³¹AI 工程师知识体系

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最近更新

前言：如何使用这本书更新于 10-16

第 1 章线性代数 I：向量空间、矩阵与四个基本子空间更新于 10-16

第 2 章线性代数 II：内积、范数、相似度与正交变换更新于 10-16

第 3 章线性代数 III：特征分解、SVD 与矩阵分解更新于 10-16

第 4 章概率论、统计推断与信息论更新于 10-16

第 5 章数值计算基础更新于 10-16

第 6 章优化与学习算法更新于 10-16

第 7 章学习范式与模型评估更新于 10-16

第 8 章正则化与模型选择更新于 10-16

第 9 章线性模型与广义线性模型更新于 10-16

2026

附录 D 学习路线、能力矩阵与自测清单 09-16

附录 C 术语中英对照表 09-16

附录 B 真题索引 09-16

附录 a 公式速查表 09-16

第 26 章工程实现纪律 09-16

第 25 章图与集合 09-16

第 24 章动态规划与背包问题体系 09-16

第 23 章线性结构技巧 09-16

第 22 章复杂度分析与算法设计方法 09-16

第 21 章分布式训练与并行 09-16

第 20 章量化与压缩 09-16

第 19 章推理系统与性能工程 09-16

第 18 章解码与生成策略 09-16

第 17 章检索增强生成（RAG） 09-16

第 16 章大模型训练范式 09-16

第 15 章 Transformer 架构 09-16

第 14 章表示学习与多模态 09-16

第 13 章训练与优化实务 09-16

第 12 章神经网络基础 09-16

第 11 章降维与表示学习 09-16

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