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AI Fundamentals 课程资源库汇集了人工智能领域的系统性课程、培训讲稿、课件与实战案例。内容涵盖了从底层的 AI 基础设施到上层的 AI 编程实战、智能体开发等多个维度，旨在为学习者提供一条完整的人工智能技术进阶路径。

1. 课程模块概览

以下四大核心模块梳理了 AI 学习的基础设施与实战应用，为学习者构建了清晰的知识导航体系。

  • AI 编程入门：包含 AI 辅助编程的基础概念与实战演示课件。
  • AI 基础设施：聚焦 AI 计算底座，包含 GPU 架构、集群网络等入门级科普与讲稿。
  • 多智能体系统：深入讲解多智能体架构设计、LangGraph 框架应用及企业级落地实践。
  • Trae 编程实战：围绕 Trae 智能 IDE 展开的从基础到高级的全流程实战开发教程。

2. 核心课程详情

详细的模块大纲明确了各个技术栈的侧重点与核心知识体系，涵盖从工具使用到架构设计的完整演进路径。

2.1 AI 编程入门

AI 编程基础培训通过实战演示与交互式课件，指导开发者如何利用 AI 工具重塑软件开发工作流并大幅提升研发效率。详见 ai_coding/README.md。

  • 课件资源：包含多页 HTML 格式的演示幻灯片，可通过浏览器直接查看（附带 ppt-mode.js 驱动）。

2.2 AI 基础设施

基础设施课程从底层硬件架构切入，深入剖析 GPU 与计算集群核心组件，揭示大模型背后的算力支撑原理。详见 ai_infra_course/入门级/README.md。

  • 演示资源：包含了生动的视频演示资料（如 GPU 与 CPU 的对比演示视频）以及丰富的 HTML 幻灯片。

2.3 多智能体系统

多智能体系统开发培训从底层理论延伸至企业级应用，全面覆盖 LangGraph 框架实践与 LangSmith 监控体系。详见 multi_agent_system/multi_agent_training/README.md。

  • 理论基础：多智能体系统概论，建立基础认知。
  • 框架应用：深入探讨 LangGraph 框架在复杂业务流程中的应用。
  • 运维与架构：涵盖 LangSmith 监控平台集成、企业级系统架构设计以及部署运维实战。

2.4 Trae 编程实战

Trae 智能编程实战教程采用循序渐进的五阶结构，系统讲解从环境配置、代码开发到微服务运维的全流程 AI 辅助开发方案。详见 trae/README.md。

  • 基础入门：Trae 简介、环境配置与基础交互模式。
  • 场景实战：现代前端开发、高性能后端 API、数据库设计与安全权限管理。
  • 高级应用：涵盖微服务架构、数据分析可视化与 AI 模型集成。
  • 团队协作：探讨代码质量管理、项目协作与 DevOps 云原生实践。
  • 综合项目：从架构设计到核心功能开发，再到最终的部署运维全流程演示。

2.5 独立学习资料

独立的技术专题文档提供了特定领域的知识纵深，为完整的课程体系补充了具备商业实战价值的延展阅读材料。