AI 工程基础知识：用 Python 构建真正的 LLM 应用程序

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MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
级别：初学者 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |持续时间：51 场讲座（6h 11m）

你将学到什么

• 使用 Python 和 OpenAI API 构建和交付真正的 AI 应用程序，从第一次 LLM 调用到完成的投资组合项目
• 创建一个完整的人工智能驱动的职位代理，它可以抓取职位发布信息，根据法学硕士对职位信息进行分类和排名，并将最匹配的职位发送到您的收件箱
• 通过对数百个真实职位发布的分析，了解人工智能工程师的实际工作以及公司招聘哪些技能
• 构建组合项目，向雇主证明您的 AI 工程技能，以及让您自己的项目脱颖而出的创意
• 掌握提示工程：系统提示与用户提示、指令与输入以及使输出可靠的提示技术
• 设计多步骤 AI 工作流程，链接 LLM 调用以进行分类、提取、汇总和匹配
• 使用 Pydantic 进行结构化输出
• 使用 Ollama 在您自己的计算机上本地运行开源 LLM

要求

• Git 知识
• 熟悉至少一种编程语言。在本课程中，我们将使用 Python，任何至少具有一种编程语言经验的人都可以轻松掌握它
• 建议购买 5 美元的 OpenAI API 积分，但本课程还展示了如何免费使用本地模型。

描述

“人工智能工程师可能是这十年来需求最高的工程职位。”

这是平台 Latent Space 的预测。

数据也证实了这一点：LinkedIn 的 2026 年“就业增长”报告将人工智能工程师列为世界上增长最快的职位第一。

公司正在拼命寻找人工智能工程师。然而大多数开发人员甚至不知道人工智能工程到底是什么。那是你的机会。本课程旨在帮助您学习：它将您从开发人员转变为做好就业准备的人工智能工程师。

我们共同构建的东西

仅仅了解正确的技能是不够的。要被雇用，您需要证明您拥有它们。最有说服力的证据就是您自己构建的投资组合项目。

因此，我们从头到尾一起构建一个：一个由 AI 驱动的职位代理，它会抓取 AI 工程职位发布、总结每个职位和公司、将每项职位与您的个人资料进行匹配，并将最佳匹配项直接发送到您的电子邮件收件箱。

一路上，您将学到：

• 与LLM API对话，主要是OpenAI API

• 使用 Ollama 在您自己的计算机上运行本地模型

• 及时进行工程设计，切实提高您的产出

• 使用 Pydantic 实现可靠的结构化输出

• 分析文件和图像并生成图像
• 代币、模型参数和成本如何在幕后工作

活生生的课程

目前，该课程包含超过 7 个小时的内容，涵盖 50 多个视频讲座，并且还在不断增加。下一个模块已经在进行中：第二个组合项目（具有工具调用和 RAG 的 AI 聊天机器人）、AWS 上的部署和评估。一旦它们上线，每个注册的人都会自动免费获得它们。

本课程适合谁

• 软件开发人员
• 数据科学家
• 机器学习工程师
• 拥有至少一种编程语言经验的人员