- 广州国富如荷通过精心设计的课程内容和教学方法，
- 不仅提升了学生的学习体验，还为学生的未来发展奠定了坚实的基础。
- 旨在丰富学生的生活并引领学生终身发展。
400-663-3380
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在算法驱动的智能时代，数学能力已成为人工智能开发者的核心竞争力。我们设计的数学基础课程，专门针对机器学习算法中的实际应用场景，系统梳理三大数学模块的知识脉络。
| 学习模块 | 核心内容 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 微分运算 | 梯度下降法推导 偏导数计算 链式法则应用 | 神经网络参数优化 损失函数计算 |
| 矩阵计算 | 特征值分解 奇异值分解 张量运算 | 图像识别算法 自然语言处理 |
| 概率统计 | 贝叶斯推断 假设检验 回归分析 | 推荐系统设计 数据建模分析 |
课程采用阶梯式教学法，每个数学概念都经历"理论推导->几何解释->编程实现->项目应用"四个学习阶段。例如在讲解偏导数时，先通过符号计算推导公式，再用三维坐标系展示曲面切面，接着用NumPy实现多变量求导，最终应用到逻辑回归的参数优化。
Q：文科背景能否学习？
课程包含2周预备知识学习，涵盖高中数学核心概念的系统复习，确保不同基础学员都能跟上进度。
Q：数学公式需要记忆吗？
重点掌握公式的几何意义和工程应用，除核心公式外均提供速查手册。
| 传统自学 | 本课程 | |
| 学习周期 | 6-12个月 | 16周系统训练 |
| 知识关联 | 分散知识点 | AI应用导向 |
