipin.io/event/200k/
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SUMMARY:100天掌握大语言模型-第五周
DESCRIPTION:主题介绍： \n100天学会大语言模型，从 Transformer 到 GPT \n一场真正“讲透 LLM 核心算法”的技术讲座 \n在今天这个大语言模型的时代，GPT、Claude、Gemini、LLaMA，所有主流大语言模型，背后都有同一个核心架构：Transformer \n但问题是—— \n❗ 很多人“听说过 Attention”\n❗ 看过公式，却始终没真正理解 \n甚至在面试中： \n👉 讲不清 Multi-Head Attention\n👉 解释不出 √d_k 为什么存在\n👉 无法从系统角度说明 Encoder / Decoder \n为什么你必须真正理解 Transformer？因为Transformer = LLM 工程师的“地基能力”。你可以不会训练模型，但你不能不理解： \n\nAttention 是如何工作的？\n为什么Transformer 可以替代 RNN？\nGPT 和BERT 本质上有什么区别？\nLLM 的“推理能力”从哪里来？\n\n这不仅是知识问题，而是是否具备 AI 工程师思维的问题。本讲座基于经典论文“Attention Is All You Need（NeurIPS 2017）”结合完整教学系列“100天掌握大语言模型”，将带你从“听说过”到“真正理解” \n\n 为什么Transformer 会颠覆整个AI 领域？\n\n你将理解： \n\nRNN / LSTM 的三大致命瓶颈\n为什么“并行计算”改变了一切\nTransformer 如何实现O(1) 路径建模长依赖\n从“历史演进”看懂架构设计哲学\n\n\n Attention 机制（核心中的核心）\n\n深入讲透： \n\nScaled Dot-Product Attention\n为什么要除以√d_k（面试高频点🔥）\nAttention 的四步计算流程\n\n你将真正理解， 模型是如何“决定关注谁”的 \n\n Multi-Head Attention（面试必考）\n\n很多人只会背公式，但不会解释本质。本讲座将帮你搞懂： \n\n为什么必须是“多头”？\n每个head 在学什么？\n为什么计算量没有增加？\n\n\n Positional Encoding（最容易被忽略的关键点）\n\n深入拆解： \n\n正弦/ 余弦编码的数学意义\n为什么不用线性位置编码？\nRoPE / Learned PE 的演进\n\n\n Encoder & Decoder 架构全拆解\n\n你将彻底搞懂： \n\nSelf-Attention vs Cross-Attention\nMasked Attention（GPT核心）\nFFN 在模型中的真正作用\n残差连接+ LayerNorm 的工程意义\n\n\n 从Transformer 到GPT / BERT（关键过渡）\n\n讲座最后会帮你建立： \n\nGPT（Decoder-only）的本质\nBERT（Encoder-only）的设计逻辑\n现代LLM 的统一架构视角\n\n适合人群 \n\n想成为LLM Engineer / AI Engineer 的开发者\n正在准备LLM / AI 面试 的求职者\n学过Transformer，但理解不深入的人\n想从“会用API”升级到“理解模型本质”的工程师\n\n————————————- \n主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。 \n三大项目为你全程解除求职困扰： \n1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；\n2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；\n3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。 \n可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。\n邮箱: info@aipin.io\n电话: +1 (626) 566 1822
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SUMMARY:大语言模型在生物学中的应用
DESCRIPTION:  \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能： \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home \n数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining \n商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
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SUMMARY:100天掌握大语言模型-第六周
DESCRIPTION:100 Days of LLM Mastery，从零基础到工程实战，系统掌握大语言模型的完整知识体系。 \n你是否有过这样的困惑？ \n大语言模型（LLM）席卷全球，ChatGPT、Claude、Gemini 改变了人机交互的方式。你看到身边越来越多的人在用 AI 解决实际问题，甚至开始构建自己的 AI 产品——而你，还在观望。 \n你也许读过不少碎片化的教程，却始终找不到一条清晰的成长路径。你知道Transformer，却说不清它的工作原理；你会调用 API，却不明白模型背后发生了什么；你想构建一个 RAG 系统，却不知从何下手。 \n那么这个系列讲座，就是为你而生。 \n课程简介 \n「100天掌握大语言模型」是一套系统化的中英双语讲座课程，历时 100 天，从机器学习基础到 LLM 工程实战，帮助你建立完整的大模型知识体系，并最终独立完成一个可展示的工程级 AI 项目。 \n课程不依赖任何单一框架，而是聚焦底层原理与工程思维，让你真正理解模型，而不只是会调用 API。 \n课程路线图： \n五大阶段 · 循序渐进 · 知行合一 \n第一阶段：基础篇 Day 1–20 机器学习回顾 · NLP 基础 · Transformer 原理\n从线性回归到神经网络，从 Word2Vec 到 BERT，用 20 天夯实你的理论地基。亲手在小规模数据上训练一个 Transformer，真正读懂《Attention Is All You Need》这篇改变 AI 世界的论文。 \n第二阶段：核心技术篇 Day 21–50 预训练 · 微调 · 评估 · 安全\n深入 LoRA、QLoRA 等参数高效微调方法，掌握 RLHF 对齐技术，理解幻觉、偏见、越狱等安全问题。动手微调 BERT，完成真实情感分析任务。 \n第三阶段：应用与系统篇 Day 51–80 Prompt 工程 · RAG · 智能体 · 部署\n构建 RAG 聊天机器人，搭建 LangChain Agent，掌握 llama.cpp 本地推理与云端部署。从原型到生产，打通 LLM 应用的全链路。 \n第四阶段：高级主题 Day 81–90 MoE · 模型蒸馏 · 多模态 · Constitutional AI\n探索混合专家模型、多模态大模型（文本+图像）以及更前沿的 AI 对齐方法，跟上行业最新进展。 \n第五阶段：毕业项目 Day 91–100 选题 · 实现 · 展示\n从客服聊天机器人、求职助手、加密资产分析到 AI 教学辅导系统，选择一个方向，完成可运行 Demo + 技术博客 + GitHub 仓库，作为你 AI 工程能力的最佳证明。 \n适合谁来学？ \n✅ 有一定 Python 基础，希望系统入门大模型的工程师或学生\n✅ 已经会用 LLM API，想深入理解原理和工程细节的开发者\n✅ 对 AI 充满热情，想在 100 天内完成一次技术跨越的学习者\n✅ 希望在简历上增加一个真实 AI 项目的求职者 \n完成课程后，你将收获： \n· 完整的 LLM 知识体系，从理论到工程缺一不可\n· 扎实的动手能力：微调模型、构建 RAG、部署应用\n· 一份展示在 GitHub 上的工程级毕业项目\n· 读懂最新 AI 论文的能力，跟上行业前沿 \n100天，从今天开始！大语言模型时代，最好的入场时机永远是现在。 \n  \n————————————- \n主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。 \n三大项目为你全程解除求职困扰： \n1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；\n2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；\n3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。 \n可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。\n邮箱: info@aipin.io\n电话: +1 (626) 566 1822
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SUMMARY:Claude LLM 代码泄露——人工智能成为安全事件的时刻
DESCRIPTION:2026年3月，人工智能领域见证了一件前所未有的事情。不是模型发布，也不是里程碑式的突破，而是一次泄露——这次泄露暴露了有史以来最先进的人工智能系统之一的内部运作机制。它改变了一切。 \n短短一周内，Anthropic公司就遭遇了两起重大运营安全事故： \n· CMS配置错误导致机密未来产品计划泄露\n· npm构建错误导致超过 512\,000 行内部代码泄露 \n为什么这件事很重要（以及为什么你应该关心）？ \n这不仅仅是一次泄密事件——它是人工智能发展史上的一个转折点。泄露的材料揭示了： \n1. 新前沿模型：Claude Mythos\n· Opus 之外的新级别： “Capybara”级模型\n· 声称在漏洞发现方面遥遥领先\n· 能够自动发起高级别的网络攻击 \n这引发了网络安全股票一夜之间145亿美元的市场震荡。 \n2. “智能体大脑”的揭露 \n我们首次看到了前沿人工智能系统内部的实际运作方式： \n· 自愈记忆→ 防止长时间会话造成的混乱\n· KAIROS 和autoDream → 后台“思考”和优化\n· 递归自修复→ AI 调试自身代码\n· 完整编排层→ 代理如何行动、决策和执行 \n这就是LLM代理背后的真正架构 \n3. 人工智能成为安全问题 \n这次泄密事件迫使各方做出重大转变：人工智能不再仅仅是生产力工具，它现在也是一种网络安全武器和防御系统。 \n本次网络研讨会您将学到什么? \n在本次独家讲座中，我们将深入探讨新闻标题之外的内容。 \n1.深度技术分析\n· Claude代理编排层是如何运作的 确实有效\n· 现代LLM代理的架构 \n2.工程 inside\n· 代理循环、工具使用和决策是如何实现的\n· “递归自愈人工智能”的真正含义\n· 构建你自己的自主人工智能系统的经验教训 \n3.战略意义\n· 为什么人工智能正成为国家安全问题\n· 人工智能在网络安全和攻击能力方面的未来\n· 人工智能初创公司、开发者和投资者意味着什么 \n哪些人应该参加？本次网络研讨会面向以下人群： \n· 人工智能/LLM工程师\n· 数据科学家和机器学习从业者\n· 人工智能领域的创业者\n· 网络安全专业人员\n· 任何构建LLM agent 或AI平台的人 \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能： \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home \n数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining \n商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能： \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home \n数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining \n商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
URL:https://aipin.io/event/claude-llm-code/
CATEGORIES:直播讲座
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