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学习大语言模型需要哪些基础知识
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists，更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
主题介绍：
在 ChatGPT、Claude、LLaMA 等大语言模型不断刷新 AI 能力边界的今天，越来越多的人开始学习大语言模型。大家的疑问是：
“我也能学会大语言模型吗？”
“入门需要什么样的知识准备？”
如果你也有这样的疑问，这场讲座将为你指明方向，我们将为你系统梳理掌握大语言模型所需理论基础与技术栈路线图，帮助你从“感兴趣”走向“能动手”。
你将学到什么：
• 数学与算法基础：线性代数、概率统计、微积分的重要性
• 机器学习核心概念：从逻辑回归到Transformer架构的知识演进
• 编程技能要求：Python、PyTorch、TensorFlow 的实战路径
• 工具生态简介：Hugging Face、LangChain、OpenAI API 等主流平台概览
• 如何构建自己的学习路线：高校课程 vs 自学资源 vs 实践项目
谁应该参加？
• 计算机、数学、统计、语言学等相关专业的学生
• 希望转型AI方向的工程师或数据分析师
• 有志于深入理解大模型背后机制的研究者
• 对大语言模型技术有浓厚兴趣的学习者
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