上次学到：代数简介、变量
简介
AI在可预见的多年内还将以爆发的态势增长，AI人才需求与日俱增，但普通程序员困于没有扎实的专业数学基础，局限在AI应用层开发，在进一步构建自己的AI模型、调参优化、处理数据并评估性能方面无法突破，甚至很多教程也基于有相关高等数学基础而设计，对于大部分毕业后再未接触过数学的开发人员有相当的难度，鉴于此本课程严选AI强关联数学干货，降低学习门槛、可视化呈现、数学与代码结合的程序员友好课程设计，广泛覆盖AI所必备的数学基础，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，这门课程都将是你的首选。
讲师
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。
课程须知
课程适合：数学基础薄弱、缺乏实践的同学、想转AI专业以及有意转型AI领域的开发人员、想深入大模型原理，想对大模型微调，上下文学习，PromptEngineering，和想训练自己的大模型，有更高追求的同学。
学前技术储备：了解python语法最佳。
老师告诉你能学到什么？
系统了解线性代数与人工智能的关系，线性代数入门以及学习AI必备数学（线性代数、概率论、微积分）中学数学基础回顾讲解，帮住大家回顾数学，降低同学们的学习门槛。
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