인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

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

Thông qua khóa học này, bạn sẽ được học những kiến thức cơ bản về lý thuyết tối ưu hóa hàm đa biến và các nội dung tổng quan về hàm vectơ.

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 bài giảng tóm tắt nội dung toán học được học trong chương trình trung học cơ sở và trung học phổ thông. Bạn sẽ được học các kiến thức và kỹ thuật toán học cần thiết thông qua nhiều bài tập thực hành cho mỗi nội dung.

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.

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.

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

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.

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

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.

Hiểu rõ các khái niệm machine learning, nguyên lý học của trí tuệ nhân tạo, và nguyên lý toán học để triển khai mô hình, nhằm ứng dụng sâu rộng deep learning!

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.

Khóa học này cung cấp các bài giảng về Giải tích ở trình độ năm nhất đại học. Đặc biệt, khóa học tập trung chuyên sâu vào tích phân hàm một biến, giúp bạn nắm vững các phương pháp tích phân khác nhau và các cách tiếp cận kỹ thuật. Chúng ta cũng sẽ xử lý các vấn đề như tính thể tích hoặc diện tích bề mặt như những ví dụ về ứng dụng của tích phân. Ngoài ra, bạn sẽ được học các phương pháp tích phân số thông qua việc lập trình bằng ngôn ngữ Python.

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

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

Đây là khóa học hữu ích dành cho những ai muốn hệ thống lại kiến thức Deep Learning một cách chuyên sâu và nắm bắt bức tranh toàn cảnh thông qua việc tập trung vào lý thuyết và bối cảnh thay vì thực hành. Bạn có thể dễ dàng thấu hiểu nền tảng toán học và thống kê vốn là gốc rễ của Deep Learning, đồng thời chúng tôi sẽ giải thích một cách trực quan các nguyên lý của những mô hình Deep Learning hiện đại tiêu biểu như AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo dưới góc nhìn của một nhà phát triển.

Những số liệu thống kê bạn học ở trường quá khó hiểu phải không? Chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu những số liệu thống kê gây nhầm lẫn cho dù bạn có giải thích chúng bao nhiêu đi chăng nữa. Nếu bạn thực hiện thủ công từng bước thông qua Excel, bạn sẽ hiểu được những khái niệm thống kê mà trước đây bạn chưa hiểu! Một trải nghiệm tuyệt vời khiến những thống kê nhàm chán trở nên thú vị! Tôi sẽ tặng nó cho bạn như một món quà. :)

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

Trong bài giảng này, bạn sẽ tìm hiểu các yếu tố chính của lập trình bằng Scratch, do MIT (Viện Công nghệ Massachusetts) tạo ra cho giáo dục lập trình.