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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：基礎(chǔ)代數(shù)，三角，指數(shù)與對數(shù)
【第1周】線性代數(shù)入門：由來、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11周】用微積分知識實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【第13周】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度問題
【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17周】連續(xù)概率分布與概率密度估計(jì)
【第20周】LLM大語言模型的實(shí)現(xiàn)：深入大語言模型的核心數(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
