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深入AI/大模型必修数学体系

严选AI强关联数学干货,数学与代码结合、50+AI与数学实践,通俗易懂,系统化学习,旨在消除程序员在深入AI领域的数学屏障,无论你是想夯实数学基础,还是深耕AI领域,本课都将是你的首选

【第0周】前置数学知识:基础代数,三角,指数与对数
【第1周】线性代数入门:由来、与人工智能的关系
【第2周】矩阵进阶运算与矩阵分解
【第3周】特征分解
【第4周】奇异值分解SVD
【第5周】主成分分析PCA
【第6周】Numpy快速上手,用Python实现矩阵
【第7周】数据处理方法与矩阵与图形变换
【第8周】微积分入门,微积分核心基础
【第9周】微积分进阶与多元微积分
【第10周】积分基础
【第11周】用微积分知识实现一个神经网络
【第12周】ROC曲线与分类性能评估
【第13周】神经网络梯度问题
【第14周】神经网络自动微分
【第15周】偏导数与模型优化与支持向量机SVM
【第16周】概率基础与离散概率分布
【第17周】连续概率分布与概率密度估计
【第18周】最大似然估计,贝叶斯概率
【第19周】贝叶斯回归
【第20周】LLM大语言模型的实现:深入大语言模型的核心数学原理
【第21周】扩散模型(Diffusion Model)图像生成的数学原理
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GuoSr
算法工程师

硕士毕业于人工智能专业,曾长期在知名外企担任项目专家,深度参与多个AI项目的全流程工作,包括筹划、开发与实施,拥有AI理论知识和丰富的实践经验。同时,具备跨领域的产品开发经验,熟悉软件开发与人工智能的结合应用,深刻理解程序员在人工智能领域的痛点与挑战。

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