向AI轉行——人工智慧工程師必學的數學基礎
數學使人工智慧成為一門規範的科學,是人工智慧發展必不可少的基礎,在人工智慧的各個發展階段都起著關鍵的作用。
雖然數學一向是被認為獨立性最強的純科學,但是在AI時代,數學已經鹹魚翻身。
現代電子計算機的運算已經不只是簡單的運算,而是有邏輯和推理能力,這就是人工智慧。而這種運算的基礎,仍然是數學。由此可見基礎數學教育的重要。數字化時代也正是在這個意義上命名的。
數學使人工智慧成為一門規範的科學,是人工智慧發展必不可少的基礎,在人工智慧的各個發展階段都起著關鍵的作用。
概率論與數理統計,矩陣分析,最優化理論,凸優化,數學分析,泛函分析等等,是人工智慧科學必學的數學基礎學科。
人工智慧要解決各種不確定問題,這需要數學為其提供不確定推理的基礎,概率理論則是實現不確定推理的數學基礎。概率論、隨機過程、數理統計構成了概率理論,為人工智慧處理各種不確定問題奠定了基礎。
系列課程介紹:
本系列課程包括三門課:《機器學習之概率與統計推斷》,《機器學習之矩陣》,《機器學習之凸優化》。購買課程後新增小助手為好友(微信ID:superaihelper)加入課程討論群。 機器學習是一門集概率論、線性代數、數值計算、最優化理論和電腦科學等多個領域的交叉學科。本系列課程以機器學習中的數學基礎為主要內容,擺脫傳統的講概念、記公式、解體的數學學習模式,避開冗長的數學證明,從現實任務出發,讓聽眾在短時間內完美補充概率與統計、線性代數和凸優化等數學基礎知識,從而快速上手機器學習。
課程特色:專屬答疑+課件資料提供+視訊無限時回放+VIP交流群
開課時間:隨到隨學,自由支配
課程介紹:
本課程講解機器學習演算法所需概率和統計推斷知識。概率部分包括概率公理及推論、條件概率、貝葉斯公式、隨機變數及其概率函式(CDF/pdf)、常用概率分佈及其均值、方差;統計推斷部分包括大數定律和中心極限定理、極大似然估計、貝葉斯估計,估計的評價、偏差-方差平衡。課程還會講解假設檢驗的基本概念。
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課程介紹:
本課程囊括了機器學習理論中所需要的和線性代數相關的所有知識。 主要有矩陣的定義、性質、運算、分解以及應用。另外,還會講解線性空間、範數、生成子空間相關知識。購買課程後新增小助手為好友(微信ID:superaihelper)加入課程討論群。
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課程介紹:
本門課程是《機器學習之數學基礎系列》課程之一,主講內容包括:機器學習與優化方法簡介與關係、支援向量機與凸優化求解、深度學習與非凸優化。購買課程後新增小助手為好友(微信ID:superaihelper)加入課程討論群。
課程特色:專屬答疑+課件資料提供+視訊無限時回放+VIP交流群
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