インフラン - ライフタイムキャリアプラットフォーム

Đây là khóa học giúp xây dựng nền tảng toán học trung học cơ sở và trung học phổ thông cho những người trưởng thành đã từ bỏ toán học khi còn đi học, nhưng giờ muốn thử sức với toán kỹ thuật.

Những ai muốn nghiên cứu chứng khoán chú ý! Tuy nhiên, bạn đang nghiên cứu chứng khoán mà không hề biết gì về kỹ thuật tài chính? Chúng ta có nên học cách kiếm tiền đúng cách thông qua kỹ thuật tài chính, bắt đầu từ những điều cơ bản không?

Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản về lý thuyết tối ưu hóa hàm nhiều biến và thông tin chung về hàm vectơ.

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.

Ai thích toán thì giơ tay! Ai muốn học xác suất và thống kê thì giơ tay!

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.

Thông qua khóa học này, học sinh có thể học những kiến ​​thức cơ bản về phép tính vi phân trong phép tính vectơ (Phép tính 2).

Nếu giải tích quá khó? Từ cơ bản từng bước một! Bao gồm trình độ giải tích đại học.

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

Bài giảng này là một bài giảng chỉ chọn ra những yếu tố cốt lõi của lý thuyết tập hợp. Bắt đầu với bài giảng này, bạn có thể bắt đầu nhiều môn toán khác nhau như đại số tuyến tính và phép tính mà không cần đắn đo.

Thông qua khóa học này, bạn có thể xây dựng kiến ​​thức về tích hợp nâng cao các hàm nhiều biến.

Đối với những người quan tâm đến việc phát triển trò chơi và biết rằng toán học rất quan trọng nhưng không biết nên học loại toán nào, chúng tôi đã chuẩn bị một khóa học cung cấp cái nhìn tổng quan. Tôi muốn nói về các loại toán học khác nhau được sử dụng trong quá trình sản xuất trò chơi.

Hãy củng cố những kiến ​​​​thức cơ bản về MATLAB, đồng thời áp dụng và hiểu các khái niệm cơ bản về lập trình!

Lập trình động khó đến mức không thể chạm tới, từ toán học đến các yếu tố cốt lõi cần nhìn thấy trong bài toán, tổng hợp toàn diện từ cơ bản đến thực chiến

Chúng ta nên tích hợp kết quả của các phương pháp chẩn đoán khác nhau như thế nào khi chúng khác nhau? Trong số các phương pháp chẩn đoán khác nhau, không phải có một số phương pháp không cần thiết sao? Dưới đây là câu trả lời cho những câu hỏi này.

Tìm hiểu lý do tại sao phân tích So khớp Điểm Xu hướng lại phổ biến và lợi ích của nó là gì. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng tính năng này để dễ dàng tạo các bảng và biểu đồ có thể sử dụng ngay khi nộp bài.

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến ​​thức thống kê.

Nếu bạn đang loay hoay với số liệu thống kê của trường đại học, bí quyết từ một tiền bối từng ở vị trí tương tự. Nắm vững số liệu thống kê cơ bản bằng lập trình R.

Cốt lõi của tất cả AI/Deep Learning cuối cùng đều là tối ưu hóa. Tất nhiên không chỉ riêng AI/Deep Learning mới cần lý thuyết tối ưu hóa. Computer Vision, Robotics & Control Systems, Financial Engineering & Quant, Data Science, Signal Processing... có lẽ dù học lĩnh vực nào, khi đi sâu hơn thì lý thuyết tối ưu hóa là một trong những chủ đề mà bạn chắc chắn sẽ gặp phải. Khóa học này bao gồm từ lý thuyết cơ bản về toán học đến những nội dung sâu sắc một cách có hệ thống. Tôi nghĩ đây chắc chắn là khóa học lý thuyết tối ưu hóa tốt nhất được mở trong nước.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tiến hành bài giảng giải tích ở trình độ năm thứ nhất đại học. Đặc biệt tập trung vào đạo hàm của hàm một biến và học các phương pháp đạo hàm cũng như công thức đạo hàm khác nhau. Chúng ta sẽ lựa chọn và học các ví dụ ứng dụng thực tế của đạo hàm như xấp xỉ tuyến tính, sự tăng giảm của hàm số, bài toán tối ưu hóa.