C++实战AI算法:从基础到自动微分与矩阵封装

C++实战AI算法:从基础到自动微分与矩阵封装
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课程目录
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  • 课程导论与工具准备

    • 课时01:课程导论与C++在AI算法中的应用
    • 课时02:Kiwi工具入门与实践指南
  • 基础算法与优化方法

    • 课时03:梯度下降算法原理与实战案例
    • 课时04:牛顿算法原理与实战案例
    • 课时05:作业案例分析与优化建议
  • 线性回归与C++底层逻辑

    • 课时06:线性回归基础与实现(上)
    • 课时07:线性回归进阶与优化(中)
    • 课时08:线性回归实战与案例解析(下)
    • 课时09:C++底层逻辑与编程思想(上)
    • 课时10:C++内存管理与性能优化(中)
    • 课时11:C++多线程与并发编程(下)
  • 矩阵运算与逻辑回归

    • 课时12:矩阵乘法原理与实现
    • 课时13:逻辑回归基础与实现(上)
    • 课时14:逻辑回归优化与实战(中)
    • 课时15:逻辑回归案例分析与总结(下)
  • 矩阵算法与高级回归方法

    • 课时16:基于矩阵算法的原理和实现:矩阵乘法和求导
    • 课时17:基于矩阵算法的原理和实现:多元线性回归
    • 课时18:基于矩阵算法的原理和实现:多元逻辑回归、向量模长
    • 课时19:基于矩阵算法的原理和实现:最小二乘法
    • 课时20:基于矩阵算法的原理和实现:岭回归、多元牛顿法
    • 课时21:基于矩阵算法的原理和实现:高斯牛顿法、阻尼牛顿法MNIST数据集
  • 反向传播与矩阵封装

    • 课时22:课程回顾与答疑
    • 课时23:BP反向传播算法基础(上)
    • 课时24:BP反向传播算法进阶(下)
    • 课时25:动量SGD优化算法(上)
    • 课时26:动量SGD优化算法(下)
    • 课时27:矩阵封装与乘法实现
    • 课时28:通用矩阵乘法的实现与优化
    • 课时29:逆向矩阵求解的原理与实现
    • 课时30:矩阵封装代码手写实操(上)
    • 课时31:矩阵封装代码手写实操(中)
    • 课时32:矩阵封装代码手写实操(下)
  • 自动微分与代码实战

    • 课时33:BP封装代码实战(上)
    • 课时34:BP封装代码实战(中)
    • 课时35:BP封装代码实战(下)
    • 课时36:autograd代码案例实战讲解(上)
    • 课时37:Autograd自动微分进阶(中)
    • 课时38:Autograd自动微分实战(下)
    • 课时39:c++自动微分代码案例讲解(1):数据拷贝,避免过多副本
    • 课时40:c++自动微分代码案例讲解(2):计算图统计
    • 课时41:c++自动微积分代码案例讲解(3):实现forward前向计算和backward反向求导
  • 算法复习与未来规划

    • 课时42:C++自动微分手写代码案例(上):求解根号x
    • 课时43:C++自动微分手写代码案例(下):求解根号x
    • 课时44:算法复习与总结
    • 课时45:C++学习规划与未来方向
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课时介绍

讲解逆向矩阵的数学原理及其在C++中的实现方法,结合代码演示求解过程。

课程介绍

课程介绍:

《C++实战AI算法:从基础到自动微分与矩阵封装》

本课程专为希望掌握C++在AI算法中应用的开发者设计,内容涵盖从基础到高阶的实战技能。课程从C++基础与底层逻辑入手,逐步深入AI算法核心,包括线性回归、逻辑回归、矩阵运算、自动微分等关键技术。通过丰富的实战案例,如梯度下降、牛顿法、BP反向传播等,手把手教你实现高效AI模型。

课程亮点:

  1. 系统化学习路径:从C++基础到AI算法实战,循序渐进,适合初学者与进阶开发者。
  2. 实战驱动:通过梯度下降、矩阵封装、自动微分等案例,强化动手能力。
  3. 深入底层逻辑:剖析C++内存管理、多线程编程等底层技术,提升代码效率。
  4. 高级算法覆盖:包括BP反向传播、动量SGD、Levenberg-Marquardt等前沿算法。
  5. 项目实战:基于MNIST数据集,实现从理论到项目的完整闭环。

适合人群:

  • 希望掌握C++在AI算法中应用的开发者
  • 对自动微分、矩阵运算等高性能计算感兴趣的工程师
  • 想要深入理解AI算法底层实现的学习者

通过本课程,你将掌握C++在AI算法中的核心应用,具备独立实现高效AI模型的能力,为职业发展增添核心竞争力!

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