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深入AI/大模型必修數(shù)學(xué)體系

嚴(yán)選AI強(qiáng)關(guān)聯(lián)數(shù)學(xué)干貨,數(shù)學(xué)與代碼結(jié)合、50+AI與數(shù)學(xué)實(shí)踐,通俗易懂,系統(tǒng)化學(xué)習(xí),旨在消除程序員在深入AI領(lǐng)域的數(shù)學(xué)屏障,無(wú)論你是想夯實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ),還是深耕AI領(lǐng)域,本課都將是你的首選

【第0周】前置數(shù)學(xué)知識(shí):基礎(chǔ)代數(shù),三角,指數(shù)與對(duì)數(shù)
【第1周】線性代數(shù)入門:由來(lái)、與人工智能的關(guān)系
【第2周】矩陣進(jìn)階運(yùn)算與矩陣分解
【第3周】特征分解
【第4周】奇異值分解SVD
【第5周】主成分分析PCA
【第6周】Numpy快速上手,用Python實(shí)現(xiàn)矩陣
【第7周】數(shù)據(jù)處理方法與矩陣與圖形變換
【第8周】微積分入門,微積分核心基礎(chǔ)
【第9周】微積分進(jìn)階與多元微積分
【第10周】積分基礎(chǔ)
【第11周】用微積分知識(shí)實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【第12周】ROC曲線與分類性能評(píng)估
【第13周】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度問(wèn)題
【第14周】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)微分
【第15周】偏導(dǎo)數(shù)與模型優(yōu)化與支持向量機(jī)SVM
【第16周】概率基礎(chǔ)與離散概率分布
【第17周】連續(xù)概率分布與概率密度估計(jì)
【第18周】最大似然估計(jì),貝葉斯概率
【第19周】貝葉斯回歸
【第20周】LLM大語(yǔ)言模型的實(shí)現(xiàn):深入大語(yǔ)言模型的核心數(shù)學(xué)原理
【第21周】擴(kuò)散模型(Diffusion Model)圖像生成的數(shù)學(xué)原理
章節(jié)
問(wèn)答
課簽
筆記
評(píng)論
占位
占位
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GuoSr
算法工程師

碩士畢業(yè)于人工智能專業(yè),曾長(zhǎng)期在知名外企擔(dān)任項(xiàng)目專家,深度參與多個(gè)AI項(xiàng)目的全流程工作,包括籌劃、開(kāi)發(fā)與實(shí)施,擁有AI理論知識(shí)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。同時(shí),具備跨領(lǐng)域的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),熟悉軟件開(kāi)發(fā)與人工智能的結(jié)合應(yīng)用,深刻理解程序員在人工智能領(lǐng)域的痛點(diǎn)與挑戰(zhàn)。

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