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大模型原理课程

课程通过深入浅出的讲解搭配丰富的案例，带你全面掌握大模型底层运作原理，为投身相关领域筑牢知识根基。

2课时
689人学习
5.0分
￥1099.00
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大模型原理课程 01:08:21
1.1.机器学习大模型的关系00:10:00
1.2.通俗易懂的方式讲解矩阵的运算00:07:58
1.3.机器学习的特征抽取00:09:54
1.4.机器学习和深度学习区别00:04:19
1.5.什么是注意力00:05:19
1.6.RNN原理的举例00:08:10
1.7.注意力机制如何进行计算的00:14:26
1.8.transformer原理的讲解00:08:15

课程配套资料领取方式：「中培伟业官方号」微信公众号对话框，发送“免费”即可领取相应课程的资料~

课程简介：

本课程专注于大模型原理的深度剖析，从基础概念入手，逐步深入讲解 Transformer架构等大模型核心组件，详细阐释模型训练过程中的数据处理、参数更新机制，以及模型在自然语言处理、计算机视觉等多领域的应用逻辑。

课程收益：

●人工智能、机器学习、深度学习、大模型关系

●理解深度学习与传统算法的区别

●数学必备知识矩阵

●机器学习

●特征工程

●线性回归模型

●什么是注意力

●注意力本质是什么

●Transformer原理

适合人群：

计算机科学、数学、统计学等相关专业学生；

算法工程师、数据科学家；

企业管理者与决策者。


中培特邀

暂不公开


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