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一位叫小猴的人联系了我,说想学人工智能技术,寒暄几句就拍下了订单,我给他制定了学习计划。
第一阶段:数学基础
高等数学:微积分、偏导数、积分等,这些都是理解和实现算法的基础。
线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等,对于理解机器学习中的数据表示和变换至关重要。
概率论:概率分布、贝叶斯理论、随机过程等,这些知识对于理解和推导机器学习算法中的统计模型非常重要。
最优化理论:了解如何找到函数的最大值或最小值,对于训练高效的机器学习模型至关重要。
信息论:熵、信息增益、KL散度等概念,对于理解数据中的信息量和模型的学习过程有帮助。
第二阶段:编程语言
C语言:作为基础编程语言,有助于理解计算机的工作原理。