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│ math_in_ai_for_programmer.zip
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├─【阶段1：线性代数：批量数据规律的研究】第1周 线性代数入门：由来、与人工智能的关系
│ ├─1-1 第1章 线性代数入门：由来、与人工智能的关系
│ │ 1-1-1 程序员的AI必备数学体系课-课程简介_ev.mp4
│ │ 1-1-10 线性代数入门练习-1_ev.mp4
│ │ 1-1-11 线性代数入门练习-2_ev.mp4
│ │ 1-1-2 准备编程环境_ev.mp4
│ │ 1-1-3 Matplotlib快速上手_ev.mp4
│ │ 1-1-4 Matplotlib练习-1_ev.mp4
│ │ 1-1-5 Matplotlib练习-2_ev.mp4
│ │ 1-1-6 线性代数：从线性方程中来_ev.mp4
│ │ 1-1-7 线性代数的作用，与人工智能的关系_ev.mp4
│ │ 1-1-8 线性代数在机器学习中的实践_ev.mp4
│ │ 1-1-9 常用科学计算，机器学习库的介绍和对比_ev.mp4
│ │
│ └─1-2 第2章 线性代数核心概念-走进矩阵
│ 1-2-1 标量、向量、矩阵、张量_ev.mp4
│ 1-2-10 矩阵基础练习-4_ev.mp4
│ 1-2-2 向量的加减乘除_ev.mp4
│ 1-2-3 向量点积，叉积_ev.mp4
│ 1-2-4 向量的范数，类型_ev.mp4
│ 1-2-5 矩阵的加减乘除_ev.mp4
│ 1-2-6 矩阵的类型_ev.mp4
│ 1-2-7 矩阵基础练习-1_ev.mp4
│ 1-2-8 矩阵基础练习-2_ev.mp4
│ 1-2-9 矩阵基础练习-3_ev.mp4
│
├─【阶段1：线性代数：批量数据规律的研究】第2周 矩阵进阶运算与矩阵分解
│ ├─2-1 第1章 矩阵进阶运算
│ │ 2-1-1 矩阵运算：转置，逆，迹，秩_ev.mp4
│ │ 2-1-2 矩阵的行列式_ev.mp4
│ │ 2-1-3 矩阵的行列式_ev.mp4
│ │ 2-1-4 稀疏矩阵_ev.mp4
│ │ 2-1-5 张量_ev.mp4
│ │ 2-1-6 矩阵进阶运算的练习-1_ev.mp4
│ │ 2-1-7 矩阵进阶运算的练习-2_ev.mp4
│ │
│ └─2-2 第2章 矩阵分解
│ 2-2-1 矩阵分解介绍_ev.mp4
│ 2-2-2 矩阵的LU分解_ev.mp4
│ 2-2-3 矩阵的QR分解_ev.mp4
│ 2-2-4 Cholesky乔里斯基分解_ev.mp4
│ 2-2-5 矩阵分解练习-1_ev.mp4
│ 2-2-6 矩阵分解练习-2_ev.mp4
│ 2-2-7 矩阵分解练习-3_ev.mp4
│ 2-2-8 矩阵分解练习-4_ev.mp4
│
├─【阶段1：线性代数：批量数据规律的研究】第3周 特征分解
│ └─3-1 第1章 特征分解
│ 3-1-1 特征分解的定义_ev.mp4
│ 3-1-2 代码调用_ev.mp4
│ 3-1-3 特征分解的直观理解_ev.mp4
│ 3-1-4 手工进行特征分解_ev.mp4
│ 3-1-5 特征分解的一些性质_ev.mp4
│ 3-1-6 特征分解的练习-1_ev.mp4
│ 3-1-7 特征分解的练习-2_ev.mp4
│ 3-1-8 特征分解的练习-3_ev.mp4
│ 3-1-9 特征分解的练习-4_ev.mp4
│
├─【阶段1：线性代数：批量数据规律的研究】第4周 奇异值分解SVD
│ └─4-1 第1章 奇异值分解SVD
│ 4-1-1 奇异值SVD分解的定义_ev.mp4
│ 4-1-10 奇异值分解SVD练习-4_ev.mp4
│ 4-1-11 奇异值分解SVD练习-5_ev.mp4
│ 4-1-2 奇异值SVD分解的代码调用_ev.mp4
│ 4-1-3 奇异值SVD分解的直观解释，它的特点_ev.mp4
│ 4-1-4 奇异值SVD分解的作用_ev.mp4
│ 4-1-5 奇异值SVD分解与特征值分解的关系以及如何求解_ev.mp4
│ 4-1-6 伪逆与奇异值SVD分解_ev.mp4
│ 4-1-7 奇异值分解SVD练习-1_ev.mp4
│ 4-1-8 奇异值分解SVD练习-2_ev.mp4
│ 4-1-9 奇异值分解SVD练习-3_ev.mp4
│
├─【阶段1：线性代数：批量数据规律的研究】第5周 主成分分析PCA
│ └─5-1 第1章 主成分分析PCA
│ 5-1-1 主成分分析的直观理解_ev.mp4
│ 5-1-10 PCA主成分分析的练习-5_ev.mp4
│ 5-1-2 找到数据背后的隐藏关联－－协方差矩阵_ev.mp4
│ 5-1-3 PCA的分解过程_ev.mp4
│ 5-1-4 PCA主成分分析与SVD奇异值分解的关系_ev.mp4
│ 5-1-5 PCA主成分分析的应用_ev.mp4
│ 5-1-6 PCA主成分分析的练习-1_ev.mp4
│ 5-1-7 PCA主成分分析的练习-2_ev.mp4
│ 5-1-8 PCA主成分分析的练习-3_ev.mp4
│ 5-1-9 PCA主成分分析的练习-4_ev.mp4
│
├─【阶段2：线性代数实战】第6周 Numpy快速上手，用Python实现矩阵
│ ├─6-1 第1章 Numpy学习入门
│ │ 6-1 第1章 Numpy学习入门说明.zip
│ │ 6-1-1 Numpy介绍_ev.mp4
│ │ 6-1-10 Numpy相关知识点练习-2_ev.mp4
│ │ 6-1-11 Numpy相关知识点练习-3_ev.mp4
│ │ 6-1-2 数组的创建，索引，切片_ev.mp4
│ │ 6-1-3 Numpy的复制和视图，布尔数组索引_ev.mp4
│ │ 6-1-4 维度和形状，遍历数组_ev.mp4
│ │ 6-1-5 连接数组concatenate, stack, hstack, vstack, dstack_ev.mp4
│ │ 6-1-6 Numpy的广播机制_ev.mp4
│ │ 6-1-7 算数运算，矩阵操作_ev.mp4
│ │ 6-1-8 算数运算，矩阵操作_ev.mp4
│ │ 6-1-9 Numpy相关知识点练习-1_ev.mp4
│ │
│ └─6-2 第2章 用Python实现矩阵
│ 6-2-1 矩阵类简介_ev.mp4
│ 6-2-10 Python实现一个矩阵类的练习-3_ev.mp4
│ 6-2-2 重载类的字符串表达_ev.mp4
│ 6-2-3 重载加减乘除运算符_ev.mp4
│ 6-2-4 实现矩阵的点积运算_ev.mp4
│ 6-2-5 实现矩阵的转置_ev.mp4
│ 6-2-6 实现递归求矩阵的行列式_ev.mp4
│ 6-2-7 实现高斯消元法求矩阵的列_ev.mp4
│ 6-2-8 Python实现一个矩阵类的练习-1_ev.mp4
│ 6-2-9 Python实现一个矩阵类的练习-2_ev.mp4
│
├─【阶段2：线性代数实战】第7周 数据处理方法与矩阵与图形变换
│ ├─7-1 第1章 数据处理方法
│ │ 7-1-1 正态分布，标准分布_ev.mp4
│ │ 7-1-2 数据的归一化_ev.mp4
│ │ 7-1-3 数据的标准化_ev.mp4
│ │ 7-1-4 模型的正则化_ev.mp4
│ │ 7-1-5 常见数据处理方式练习-1_ev.mp4
│ │ 7-1-6 常见数据处理方式练习-2_ev.mp4
│ │
│ └─7-2 第2章 矩阵与图形变换
│ 7-2 第2章 矩阵与图形变换说明.png
│ 7-2-1 缩放_ev.mp4
│ 7-2-10 矩阵图形变换的练习-1_ev.mp4
│ 7-2-11 矩阵图形变换的练习-2_ev.mp4
│ 7-2-12 矩阵图形变换的练习-3_ev.mp4
│ 7-2-2 旋转_ev.mp4
│ 7-2-3 剪切_ev.mp4
│ 7-2-4 移动_ev.mp4
│ 7-2-5 组合变换_ev.mp4
│ 7-2-6 倾斜_ev.mp4
│ 7-2-7 总结：这些变换在同一个矩阵中的位置_ev.mp4
│ 7-2-8 Pillow库简介_ev.mp4
│ 7-2-9 线性代数：总结_ev.mp4
│
├─【阶段3：微积分：研究数据变化的规律与模型优化】第10周 积分基础
│ └─10-1 第1章 积分基础
│ 10-1-1 积分的直观理解_ev.mp4
│ 10-1-10 练习：积分基础-3_ev.mp4
│ 10-1-2 不定积分与定积分_ev.mp4
│ 10-1-3 积分的性质_ev.mp4
│ 10-1-4 从不定积分计算定积分_ev.mp4
│ 10-1-5 用scipy数值计算积分_ev.mp4
│ 10-1-6 用Sympy解析计算积分_ev.mp4
│ 10-1-7 积分的一个应用：概率累积分布_ev.mp4
│ 10-1-8 练习：积分基础-1_ev.mp4
│ 10-1-9 练习：积分基础-2_ev.mp4
│
├─【阶段3：微积分：研究数据变化的规律与模型优化】第8周 微积分入门，微积分核心基础
│ ├─8-1 第1章 微积分入门
│ │ 8-1-1 前言_ev.mp4
│ │ 8-1-2 斜率，切线，极限，导数，穷竭法，曲线下面积 -- 微积分的直观理解_ev.mp4
│ │ 8-1-3 微积分的历史_ev.mp4
│ │ 8-1-4 微积分在人工智能中的用处_ev.mp4
│ │ 8-1-5 练习：理解极限-1_ev.mp4
│ │ 8-1-6 练习：理解极限-2_ev.mp4
│ │
│ └─8-2 第2章 微积分核心基础
│ 8-2-1 函数的连续性的直观理解_ev.mp4
│ 8-2-10 符号计算库sympy简介_ev.mp4
│ 8-2-11 微积分基础知识练习-1_ev.mp4
│ 8-2-12 微积分基础知识练习-2_ev.mp4
│ 8-2-13 微积分基础知识练习-3_ev.mp4
│ 8-2-2 极限的直观理解_ev.mp4
│ 8-2-3 常用函数的极限_ev.mp4
│ 8-2-4 用sympy表示常用函数的极限_ev.mp4
│ 8-2-5 极限的运算规则_ev.mp4
│ 8-2-6 复合函数的极限_ev.mp4
│ 8-2-7 有理化求极限_ev.mp4
│ 8-2-8 导数的直观理解_ev.mp4
│ 8-2-9 代码中研究函数的导数_ev.mp4
│
├─【阶段3：微积分：研究数据变化的规律与模型优化】第9周 微积分进阶与多元微积分
│ ├─9-1 第1章 微积分进阶
│ │ 9-1-1 导数公式_ev.mp4
│ │ 9-1-2 导数规则_ev.mp4
│ │ 9-1-3 高阶导数_ev.mp4
│ │ 9-1-4 不定式和洛必达法则_ev.mp4
│ │ 9-1-5 复合函数与链式法则_ev.mp4
│ │ 9-1-6 链式法则在神经网络中的作用_ev.mp4
│ │ 9-1-7 微积分进阶的练习-1_ev.mp4
│ │ 9-1-8 微积分进阶的练习-2_ev.mp4
│ │ 9-1-9 微积分进阶的练习-3_ev.mp4
│ │
│ └─9-2 第2章 多元微积分
│ 9-2-1 多元微积分_ev.mp4
│ 9-2-10 高阶偏导数的练习-3_ev.mp4
│ 9-2-2 偏导数_ev.mp4
│ 9-2-3 偏导数规则_ev.mp4
│ 9-2-4 梯度向量_ev.mp4
│ 9-2-5 偏导数和梯度下降-1_ev.mp4
│ 9-2-6 偏导数和梯度下降-2_ev.mp4
│ 9-2-7 高阶偏导数与模型优化_ev.mp4
│ 9-2-8 高阶偏导数的练习-1_ev.mp4
│ 9-2-9 高阶偏导数的练习-2_ev.mp4
│
├─【阶段4：微积分实战和进阶】第11周 用微积分知识实现一个神经网络
│ └─11-1 第1章 用微积分知识实现一个神经网络
│ 11-1-1 回归问题与分类问题_ev.mp4
│ 11-1-10 练习：实现分类神经网络-2_ev.mp4
│ 11-1-11 练习：实现分类神经网络-3_ev.mp4
│ 11-1-12 练习：实现分类神经网络-4_ev.mp4
│ 11-1-13 练习：实现分类神经网络-5_ev.mp4
│ 11-1-2 神经网络结构_ev.mp4
│ 11-1-3 激活函数：sigmoid_ev.mp4
│ 11-1-4 激活函数：softmax_ev.mp4
│ 11-1-5 损失函数：交叉熵 cross-entropy_ev.mp4
│ 11-1-6 softmax-cross-entropy的偏导数_ev.mp4
│ 11-1-7 训练数据处理，标准化_ev.mp4
│ 11-1-8 分类神经网络代码分析_ev.mp4
│ 11-1-9 练习：实现分类神经网络-1_ev.mp4
│
├─【阶段4：微积分实战和进阶】第12周 ROC曲线与分类性能评估
│ └─12-1 第1章 ROC曲线与分类性能评估
│ 12-1-1 分类 vs 回归_ev.mp4
│ 12-1-10 分类问题与ROC练习-3_ev.mp4
│ 12-1-2 用概率描述预测的类别，阈值选择的问题_ev.mp4
│ 12-1-3 混淆矩阵_ev.mp4
│ 12-1-4 用sklearn生成混淆矩阵，生成混淆矩阵图_ev.mp4
│ 12-1-5 准确率、召回率、假正例率、精确率_ev.mp4
│ 12-1-6 接收在操作曲线ROC曲线的定义，直观理解_ev.mp4
│ 12-1-7 代码演示ROC AUC曲线下面积定量评估模型预测的效果_ev.mp4
│ 12-1-8 分类问题与ROC练习-1_ev.mp4
│ 12-1-9 分类问题与ROC练习-2_ev.mp4
│
├─【阶段4：微积分实战和进阶】第13周 神经网络梯度问题
│ ├─13-1 第1章 神经网络梯度问题
│ │ 13-1 第1章 神经网络梯度问题说明.png
│ │ 13-1-1 神经网络的梯度消失问题，代码复现梯度消失_ev.mp4
│ │ 13-1-2 分析神经网络梯度消失的原因_ev.mp4
│ │ 13-1-3 ReLU激活函数和其它办法来应对梯度消失问题_ev.mp4
│ │ 13-1-4 深入研究RELU和它的变形_ev.mp4
│ │ 13-1-5 神经网络的梯度爆炸问题以及成因_ev.mp4
│ │ 13-1-6 代码演示一个梯度爆炸问题的应对方式：梯度缩放和梯度剪裁_ev.mp4
│ │ 13-1-7 神经网络过拟合与欠拟合以及成因_ev.mp4
│ │ 13-1-8 L1正则化和L2正则化技术的直观理解_ev.mp4
│ │ 13-1-9 应对过拟合与欠拟合的技术：dropout_ev.mp4
│ │
│ └─13-2 第2章 神经网络梯度问题-习题讲解与强化练习
│ 13-2-1 神经网络梯度问题练习-1_ev.mp4
│ 13-2-2 神经网络梯度问题练习-2_ev.mp4
│ 13-2-3 神经网络梯度问题练习-3_ev.mp4
│
├─【阶段4：微积分实战和进阶】第14周 神经网络自动微分
│ ├─14-1 第1章 神经网络自动微分
│ │ 14-1-1 为什么要用自动微分_ev.mp4
│ │ 14-1-2 自动微分的原理：计算图，前向传导_ev.mp4
│ │ 14-1-3 自动微分之后向传导_ev.mp4
│ │ 14-1-4 代码实现softmax + 交叉熵的自动微分_ev.mp4
│ │ 14-1-5 将实现的自动微分应用到神经网络中_ev.mp4
│ │ 14-1-6 pytorch和它的自动微分工具：autograd_ev.mp4
│ │
│ └─14-2 第2章 神经网络自动微分-习题精讲与强化练习
│ 14-2-1 练习：实现自动微分功能-1_ev.mp4
│ 14-2-2 练习：实现自动微分功能-2_ev.mp4
│ 14-2-3 练习：实现自动微分功能-3_ev.mp4
│
├─【阶段4：微积分实战和进阶】第15周 偏导数与模型优化与支持向量机SVM
│ ├─15-1 第1章 偏导数与模型优化
│ │ 15-1-1 偏导数的链式法则_ev.mp4
│ │ 15-1-2 雅可比矩阵_ev.mp4
│ │ 15-1-3 理解神经网络里面的偏导数_ev.mp4
│ │ 15-1-4 实现一个神经网络_ev.mp4
│ │ 15-1-5 黑塞矩阵_ev.mp4
│ │ 15-1-6 牛顿法优化器_ev.mp4
│ │ 15-1-7 拉普拉斯算子_ev.mp4
│ │
│ ├─15-2 第2章 偏导数习题精讲与实践
│ │ 15-2-1 偏导数练习-1_ev.mp4
│ │ 15-2-2 偏导数练习-2_ev.mp4
│ │
│ ├─15-3 第3章 支持向量机SVM
│ │ 15-3-1 支持向量机SVM：间隔最大化的数学魔法_ev.mp4
│ │ 15-3-2 SVM的超平面_ev.mp4
│ │ 15-3-3 超平面硬间隔，软间隔_ev.mp4
│ │ 15-3-4 SVM最大化间隔_ev.mp4
│ │ 15-3-5 SVM的Hinge Loss损失函数_ev.mp4
│ │ 15-3-6 用高维的眼光看数据 – SVM核函数的直观理解_ev.mp4
│ │ 15-3-7 SVM的多项式核函数_ev.mp4
│ │ 15-3-8 SVM的RBF核函数_ev.mp4
│ │ 15-3-9 sklearn调用SVM解决分类问题_ev.mp4
│ │
│ └─15-4 第4章 支持向量机SVM：间隔最大化的数学魔法
│ 15-4-1 练习：SVM支持向量机_ev.mp4
│
├─【阶段5：概率论：应对现实世界中不确定性、神经网络的理论基础】第16周 概率基础与离散概率分布
│ ├─16-1 第1章 概率基础
│ │ 16-1-1 机器学习中的不确定性_ev.mp4
│ │ 16-1-2 概率的直观理解，几个概率的概念_ev.mp4
│ │ 16-1-3 两种概率学派：频率篇与贝叶斯派_ev.mp4
│ │ 16-1-4 随机变量的直观理解_ev.mp4
│ │ 16-1-5 多随机变量：联合概率，边际概率，条件概率，独立性_ev.mp4
│ │ 16-1-6 概率论中经典有趣的例子_ev.mp4
│ │
│ ├─16-2 第2章 概率基础练习解析
│ │ 16-2-1 概率入门练习-1_ev.mp4
│ │ 16-2-2 概率入门练习-2_ev.mp4
│ │
│ ├─16-3 第3章 离散概率分布
│ │ 16-3-1 离散概率与机器分类问题_ev.mp4
│ │ 16-3-2 随机变量，定义，期望值，方差，标准差_ev.mp4
│ │ 16-3-3 离散概率分布和连续概率分布，PMF，PDF，CDF_ev.mp4
│ │ 16-3-4 伯努利分布_ev.mp4
│ │ 16-3-5 二项分布_ev.mp4
│ │ 16-3-6 多项伯努利分布_ev.mp4
│ │ 16-3-7 多项分布_ev.mp4
│ │
│ └─16-4 第4章 离散概率分布-练习解析
│ 16-4-1 练习：离散概率分布-1_ev.mp4
│ 16-4-2 练习：离散概率分布-2_ev.mp4
│
├─【阶段5：概率论：应对现实世界中不确定性、神经网络的理论基础】第17周 连续概率分布与概率密度估计
│ ├─17-1 第1章 连续概率分布
│ │ 17-1-1 连续概率分布的直观理解，在机器学习中的作用，校准度和锐度_ev.mp4
│ │ 17-1-2 正态分布以及中心极限定理_ev.mp4
│ │ 17-1-3 指数分布_ev.mp4
│ │ 17-1-4 泊松分布_ev.mp4
│ │ 17-1-5 帕累托分布，二八定律_ev.mp4
│ │ 17-1-6 常见的统计量：均值，中位数，众数_ev.mp4
│ │
│ ├─17-2 第2章 连续概率分布-习题解析
│ │ 17-2 第2章 连续概率分布-习题解析必看.png
│ │ 17-2-1 练习：连续概率分布-1_ev.mp4
│ │ 17-2-2 练习：连续概率分布-2_ev.mp4
│ │ 17-2-3 练习：连续概率分布-3_ev.mp4
│ │ 17-2-4 练习：连续概率分布-4_ev.mp4
│ │
│ ├─17-3 第3章 概率密度估计
│ │ 17-3-1 概率密度估计的直观理解_ev.mp4
│ │ 17-3-2 直方图与matplotlib_ev.mp4
│ │ 17-3-3 用直方图总结密度_ev.mp4
│ │ 17-3-4 参数密度估计方法_ev.mp4
│ │ 17-3-5 核密度估计的直观理解_ev.mp4
│ │ 17-3-6 代码调用核密度估计_ev.mp4
│ │ 17-3-7 用MISE平均积分平方误差方法评估密度估计的效果_ev.mp4
│ │
│ └─17-4 第4章 概率密度估计-习题解析
│ 17-4-1 练习：概率密度估计-1_ev.mp4
│ 17-4-2 练习：概率密度估计-2_ev.mp4
│
├─【阶段5：概率论：应对现实世界中不确定性、神经网络的理论基础】第18周 最大似然估计，贝叶斯概率
│ ├─18-1 第1章 最大似然估计
│ │ 18-1-1 什么叫似然，最大似然_ev.mp4
│ │ 18-1-2 正态分布的最大似然函数_ev.mp4
│ │ 18-1-3 最大似然估计逻辑回归原理_ev.mp4
│ │ 18-1-4 实现最大似然估计逻辑回归代码_ev.mp4
│ │ 18-1-5 神经网络就是最大似然估计_ev.mp4
│ │
│ ├─18-2 第2章 贝叶斯概率
│ │ 18-2-1 贝叶斯定理：直观理解，证明，例子_ev.mp4
│ │ 18-2-2 贝叶斯定理的变形，例子_ev.mp4
│ │ 18-2-3 贝叶斯分类器的直观理解_ev.mp4
│ │ 18-2-4 朴素贝叶斯分类器_ev.mp4
│ │ 18-2-5 高斯朴素贝叶斯分类器的直观理解_ev.mp4
│ │
│ ├─18-3 第3章 练习：最大似然估计
│ │ 18-3-1 练习：最大似然估计_ev.mp4
│ │
│ └─18-4 第4章 练习：贝叶斯概率
│ 18-4-1 练习：贝叶斯概率-1_ev.mp4
│ 18-4-2 练习：贝叶斯概率-2_ev.mp4
│ 18-4-3 练习：贝叶斯概率-3_ev.mp4
│ 18-4-4 练习：贝叶斯概率-4_ev.mp4
│ 18-4-5 练习：贝叶斯概率-5_ev.mp4
│
├─【阶段5：概率论：应对现实世界中不确定性、神经网络的理论基础】第19周 贝叶斯回归
│ └─19-1 第1章 贝叶斯回归
│ 19-1-1 贝叶斯回归，用概率的眼光和工具来重新认识回归问题_ev.mp4
│ 19-1-2 详解贝叶斯回归_ev.mp4
│ 19-1-3 贝叶斯回归的代码实现_ev.mp4
│ 19-1-4 正则化与贝叶斯回归_ev.mp4
│ 19-1-5 练习：贝叶斯回归（上）_ev.mp4
│ 19-1-6 练习：贝叶斯回归（下）_ev.mp4
│ 19-1-7 概率与统计总结_ev.mp4
│ 19-1-8 人工智能数学基础课程总结_ev.mp4
│
└─【阶段6：综合实战、总结】第20周 LLM大语言模型的实现：深入大语言模型的核心数学原理
├─20-1 第1章 LLM大语言模型的实现和背后的数学原理
│ 20-1-1 大语言模型概括：从理论架构到训练实践?_ev.mp4
│ 20-1-2 LLM核心组件1：词嵌入、注意力机制与深度网络优化技术?（上）?_ev.mp4
│ 20-1-3 LLM核心组件1：词嵌入、注意力机制与深度网络优化技术?（中）_ev.mp4
│ 20-1-4 LLM核心组件1：词嵌入、注意力机制与深度网络优化技术?（下）_ev.mp4
│ 20-1-5 LLM核心组件2：位置编码与输出层设计原理?_ev.mp4
│ 20-1-6 LLM的实现与训练：代码实现、损失函数与优化器调参指南_ev.mp4
│
└─20-2 第2章 数学面试题讲解
20-2-1 人工智能岗位数学基础面试题讲解（上）_ev.mp4
20-2-2 人工智能岗位数学基础面试题讲解（下）_ev.mp4
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发表于 2026-6-10 10:05:31
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