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线性代数、概率统计、微积分、最优化方法——扎实的数学功底是理解 AI 算法的基石。
NumPy、Pandas、Matplotlib 等科学计算库，PyTorch / TensorFlow 框架入门与实践。
从线性回归到随机森林，从 SVM 到 XGBoost，系统掌握经典机器学习算法体系。
CNN 图像识别、RNN 序列建模、Transformer 架构、扩散模型等前沿技术。
GPT 系列原理、Prompt Engineering、Fine-tuning、RAG 检索增强生成、Agent 智能体。
Docker 容器化、模型量化、ONNX 导出、推理优化、云原生部署方案。
深入解析 Transformer 的核心机制，理解自注意力、多头注意力、位置编码等关键概念。
探讨 RAG 技术原理、向量数据库选型、文档切片策略与检索优化实践。
从 Dockerfile 编写到 docker-compose 编排，构建可扩展的 AI 服务基础设施。
RLHF 背后的核心算法，理解 PPO 的 clipped objective 与 trust region 思想。
Vision Transformer 如何将 Transformer 架构应用于图像分类与目标检测任务。
基于大语言模型构建的智能对话系统，支持上下文记忆、知识库检索与多轮交互。
利用 NLP 技术实现文档自动分类、关键信息提取、摘要生成与知识图谱构建。
基于向量嵌入与近似最近邻搜索的语义检索系统，支持跨语言和多模态查询。
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