Mathematical Foundations for Artificial Intelligence (bằng tiếng Anh).

Để thực sự hiểu trí tuệ nhân tạo hiện đại hoạt động như thế nào, bạn phải hiểu ngôn ngữ toán học cung cấp năng lượng cho nó. Lớp học dựa trên văn bản này giải thích các nguyên tắc toán học cốt lõi đằng sau các thuật toán học máy mà không có thuật ngữ chuyên ngành. Bạn sẽ chuyển từ việc đối xử với các mô hình AI như hộp đen để đọc và giải thích các khung toán học điều khiển chúng. Qua các giải thích rõ ràng, các ví dụ thực tế và các bài tập từng bước, bạn sẽ xây dựng một sự hiểu biết trực quan mạnh mẽ về cách dữ liệu được biểu diễn và thao tác toán học. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu cách vector và ma trận đại diện cho dữ liệu trong các ứng dụng AI hiện đại. 2. Apply linear algebra operations to manipulate high-dimensional datasets. 3. nắm vững các nguyên tắc cơ bản của giải tích, tập trung vào đạo hàm và gradient descent. 4.Tìm hiểu các khái niệm xác suất và các hàm mất đi hướng dẫn học mô hình. Phân tích cách các nguyên tắc toán học hỗ trợ các vector nhúng hiện đại và mạng nơron. Chương trình bắt đầu với ký hiệu toán học và thuật ngữ cơ bản trước khi chuyển hệ thống qua đại số tuyến tính, giải tích và xác suất, kết nối mỗi khái niệm toán học trực tiếp với ứng dụng thực tế của nó trong học máy. Được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và người đam mê AI, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm toán học trước tiên tiến. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa bí mật toán học đằng sau trí tuệ nhân tạo hiện đại.