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- 課程須知
- 課程適合：數(shù)學基礎薄弱、缺乏實踐的同學、想轉AI專業(yè)以及有意轉型AI領域的開發(fā)人員、想深入大模型原理，想對大模型微調，上下文學習，PromptEngineering，和想訓練自己的大模型，有更高追求的同學。 學前技術儲備：了解python語法最佳。
- 老師告訴你能學到什么？
- 構建起概率論的核心知識框架，不僅從頻率派與貝葉斯派理解了不確定性的本質，更掌握了隨機變量、數(shù)字特征及多變量關系這些關鍵分析工具，在此基礎上系統(tǒng)學習了伯努利、二項、多項分布等經典離散概率模型，從而理解機器學習分類任務中的直接應用。
微信掃碼，參與3人拼團