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。

大模型原理课程培训班，录播课为2课时，企业内训可按需求定制。 

课程安排如下：

大模型原理课程

1.1.机器学习大模型的关系

1.2.通俗易懂的方式讲解矩阵的运算

1.3.机器学习的特征抽取

1.4.机器学习和深度学习区别

1.5.什么是注意力

1.6.RNN原理的举例

1.7.注意力机制如何进行计算的

1.8.transformer原理的讲解