AI-Bootcamp

跟着教程动手练，从零上手生成式 AI 全栈开发

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 297 🐛 待处理 2 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 958
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

AI-Bootcamp 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类对话助手
开发团队curiousily
官网地址https://mlexpert.io
GitHubhttps://github.com/curiousily/AI-Bootcamp
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网为mlexpert.io，可能提供在线课程或教程，但定价信息不明确，需进一步确认。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai-agents,artificial-intelligence,chatgpt,crewai,langchain,langgraph,large-language-models,llama,machine-learning,ollama,ollama-python,prompt-engineering,rag
GitHub 星标★ 958
上线时间2024-04-14 00:00:00
代码更新2026-10-11
仓库体积170.1 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

AI-Bootcamp 是一个自定进度的生成式 AI 实战训练营，以 Jupyter Notebook 教程为核心，覆盖从机器学习基础到 Ollama、LLM、RAG、LangChain、LangGraph、微调、DSPy 及 CrewAI 智能体等完整技术栈。项目旨在帮助开发者系统掌握生成式 AI 的核心概念与工具链，通过动手实验理解大模型应用开发。其内容紧跟主流模型（如 ChatGPT、Claude、Llama 等），并强调本地部署（Ollama）与智能体编排，适合希望从零构建 AI 应用的学习者。项目早期阶段，社区生态尚在形成。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 958

使用教程

难度：入门 约 30 分钟 部署方式：阅读/学习 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • Jupyter（部分模块）

安装与启动步骤

  1. 1看课程大纲

    仓库按项目组织，从基础到实战逐层递进。

  2. 2按模块做练习

    每个模块配有可运行代码与数据，边跑边改。

  3. 3对照结果自查

    用仓库给出的预期输出核对，确认理解无误。

  4. 4做自己的小项目

    挑一个模块改造成自己领域的应用，巩固理解。

如何确认成功

能跑通任一模块的示例 notebook/脚本，并解释其中关键步骤。

常见问题

Q：需要 GPU 吗？

A：多数模块在 CPU 上即可跑通，涉及模型微调的模块才需要。

注意事项

  • 这是教学仓库，重点在理解而非部署，无需生产化配置。
  • 不同模块依赖不同，建议按模块单独建环境。

核心亮点

  • 覆盖从 ML 基础到智能体的完整学习路径，适合系统入门
  • 教程基于 Jupyter Notebook，可交互式运行，实践性强
  • 紧跟主流模型与工具（Ollama、LangChain、CrewAI），技术栈新

不足之处

  • 项目处于早期，教程深度和覆盖范围可能有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 开发者自学生成式 AI 技术栈
  • 企业内训或技术团队技能提升
  • 高校课程辅助教材或实验参考

替代项目

Hugging Face Course、Fast.ai Practical Deep Learning、Full Stack Deep Learning

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