DeepSeek底层技术：Transformer原理，神经网络中的导数和梯度
¥79.9
你将收获
- 深入理解导数、梯度在模型训练中的作用，夯实AI底层知识。
- 学会调整学习率，避免梯度消失/爆炸，提升模型收敛速度与性能。
- 通过代码实战，快速应用数学优化方法，解决实际工程问题。
课程介绍
在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）已经成为推动行业变革和创新的核心力量。无论是职场人还是企业领导者，掌握AI技术都意味着在竞争中占据先机，甚至引领未来的发展方向。
为什么要学习这门课程？首先，AI技术正在深刻改变各行各业，AI的应用无处不在。掌握Transformer神经网络的核心原理，不仅能帮助你更好地理解AI的运作机制，还能为你提供开发智能应用、优化业务流程的能力。对于职场人来说，这是提升个人竞争力的关键；对于企业领导者来说，这是推动企业数字化转型的重要一步。
本课程的讲师赵栋，拥有20年的职业教育经验，曾担任FESCO职业教育总经理、达内大数据和Java培优产品线总经理，以及传智播客教育集团高级组组长。他的深厚技术背景和丰富的教学经验，确保你能够系统、高效地掌握课程内容。
通过本课程的学习，学员将掌握神经网络训练的数学原理，能够高效解决梯度消失、爆炸等常见问题，显著提升模型性能。更重要的是，学员将建立起系统的优化思维，为后续学习Transformer、BERT等复杂模型打下坚实基础。
适合人群
- AI/机器学习工程师：希望深入理解神经网络优化原理，提升模型调优能力。
- 计算机/数学相关专业学生：系统学习深度学习数学基础，为科研或就业做准备。
- 技术爱好者或转行者：零基础入门AI，掌握核心数学概念，降低学习门槛。
讲师介绍
课程大纲
共0节 时长0分钟
1.最佳拟合与导数
20分钟
2.梯度与学习率：梯度
19分钟
3.梯度与学习率：学习率
5分钟
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。