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【全100集】(允许白嫖) 2026最全最细的AI教程零基础入门到精通，一周带你小白变大神！全程干货无废话！存下吧，少走99%的弯路！

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2026-08-18 21:11:45

【2026最新版AI教程零基础入门到精通｜配套学习路线+工具包+实战项目，看置顶评论自取】本套教程专为零基础设计，从AI是什么到独立用AI解决实际问题，手把手带你系统走完从入门到精通的完整路径。 ✅ AI认知入门：什么是AI/大模型、它们能做什么不能做什么、别被营销话术忽悠 ✅ 核心技能掌握：提示词工程、多轮对话技巧、让AI稳定输出的方法论 ✅ 进阶能力突破：AI工作流搭建、智能体开发、多工具协同提效 ✅ 全场景实战：办公写作/数据分析/学习研究/内容创作，从思路到落地复刻无论你是完全没接触过AI的小白、想用AI提升工作效率的打工人，还是想系统学习跟上时代的学生和创业者，都能从这套教程里找到适合自己的起点和路径。教程持续更新中。如果对你有帮助，记得点赞+收藏+关注，感谢支持！

提示词工程

本地部署大模型

大模型教程

ai教程零基础入门到精通

AI产品经理入门教程- 发消息

持续更新AI产品经理相关知识

【课前篇】00. ai教程零基础入门到精通

02:21

【入门认知】01. 什么是大模型

09:13

【入门认知】02. 大模型的工作原理

09:02

【入门认知】03. 大模型是如何被创造出来的

05:43

【入门认知】04. 监督微调

07:53

【入门认知】05. 大模型与AI的关系

04:13

【入门认知】06. 大模型的发展历史

04:51

【提示词工程】07. 构建高质量提示词的核心原则与规范

06:46

【提示词工程】08. 解锁复杂推理能力的高级思维链技巧

03:37

【提示词工程】09. 职场与生活中不同场景下的提示词案例

01:50

【提示词工程】10. 掌握关键的采样参数与提示词迭代优化方法

02:54

【提示词工程】11. 从RAG到Agent提示词工程的未来演进

02:18

【RAG基础】12. RAG课程介绍

02:55

【RAG基础】13. 什么是检索增强的生成模型（RAG）

06:05

【RAG基础】14. RAG系统的基本搭建流程

17:36

【RAG基础】15. 向量检索

31:17

【RAG基础】16. 实战RAG系统的进阶知识

41:01

【RAG基础】17. 向量模型的本地加载与运行

03:50

【RAG基础】18. PDF文档中的表格怎么处理

12:09

【RAG基础】19. GraphRAG

10:02

【Agent原理】20. Agent基本概念

32:02

【Agent原理】21. Agent的分类

33:50

【Agent原理】22. Agent组成和策略、应用场景

01:06:45

【Agent原理】23. OpenAI兼容API接口

33:24

【Agent原理】24. 工具的定义和使用

17:56

【Agent原理】25. 记忆机制和对话管理

27:02

【Agent原理】26. 基于ReAct的Agent代码示例

18:27

【Agent原理】27. 常见Agent开发框架及OpenAIAgentSDK特点

26:36

【Agent原理】28. async写法和流式传输

23:47

【Agent原理】29. 连续对话和多模态

22:07

【Agent原理】30. 使用工具和MCP

20:53

【Agent原理】31. 框架的用法和实战案例

39:50

【Agent框架】32. LangChain课程介绍

05:36

【Agent框架】33. LangChain的核心组件

08:45

【Agent框架】34. LangChain的输入、输出封装

36:15

【Agent框架】35. LangChain的数据连接封装

03:56

【Agent框架】36. 对话历史管理

07:18

【Agent框架】37. LangChain Expression Language（LCEL）

31:13

【Agent框架】38. 智能体架构：Agent

09:13

【Agent框架】39. LangServe和LangChain.js

05:44

【Agent框架】40. 本章介绍

02:38

【Agent框架】41. 为什么选择多智能体架构？

10:23

【Agent框架】42. 常见的多智能体架构

05:20

【Agent框架】43. LangGraph讲解

04:41

【Agent框架】44. LangGraph 核心组件：节点与可控制性

04:19

【Agent框架】45. 节点与可控制性-第一个LangGraph

14:45

【Agent框架】46. 节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环

19:20

【Agent框架】47. 节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce

13:31

【Agent框架】48. LangGraph 核心组件：持久化与记忆

06:54

【Agent框架】49. 持久化与记忆-基本运用：相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用

12:40

【Agent框架】50. 持久化与记忆-记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆

21:56

【Agent框架】51. LangGraph 核心组件：人机交互

04:49

【Agent框架】52. LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据

09:11

【Agent框架】53. LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用

08:40

【Agent框架】54. LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态

02:59

【Agent框架】55. LangGraph 核心组件：时光旅行

10:27

【Agent框架】56. LangGraph 核心组件：流式输出

03:24

【Agent框架】57. LangGraph 核心组件：工具调用

11:12

【Agent框架】58. 小实战：基于LangGraph 构建代码助手

18:20

【Agent框架】59. 小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手

10:09

【Agent框架】60. 大实战：小浪助手（多智能体版）

35:27

【Agent框架】61. 本章小结

02:39

【Agent框架】62. 多 Agent 开发路线图与未来方向

13:44

【实战篇】63. 什么是Fine-tuning

10:14

【实战篇】64. 什么情况下确实需要Fine-tuning

15:48

【实战篇】65. Finetuning的具体用法

14:17

【实战篇】66. 轻量化微调

20:07

【实战篇】67. 低秩适应微调（LoRA）

28:53

【实战篇】68. 模型选择与数据需求

15:33

【实战篇】69. 评估微调后的模型能力

22:17

【实战篇】70. 实操的具体步骤

08:54

【实战篇】71. AI搜索项目

01:05

【实战篇】72. AI应用效果展示

03:24

【实战篇】73. AI应用的技术选型与系统架构

11:18

【实战篇】74. 前端界面设计

04:09

【实战篇】75. SSE协议介绍

08:14

【实战篇】76. 服务端项目架构

05:44

【实战篇】77. 对话逻辑详细分析

21:45

【实战篇】78. 联网搜索

13:23

【实战篇】79. 全局对话搜索

09:32

【实战篇】80. 项目介绍

10:04

【实战篇】81. 技术架构设计

06:35

【实战篇】82. 岗位管理

13:22

【实战篇】83. 候选人管理

10:17

【实战篇】84. 面试管理

06:48

【实战篇】85. 面试实现

21:18

【实战篇】86. 面试报告生成

11:08

87. Study With Me

03:01:01

88. Study With Me

03:01:01

89. Study With Me

04:01:01

90. Study With Me

06:01:01

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