目录

第一章：AI大模型概述

1.1 什么是AI大模型？

1.2 AI大模型的发展历程

1.3 AI大模型的应用领域

1.4 AI大模型的挑战与机遇

第二章：数学基础与模型理论

2.1 数学在AI大模型学习中的重要性

2.1.1 线性代数

2.2.2 微积分

2.2.3 概率论与统计学

2.2、模型理论的基础知识

2.2.1 神经网络结构

2.2.2 激活函数

2.2.3 损失函数

2.3 数学基础与模型理论的应用

2.3.1 实践案例分析

2.3.2 工程实践指南

第三章：编程技能与工具应用

3.1 编程在AI大模型学习中的作用

3.1.1 编程语言选择

3.1.2 编程工具与框架

3.1.3 编程技能要求

3.2 编程技能与工具应用的实践

3.2.1 模型构建与训练

3.2.2 数据处理与预处理

3.2.3 模型评估与调优

3.3 编程技能与工具应用的挑战与解决方案

3.3.1 挑战：复杂性与学习曲线

3.3.2 解决方案：学习资源与实践机会

第四章：模型结构优化

4.1 模型结构优化的重要性

4.1.1 模型结构对性能的影响

4.1.2 结构优化与算法创新

4.2 模型结构优化的方法与技巧

4.2.1 参数调整与层设计

4.2.2 网络连接与拓扑结构

4.2.3 自动化搜索与超参数优化

4.3 模型结构优化的实践案例分析

4.3.1 图像分类任务中的模型结构优化

4.3.2 语言模型中的结构优化技巧

4.4 模型结构优化的挑战与未来展望

4.4.1 挑战：复杂性与效率

4.4.2 未来展望：自动化优化与智能化设计

第五章：算法算力与性能调优