พื้นฐานความน่าจะเป็นและสถิติสำหรับวิทยาการข้อมูลและ AI

เบื้องหลังโมเดล AI ที่ทรงพลังและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทุกอย่างคือรากฐานหลักของความน่าจะเป็นและสถิติ การทำความเข้าใจหลักการทางคณิตศาสตร์เหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกว่าอัลกอริทึมเรียนรู้จากข้อมูลและทำการคาดการณ์ได้อย่างไร หลักสูตรที่เน้นข้อความนี้จะนำคุณตั้งแต่แนวคิดสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงกรอบการทำงานทางสถิติหลักที่ใช้ในวิทยาการข้อมูลสมัยใหม่ คุณจะเปลี่ยนจากการคำนวณอัตราต่อรองพื้นฐานไปสู่การทำความเข้าใจโมเดลความน่าจะเป็นที่ขับเคลื่อนการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจกฎพื้นฐานของความน่าจะเป็น ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข และทฤษฎีบทของเบย์ - วิเคราะห์ตัวแปรสุ่มแบบไม่ต่อเนื่องและต่อเนื่องและการแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรเหล่านั้น - ใช้เทคนิคการอนุมานทางสถิติ รวมถึงการทดสอบสมมติฐานและช่วงความเชื่อมั่น - สำรวจโซ่ของมาร์คอฟและกระบวนการสุ่มที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ - เข้าใจรากฐานความน่าจะเป็นเบื้องหลังอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI สมัยใหม่ - ฝึกตีความรูปแบบข้อมูลและบทสรุปทางสถิติผ่านแบบฝึกหัดการเขียน หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความพื้นฐานของความน่าจะเป็นและทฤษฎีเซต ก่อนที่จะก้าวไปสู่สถิติเชิงพรรณนา การแจกแจงความน่าจะเป็น และวิธีการอนุมาน คุณจะปิดท้ายด้วยการสำรวจว่าแนวคิดเหล่านี้ถูกนำไปใช้อย่างไรโดยตรงกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมเชิงคาดการณ์สมัยใหม่ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นโดยเฉพาะ โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์ขั้นสูงหรือการเขียนโปรแกรมมาก่อน เริ่มต้นสร้างชุดเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ของคุณและเชี่ยวชาญแนวคิดหลักของวิทยาการข้อมูลวันนี้