课程简介
《深入AI大模型必修数学体系》是慕课网出品的一套面向程序员的AI数学基础课程，系统覆盖了构建和训练大语言模型所需的全部核心数学知识。课程共20周，分为线性代数、微积分、概率论三大阶段，并配有大量可运行的Jupyter Notebook练习和PPT讲义，适合希望从数学底层理解AI原理的开发者。
课程亮点
- 体系完整：从标量、向量、矩阵、张量等基础概念，到矩阵分解、SVD、PCA等进阶内容，再到微积分、概率论，最后落地到大语言模型的数学原理和实现，形成完整知识闭环。
- 实战导向：每章配有练习和代码实现，如用Python实现矩阵类、实现分类神经网络、实现自动微分、理解SVM等，真正做到学以致用。
- 直击大模型：最后一章专门讲解大语言模型的核心数学原理，包括词嵌入、注意力机制、位置编码、损失函数等，帮助学习者将数学知识与前沿AI技术衔接。
适用人群
- 准备入门或转行AI领域的程序员，数学基础薄弱但希望系统补足。
- 正在学习机器学习、深度学习，但对其中的数学推导感到困惑的开发者。
- 希望深入理解大语言模型内部机制的AI从业者或研究者。
无论你是刚接触AI的新手，还是有一定经验但想夯实数学基础的工程师，这套课程都能为你提供清晰的学习路径和实用的代码实践。
🎯 资源目录结构
📂 慕课-深入AI大模型必修数学体系 （521个项目，总大小 7.01 GB）
- 📁 math_in_ai_for_programmer
- 📄 math_in_ai_for_programmer/LICENSE – 1.05 KB
- 📄 math_in_ai_for_programmer/README.md – 125 B
- 📁 math_in_ai_for_programmer/week1
- 📄 math_in_ai_for_programmer/week1/01_练习.ipynb – 216.52 KB
- 📄 math_in_ai_for_programmer/week1/01_matplotlib.ipynb – 197.48 KB
- 📄 math_in_ai_for_programmer/week1/02_线性代数简介.ipynb – 1.50 KB
- 📄 math_in_ai_for_programmer/week1/03_标量向量矩阵张量.ipynb – 123.32 KB
- 📄 math_in_ai_for_programmer/week1/03_练习.ipynb – 75.01 KB
- 📁 math_in_ai_for_programmer/week1/slides
- ……
🔗 网盘下载链接
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