AI大模型项目三连炸：多模态监控平台+RAG推荐系统+智能体智驾系统

当前，尽管大模型技术展现出变革行业的巨大潜力，但其实际应用仍面临"三化困境"：一是技术悬浮化：多数企业停留在概念验证阶段，缺乏与垂直场景深度融合的解决方案；二是能力碎片化：通用模型在专业领域存在知识盲区，难以满足行业特定的精准性需求；三是价值模糊化：应用场景与商业回报的关联路径不清晰，导致投资决策困难。为此，聚焦大模型"行业认知智能"的落地范式，设计包含智能监控平台、RAG推荐系统、智能体智驾系统三大项目的实战课程。通过本课程构成"行业智能基座"教学矩阵，旨在演示如何将大模型技术深度融合到行业工作流中，提供可复用的场景化AI工程方法论，建立从技术能力到商业价值的可量化验证路径。 课程涉及大模型领域最热门技术栈，课程采取项目贯穿式设计，通过三个大实战项目（多模态监控平台、RAG推荐系统、智能体智驾系统）串联起多模态大模型、大模型提示词、RAG、AI Agent智能体开发、MCP、语音识别、超拟人语音合成、FastAPI、Websocket编程、多线程编程等技术。课程中项目均为目前最为前沿的技术，项目为可商用落地项目，也可作为毕设，项目充分结合了软硬件，且具有很好的交互界面，能大大提升学员的兴趣。此外课程讲解采取理实结合，资源丰富，除3个大的项目外，另外还设计了近80个案例Demo，全程手写代码，保姆级教学，降低学习难度和门槛。 本课程具有以下特点。 特点一、三大前沿硬核项目，直击行业应用核心 本课程绝非零散技术的简单堆砌，而是通过三个精心设计、可直接商用的旗舰项目，为您系统性地串联起大模型核心技术的完整价值链。课程累计时长超50小时，其中项目讲解超30小时。项目运行效果演示可看第1章的第1个视频。 项目1：基于多模态的智能工业监控平台 （1）项目部分截图 （2）项目架构图 项目2：基于RAG的电影推荐系统 （1）项目部分截图 （2）项目架构图 项目3：基于AI Agent的智能驾驶系统 （1）项目部分截图 （2）项目架构图 特点二、“一核三翼”课程架构，构建全景知识图谱与工程能力矩阵 本课程的架构图如下，课程详情介绍请看第1章第2个视频 采用“一核三翼”课程设计的顶层思想，一个核心目标不是让学员成为只会调用API的程序员，而是旨在培养具备系统思维和工程化能力的优秀“大模型AI开发工程师”。“三翼”是支撑起“核心目标”的三大实战项目载体，是学员将架构师思维付诸实践的练兵场。它们分别代表了三个最重要且最具商业潜力的AI应用方向。它们覆盖了当前大模型落地的三大主流技术范式，学完即可胜任绝大多数前沿的AI应用开发工作。 特点三、保姆级手写代码，告别“调包”与“看不懂” 真正的掌握源于亲手实践。课程拒绝“复制粘贴”和“黑箱操作”，讲师将全程从零开始，手写每一行代码，整个课程手写代码超1万行。 从环境配置到项目开发再到项目部署，一步一屏，细致入微。无论您是初学者还是希望深化实践的开发者，这种教学方式都能极大降低学习难度，确保您能跟上节奏，真正将代码和能力收入囊中，获得实实在在的成就感。 特点四、易于操作，零成本复现全栈项目 本课程彻底摒弃了封闭、付费的API接口，全程基于国产顶尖大模型和全球领先的开源框架，大模型平台包含免费试用额度，确保您无需支付任何模型调用费用，跟着老师敲代码，即可在个人电脑上完整复现所有商业级项目，真正实现“零成本”学习与“无壁垒”创新。 特点五、课程资源丰富，打造“开箱即用”的学习体验 课程将提供丰富的课件、讲义、项目操作素材以及全套源代码。课件和讲义包含核心原理剖析、架构及流程图解，API接口细化到每一个关键参数的讲解。代码结构清晰、注释详细，您既可以跟随老师一步步亲手敲击以深入理解，也可以直接运行现成代码进行测试和二次开发，真正实现“从学习到部署”的无缝衔接。