인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

Đây là khóa học giúp bạn học dễ dàng các khái niệm toán học quan trọng được sử dụng trong game. Những người am hiểu toán học thường coi những kiến thức này là hiển nhiên nên không thể dạy dưới giả định rằng người học chẳng biết gì cả. Khóa học này giải thích từ góc nhìn của người mới bắt đầu, thực sự coi bạn như người không chuyên.

Đề cập nội dung đại số tuyến tính cần thiết cho nghiên cứu Machine Learning/Deep Learning.

Nắm vững đại số tuyến tính cần thiết cho AI/học sâu bằng cách đầu tư 10 phút mỗi ngày và hoàn thành nó trong một tháng.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách giải các bài toán khác nhau liên quan đến tính toán ma trận bằng thư viện SciPy của Python. Ngay cả khi bạn không biết Python, bạn vẫn có thể giải các bài toán đã cho ngay cả khi kiến ​​thức của bạn ở mức tối thiểu.

Đây là bài giảng đầu tiên về đại số tuyến tính và là bài giảng về hiểu biết hình học về vectơ và các phép toán vectơ.

Đây là lý thuyết tối ưu hóa cần thiết cho AI/học sâu, thị giác máy tính và đồ họa máy tính. Lý thuyết tối ưu hóa 1 tập trung vào định nghĩa các hàm nhiều biến và sự vi phân của các hàm nhiều biến. Tại sao lại như vậy! Điều này là do tất cả các bài toán tối ưu hóa đều được thể hiện dưới dạng hàm nhiều biến. Nếu bạn có được định nghĩa chính xác về hàm nhiều biến và khái niệm vi phân, cách tiếp cận lý thuyết đối với các trường trên sẽ trở nên dễ dàng hơn đáng kể.

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê của Machine Learning sử dụng Python. Machine Learning và Deep Learning không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước nắm vững kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo!

Khóa học này bao gồm phần giới thiệu về đại số tuyến tính và bạn có thể nắm vững phần giới thiệu về đại số tuyến tính thông qua các bài giảng.

Bạn có phải là người bỏ toán thời đi học không? Người ta nói toán học quan trọng trong AI, bạn có thấy bế tắc không biết phải tiếp cận thế nào không? Lý do toán học quan trọng trong Trí tuệ nhân tạo là vì nó được sử dụng trong quá trình tính toán của Trí tuệ nhân tạo (Machine Learning và Deep Learning). Để giải thích một cách dễ hiểu về Vi tích phân, Đại số tuyến tính, và Xác suất & Thống kê, những kiến thức cần thiết để hiểu Trí tuệ nhân tạo, nội dung này được xây dựng bằng cách giải thích đơn giản sử dụng đồ thị (tọa độ) thay vì các công thức toán học.

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Bạn có thể hiểu nguyên lý hoạt động lý thuyết của Kalman Filter qua các ví dụ dễ hiểu.