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深入AI/大模型必備數(shù)學(xué)基礎(chǔ)3—概率論入門篇

難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 2小時(shí) 1分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分10.00
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10.0 簡(jiǎn)潔易懂
10.0 邏輯清晰
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課程須知
課程適合:數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱、缺乏實(shí)踐的同學(xué)、想轉(zhuǎn)AI專業(yè)以及有意轉(zhuǎn)型AI領(lǐng)域的開發(fā)人員、想深入大模型原理,想對(duì)大模型微調(diào),上下文學(xué)習(xí),PromptEngineering,和想訓(xùn)練自己的大模型,有更高追求的同學(xué)。 學(xué)前技術(shù)儲(chǔ)備:了解python語法最佳。
老師告訴你能學(xué)到什么?
構(gòu)建起概率論的核心知識(shí)框架,不僅從頻率派與貝葉斯派理解了不確定性的本質(zhì),更掌握了隨機(jī)變量、數(shù)字特征及多變量關(guān)系這些關(guān)鍵分析工具,在此基礎(chǔ)上系統(tǒng)學(xué)習(xí)了伯努利、二項(xiàng)、多項(xiàng)分布等經(jīng)典離散概率模型,從而理解機(jī)器學(xué)習(xí)分類任務(wù)中的直接應(yīng)用。

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