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在算法驅(qū)動的智能時代,數(shù)學能力已成為人工智能開發(fā)者的核心競爭力。我們設計的數(shù)學基礎課程,專門針對機器學習算法中的實際應用場景,系統(tǒng)梳理三大數(shù)學模塊的知識脈絡。
學習模塊 | 核心內(nèi)容 | 應用場景 |
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微分運算 | 梯度下降法推導 偏導數(shù)計算 鏈式法則應用 | 神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)優(yōu)化 損失函數(shù)計算 |
矩陣計算 | 特征值分解 奇異值分解 張量運算 | 圖像識別算法 自然語言處理 |
概率統(tǒng)計 | 貝葉斯推斷 假設檢驗 回歸分析 | 推薦系統(tǒng)設計 數(shù)據(jù)建模分析 |
課程采用階梯式教學法,每個數(shù)學概念都經(jīng)歷"理論推導->幾何解釋->編程實現(xiàn)->項目應用"四個學習階段。例如在講解偏導數(shù)時,先通過符號計算推導公式,再用三維坐標系展示曲面切面,接著用NumPy實現(xiàn)多變量求導,最終應用到邏輯回歸的參數(shù)優(yōu)化。
Q:文科背景能否學習?
課程包含2周預備知識學習,涵蓋高中數(shù)學核心概念的系統(tǒng)復習,確保不同基礎學員都能跟上進度。
Q:數(shù)學公式需要記憶嗎?
重點掌握公式的幾何意義和工程應用,除核心公式外均提供速查手冊。
傳統(tǒng)自學 | 本課程 | |
學習周期 | 6-12個月 | 16周系統(tǒng)訓練 |
知識關聯(lián) | 分散知識點 | AI應用導向 |