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05 泛化、過擬合、正則化、損失函數(shù)與優(yōu)化基礎
陳健文 副教授
學習模型與語言模型

05 泛化、過擬合、正則化、損失函數(shù)與優(yōu)化基礎

信息技術、AI及數(shù)字化 > 學習模型與語言模型

陳健文簡介 時長 30 分鐘

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05 泛化、過擬合、正則化、損失函數(shù)與優(yōu)化基礎

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05 泛化、過擬合、正則化、損失函數(shù)與優(yōu)化基礎
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義守大學資訊工程博士,現(xiàn)任三明學院、福建商學院、玉林師范學院副教授,深耕計算機領域教學與科研多年,熟悉計算機專業(yè)核心課程體系(數(shù)據(jù)結構、算法設計、人工智能、編程語言等),具備扎實的專業(yè)功底。曾任職友善科技公司項目經(jīng)理,負責移動應用開發(fā)項目管理工作;曾參與教育部《基于網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知系統(tǒng)的課程改革與大數(shù)據(jù)分析探索》協(xié)同育人項目、玉林市科技局《發(fā)電機組遠程智能控制云平臺研發(fā)》項目,注重理論與實踐結合,善于將前沿技術(如語言模型、機器學習)融入課堂教學,兼具教學能力與科研素養(yǎng)。編著有專業(yè)書籍《App Inventor 2 計算機概論實例演練》1冊、雜志刊物《學生PDA周記》1冊;技術譯著有《Android學習手冊第二版》《優(yōu)化C++》《Vue.js 建置與執(zhí)行》等13冊。發(fā)表期刊論文(SCI、TSSCI等)4篇、會議論文9篇。主要研究方向:影像處理與機器學習、數(shù)字化與多媒體技術應用、大模型的落地應用及智能體的開發(fā)。
課程作業(yè)(以下主題任選一題)
第一主題
針對監(jiān)督式學習, 如何應用到項目。 (請從你的實際工作中,選擇一個可通過歷史數(shù)據(jù)進行預測或分類的問題,設計一份應用監(jiān)督式學習的完整項目方案。)
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第二主題
針對自然語言處理及其應用。 針對你工作中接觸的各類文本數(shù)據(jù)(報告、郵件、用戶反饋等),規(guī)劃一個利用NLP技術(如分類、摘要、信息提取)提升效率或獲取洞察的具體項目。
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第三主題
針對大語言模型的應用。 結合你的專業(yè)領域,構想一個利用大語言模型(如文檔生成、智能問答、知識庫構建)來提升創(chuàng)造力、生產(chǎn)力或客戶服務水平的應用場景,并分析其實現(xiàn)路徑與關鍵考量。
優(yōu)秀作業(yè) 作者
第四主題
Transformer架構自提出以來經(jīng)歷了持續(xù)演進,從標準Transformer發(fā)展到MoE、線性注意力、SSM等高效變體。請圍繞“Transformer架構的演進與高效化”這一主題,完成一篇研究型小論文。
優(yōu)秀作業(yè) 作者

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