Mathematics for Machine Learning and AI Foundations (bằng tiếng Anh).

Đằng sau mỗi ứng dụng AI đột phá là một bộ nguyên tắc toán học cốt lõi quyết định cách máy học và ra quyết định. Chương trình này nối liền khoảng cách giữa lý thuyết trừu tượng và ứng dụng thực tế, chuyển đổi các phương trình phức tạp thành các lô- gic dễ đọc. Bạn sẽ có được sự rõ ràng cần thiết để giải thích hành vi của thuật toán và cải thiện hiệu suất của mô hình bằng cách nắm vững "tại sao" đằng sau mã. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các nền tảng của đại số tuyến tính, bao gồm vector, ma trận và tenxơ được sử dụng trong mạng nơron. - Apply Multivariate Calculus to optimize models through gradients and automatic differentiation concepts. - Lý thuyết xác suất để xử lý sự không chắc chắn và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. - Thực hiện các khái niệm toán học trực tiếp bằng cách sử dụng các mô hình lập trình Python và R hiện đại. - Thực hành các kỹ thuật tối ưu hóa lồi để cải thiện hiệu quả và chính xác đào tạo mô hình. - Tìm hiểu vai trò của các giá trị riêng và các vectơ riêng trong xử lý dữ liệu tiên tiến và giảm chiều. Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và ký hiệu cơ bản, đảm bảo bạn thoải mái với ngôn ngữ khoa học dữ liệu ngay từ đầu. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các mô- đun có cấu trúc kết nối mỗi lý thuyết toán học với vai trò cụ thể của nó trong các luồng công việc học máy hiện đại. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phát triển, và những nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng muốn có một con đường rõ ràng, dựa trên văn bản để làm chủ toán học đằng sau AI. Không cần có nền tảng toán học cao cấp để bắt đầu. Bắt đầu xây dựng nền tảng toán học cho sự nghiệp trí tuệ nhân tạo của bạn ngay hôm nay.