内容：
本课程系统梳理AI大模型所需的数学知识，分为六大阶段。阶段1-2聚焦线性代数与矩阵实战，涵盖向量、矩阵运算、特征分解、SVD及PCA，并利用Numpy实现矩阵类与图形变换。阶段3-4深入微积分，从极限、导数到多元微积分、梯度下降，最终动手实现神经网络，并解决梯度消失、过拟合等实际问题。阶段5讲解概率论，包括离散/连续分布、贝叶斯定理、最大似然估计及贝叶斯回归，应对数据不确定性。阶段6综合实战，解析LLM大语言模型核心组件（词嵌入、注意力机制、位置编码）及数学面试题。
课程包含大量练习与代码，帮助程序员掌握AI底层数学原理，从理论到实践全面进阶。
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