DeepSeek底层技术：Transformer反向传播与链式法则（初级）
¥79.9
你将收获
- 掌握Transformer模型的底层技术原理，尤其是反向传播与链式法则的应用
- 理解如何调节final_bias等参数以优化模型性能，提升预测准确性
- 获得实际操作经验，能够独立解决神经网络训练中的常见问题
课程介绍
许多初学者和技术爱好者对AI技术充满好奇，但往往被深度学习复杂的底层技术所困扰。他们渴望深入理解Transformer模型的内部机制，以及反向传播算法如何推动模型参数的优化。
为此，三节课携手拥有20年的职业教育经验、并在深度学习和人工智能方面有着丰富的实践经验的赵栋老师，推出《DeepSeek底层技术：Transformer反向传播与链式法则（初级）》，这门课特地简化了理论知识，通过直观的图表和生动的实例，帮助学员逐步掌握这些核心概念。
学习这门课，学员将能够构建更强大的AI模型，解决实际业务中的复杂问题，从而在AI领域取得更大的进步。
适合人群
- 对AI技术感兴趣，但缺乏深度学习底层技术基础的学习者
- 希望在Transformer模型及反向传播算法上有更深入理解的技术从业者
- 正在从事或计划从事机器学习、自然语言处理等领域工作的研究人员和学生
讲师介绍
课程大纲
共0节 时长0分钟
1. 反向传播与链式法则
7分钟
2. 编码-偏差拟合最佳预测线
30分钟
3. final_bias变化图
16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。