Đại số tuyến tính hoàn thành trong 1 tháng với 10 phút mỗi ngày

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.