인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

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

Bây giờ là lúc trả lời dựa trên dữ liệu thay vì kinh nghiệm! Nếu bạn sử dụng kiến thức thống kê để định lượng độ tin cậy và đưa ra làm bằng chứng, khả năng thuyết phục của bạn sẽ tăng lên vô hạn!

Khóa học này đi sâu vào các khái niệm toán học và poker thiết yếu cần thiết để làm chủ Texas Hold'em ở cấp độ chuyên nghiệp. Người học sẽ khám phá các chiến thuật và lý thuyết giúp nâng cao kỹ năng chơi và khả năng ra quyết định của mình.

Khóa học này bao gồm các chủ đề chính trong toán học ứng dụng rời rạc, tập trung vào phép đếm, hàm sinh, xác suất và nhiều nội dung khác. Người học sẽ tiếp cận với cả các khái niệm toán học và kỹ năng giao tiếp hiệu quả thông qua các bài tập viết.

Khóa học này cung cấp các công cụ về lý thuyết xác suất và suy diễn thống kê, những nội dung thiết yếu để phân tích và hiểu dữ liệu. Người học có thể nắm vững các phương pháp sử dụng dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

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 tập trung vào việc mô hình hóa và phân tích các hiện tượng và quy trình ngẫu nhiên, nhấn mạnh vào suy luận thống kê và tư duy xác suất. Người học sẽ khám phá các mô hình và công cụ thiết yếu kết hợp giữa sự chặt chẽ của toán học và sự hiểu biết về mặt khái niệm.

Khóa học này bao gồm toán học rời rạc cơ bản cho khoa học máy tính và kỹ thuật. Khóa học tập trung vào các định nghĩa toán học, chứng minh và các phương pháp có thể áp dụng, đồng thời nghiên cứu nhiều chủ đề khác nhau như ký hiệu logic, phương pháp chứng minh, tập hợp, quan hệ và lý thuyết đồ thị.

Khóa học này bao gồm các phát triển cổ điển và hiện đại trong lý thuyết đồ thị và tổ hợp cộng tính, tập trung vào các chủ đề và nội dung kết nối hai lĩnh vực này. Ngoài ra, khóa học cũng bao gồm phần giới thiệu về các chủ đề nghiên cứu hiện nay và các vấn đề chưa có lời giải.

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu tương tác về toán học rời rạc dành cho khoa học máy tính và kỹ thuật. Người học sẽ được học các khái niệm toán học cơ bản, cấu trúc rời rạc và lý thuyết xác suất rời rạc, từ đó phát triển khả năng áp dụng vào các lĩnh vực đa dạng của khoa học máy tính.

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.

Học về Suy luận Bayes (Bayesian Inference), một phương pháp cốt lõi trong suy luận thống kê, và phương pháp Định lượng Hayashi chuyên biệt cho phân tích dữ liệu định danh. Thông qua việc sử dụng SPSS Bayesian Statistics, người học sẽ thực hành các phân tích thống kê đa dạng như tỷ lệ nhị thức, sự khác biệt trung bình, hệ số tương quan, mô hình hồi quy, phân tích biến phương sai, đồng thời nắm vững các phương pháp định lượng từ 1 đến 4 giúp rút ra những hiểu biết sâu sắc từ các biến định danh.

Trong khóa học này, bạn sẽ được học các nguyên lý toán học và trực quan về quá trình ngẫu nhiên rời rạc, đồng thời nắm vững phương pháp xây dựng và phân tích các mô hình đa dạng. Chúng ta sẽ khám phá các mô hình xác suất rời rạc hữu ích trong nhiều lĩnh vực như kỹ thuật, vật lý và sinh học.

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.

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. :)

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.

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.

Khóa học này là phần giới thiệu ở cấp độ sau đại học về các phương pháp xác suất, một kỹ thuật cơ bản và mạnh mẽ trong tổ hợp và khoa học máy tính lý thuyết. Người học sẽ khám phá cách chứng minh sự tồn tại của các đối tượng tổ hợp và xác thực các cấu trúc ngẫu nhiên với xác suất dương.

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

Nội dung trong bài giảng thống kê tổng quát được thảo luận tuần tự theo lối kể chuyện. Bạn có thể sử dụng R, một chương trình miễn phí, dễ dàng như Excel và dễ dàng hơn SPSS.