掌握线性代数、概率统计与微积分，这是理解机器学习算法底层原理和优化过程的基石。
熟练使用Python编程语言，并掌握NumPy、Pandas等库进行高效的数据清洗、分析与预处理。
系统学习监督学习、无监督学习及集成学习算法，并能利用Scikit-learn框架解决回归与分类问题。
深入理解多层神经网络、反向传播算法，并熟练使用PyTorch或TensorFlow进行模型开发。
针对垂直领域深入研究，如ResNet、Transformer、BERT等先进架构在视觉或文本任务中的应用。
学习模型量化、剪枝、蒸馏等压缩技术，并掌握TensorRT部署、Docker容器化等工业级工程化技能。
用 AI 创建个性化课程，获得互动式课程和进度追踪。