快速上手Ai理论及应用实战：基础知识Basic knowledge、机器学习MachineLearning、深度学习DeepLearning2、自然语言处理BERT，持续更新中。含大量注释及数据集，力求每一位能看懂并复现。

• 必备数学基础Basic knowledge
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  • 微积分
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  • 数据科学的几种分布
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• 大模型Large Language Model
  • 人人都能看懂的Transformer
    • 第一章——Transformer网络架构
    • 第二章——文字向量化
    • 第三章——位置编码
    • 第四章——多头注意力机制——QK矩阵相乘
    • 第五章——多头注意力机制——全流程
    • 第六章——数值缩放
    • 第七章——前馈神经网络
    • 第八章——最后的输出
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    • 2024金融行业·大模型挑战赛
• 机器学习MachineLearning
  • 机器学习竞赛实战_优胜解决方案
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    • 工业化工生产预测（含数据集）
    • 智慧城市-道路通行时间预测（含数据集）
    • 建筑能源利用率预测（含数据集）
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    • 第三届阿里云磐久智维算法大赛（数据集在天池）
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  • NLP通用框架BERT原理解读
  • BERT源码解读与应用实例
  • 基于BERT的中文情感分析实战.md

  关于博主

  获得过第二届腾讯 Light 公益挑战赛大满贯、第三届磐久智维算法大赛亚军以及各种比赛前10，也是一个kaggle-master。希望内容能帮到大家，祝大家玩的开心🎉

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