今年第一场组队学习来了！含DeepSeek部署学习

原创一起学习的 Datawhale

Datawhale学习

开源贡献：Datawhale团队

什么是组队学习？

组队学习活动，于2018年8月2日，由Datawhale发起，已经坚持组织了六年。

初衷很简单，就是一群志同道合的小伙伴，一起学习讨论，一起克服拖延，一起组队打boss。没有老师，没有教学，有的是一群热爱学习和渴望改变的人，交流学习，互促共进。

往期：《李沐大神分享，全球733所高校，9027人共同学习》

△关于 Datawhale

本期学习内容

名额有限，先到先得！各学习时间重叠，建议只报 1 门。

1. 动手学构建多智能体系统

课程简介

本教程基于国内领先的多智能体框架 CAMEL-AI（NeruIPS'2023），从最基本的单个Agent开发，逐渐尝试构建复杂的Multi Agent应用。通过这个项目，我们希望帮助开发者掌握CAMEL框架的使用方法，理解Agent的基本概念，为后续的学习使用打下坚实的基础，逐步提高开发者在构建和管理智能体方面的技能。

适合：拥有Python编程基础、能尝试阅读和理解项目源代码和理论的学习者。

开源教程

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2. wow-agent：本地搭建AI Agent

课程简介

从最简易的方式在本地搭建AI Agent，尽量减少依赖库。分别利用openai库、llama-index、zigent、metagpt来搭建可嵌入到一般生产环境中的AI Agent。

适合：你想要把AI Agent嵌入到你的生产工作环节中？那么本教程很适合你。

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3. 数学建模导论（二）

课程简介

本项目基于《数学建模导论——基于Python语言》整理而来，是为了帮助学生更好的学习数学建模、数据科学知识所用。可用于大学生参加数学建模竞赛，也可用作工作中的平时学习。万物皆可建模，人工智能的本质也是数学模型，所以我们开放这门课程的教程。

适合：想准备全国大学生数学建模竞赛、美国大学生数学建模竞赛的同学，以及对数学建模感兴趣的同学们。

开源教程

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4. 吃瓜教程：机器学习公式详解

课程简介

周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！

适合：有本科数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）的同学

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5. 零基础实践Transformer模型

课程简介

通过形象生动的例子，为学习者理解Transformer模型提供参考和借鉴。实践项目无需依赖任何深度学习框架，完全从零开始，使用NumPy和SciPy实现通用注意力机制，并提供可一键运行的Transformer组件，旨在深化学习者对模型本质的理解与掌握。最后，使用Transformer模型实现在机器翻译任务中的应用，加深对模型的理解。

适合：对Transformer模型感兴趣的研究者。

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