DeepSeek底层技术:Transformer原理,神经网络中的导数和梯度

DeepSeek底层技术:Transformer原理,神经网络中的导数和梯度

44分钟

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,…

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。
1.最佳拟合与导数 2.梯度与学习率:梯度 3.梯度与学习率:学习率
赵栋
赵栋

在多家上市公司担任技术总监,深耕大模型。