Giải tích Ma trận cho Học máy và Xa hơn nữa

Khóa học này tập trung vào việc thiết kế và triển khai các hệ thống máy tính bảo mật, khám phá các mô hình đe dọa và kỹ thuật bảo mật khác nhau. Người học sẽ tiếp cận với các chủ đề như bảo mật hệ điều hành, giao thức mạng và bảo mật phần cứng, đồng thời rút ra những hiểu biết từ các bài nghiên cứu gần đây.

Khóa học này khám phá vai trò nền tảng của cấu trúc dữ liệu trong khoa học máy tính, nhấn mạnh tầm quan trọng của chúng trong việc phát triển các thuật toán hiệu quả. Người học sẽ nghiên cứu các chủ đề nâng cao, bao gồm đồ thị động, phân cấp bộ nhớ và băm, đồng thời tiếp cận với các hướng nghiên cứu hiện nay trong lĩnh vực này.

Khóa học này khám phá sự phát triển của các phép chứng minh trong khoa học máy tính, tập trung vào chứng minh tương tác (interactive proofs), chứng minh tương tác đa người chứng minh (multi-prover interactive proofs) và chứng minh có thể kiểm tra xác suất (probabilistically checkable proofs). Người học sẽ khám phá cách tận dụng mật mã học để chuyển đổi các hệ thống chứng minh tiên tiến này thành các đối số phi tương tác có tính đúng đắn về mặt tính toán (SNARGs).

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu toàn diện về kỹ thuật hệ thống, tập trung vào cả phương pháp tiếp cận cổ điển và hiện đại. Người học sẽ khám phá các khái niệm chính như phân tích các bên liên quan, xác định yêu cầu, kiến trúc hệ thống và tối ưu hóa thiết kế, đồng thời áp dụng các nguyên tắc này vào các dự án thực tế.

Khóa học này xem xét các lựa chọn và hạn chế liên quan đến nguồn cung và việc sử dụng năng lượng của các hộ gia đình, doanh nghiệp và chính phủ thông qua một số khuôn khổ nhằm mô tả và giải thích hành vi ở các cấp độ tổng hợp khác nhau. Các ví dụ bao gồm phạm vi quốc gia, quy mô, bối cảnh và các phương pháp tiếp cận phân tích đa dạng.

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 khám phá cách công nghệ tài chính, hay FinTech, đang thay đổi ngành dịch vụ tài chính thông qua các công nghệ đổi mới sáng tạo. Người học sẽ nghiên cứu các xu hướng chính như AI, blockchain và API mở, từ đó có được cái nhìn sâu sắc về bối cảnh thị trường đang phát triển và môi trường pháp lý.

Khóa học này được xây dựng dựa trên các nền tảng lập trình Python, nhấn mạnh vào tư duy máy tính và các nguyên tắc khoa học dữ liệu. Người học sẽ khám phá cách tính toán có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề thực tế, giúp họ có khả năng viết các chương trình chức năng cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Khóa học này là phần giới thiệu về sinh học tính toán, nhấn mạnh vào các nguyên tắc cơ bản của phân tích cấu trúc và trình tự axit nucleic và protein; khóa học cũng bao gồm phần giới thiệu về phân tích các hệ thống sinh học phức tạp. Các chủ đề được đề cập trong khóa học bao gồm các nguyên tắc và phương pháp được sử dụng để so khớp trình tự, tìm kiếm mô-típ (motif), mô hình hóa cấu trúc, dự đoán cấu trúc và mô hình hóa mạng lưới, cũng như các lĩnh vực nghiên cứu mới nổi hiện nay.

Khóa học này bao gồm các kiến thức cơ bản về học sâu (deep learning), bao gồm cả lý thuyết và ứng dụng. Các chủ đề bao gồm kiến trúc mạng thần kinh (MLP, CNN, RNN, mạng đồ thị, transformer), hình học và tính bất biến trong học sâu, lan truyền ngược và vi phân tự động, lý thuyết học tập và khả năng tổng quát hóa trong không gian cao chiều, cùng các ứng dụng trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot học.

Khóa học này khám phá các khái niệm và kỹ thuật toán học thiết yếu cho ngành tài chính, kết hợp giữa toán học lý thuyết và các ứng dụng thực tiễn. Người học sẽ nghiên cứu các chủ đề như đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và các quá trình ngẫu nhiên, dưới sự hướng dẫn của các nhà toán học từ MIT và các chuyên gia trong ngành.

Khóa học này bao gồm toán học rời rạc sơ cấp dành cho khoa học và kỹ thuật, tập trung vào các công cụ toán học và kỹ thuật chứng minh hữu ích trong khoa học máy tính. Người học sẽ khám phá các chủ đề như ký hiệu logic, tập hợp, quan hệ, lý thuyết đồ thị, máy trạng thái và thuật toán.

Khóa học này nhấn mạnh vào các mô hình tăng trưởng và phát triển năng động, khám phá các chủ đề như di cư, hiện đại hóa và thay đổi công nghệ. Người học sẽ nghiên cứu sự tương tác giữa lý thuyết kinh tế và các ứng dụng thực tế tại các quốc gia đang phát triển, tập trung vào phân phối thu nhập, thay đổi thể chế và sự vận hành của thị trường tài chính.

Khóa học này khám phá các nguyên lý cơ bản của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào cả các khái niệm lý thuyết và ứng dụng thực tiễn. Người học sẽ được nghiên cứu về các thuật toán, kỹ thuật học máy và những tác động đạo đức của công nghệ AI.

Khóa học này trang bị cho người học những kiến thức và kỹ năng thiết yếu để giảng dạy khoa học và kỹ thuật ở cấp đại học. Các học viên sẽ khám phá những phương pháp giảng dạy đổi mới, tham gia vào việc học tập chủ động, và phát triển các phương pháp giảng dạy của riêng mình thông qua nghiên cứu và thuyết trình.

Khóa học này cung cấp kiến thức nhập môn về hải dương học hóa học, tập trung vào thành phần và động lực học của nước biển cũng như các chu trình hóa sinh định hình môi trường đại dương. Người học sẽ được khám phá các khái niệm chính như mô hình bể chứa, chu trình dinh dưỡng và tác động của các hoạt động con người đối với hóa học đại dương.

Khóa học này khám phá sự tích hợp của thiết kế kiến trúc trong cảnh quan tự nhiên, tập trung vào mối quan hệ giữa môi trường xây dựng và bối cảnh sinh thái của chúng. Người học sẽ phát triển các kỹ năng phân tích cảnh quan và khí hậu để đưa ra các quyết định thiết kế thông qua các bản vẽ và mô hình.

Khóa học này tập trung vào việc phát triển các hệ thống thông tin đổi mới sáng tạo được thiết kế riêng cho các bối cảnh nghèo tài nguyên, nhằm nâng cao kết quả sức khỏe và củng cố cơ sở hạ tầng tổ chức. Người học sẽ khám phá sự giao thoa giữa y tế công cộng, công nghệ và các hệ sinh thái hợp tác để giải quyết những thách thức y tế tại các quốc gia đang phát triển.

Khóa học này là phần giới thiệu về lý thuyết cố gắng giải thích cách trí tuệ được tạo nên từ tập hợp các quy trình đơn giản hơn. Nó xem xét các khía cạnh của tư duy như thị giác, ngôn ngữ, học tập, lập luận, trí nhớ, ý thức, lý tưởng, cảm xúc và nhân cách.

Khóa học này cung cấp sự khám phá chuyên sâu về các chủ đề nâng cao trong trí tuệ nhân tạo, tập trung vào các thuật toán học máy và ứng dụng của chúng. Người học sẽ được nghiên cứu các khái niệm, kỹ thuật và công cụ then chốt để phát triển các giải pháp AI cho những vấn đề trong thế giới thực.

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 bao gồm các nội dung cần thiết để hiểu và tạo ra các thuật toán học máy, đặc biệt là học sâu và mạng thần kinh, thông qua các khái niệm đại số tuyến tính. Khóa học cung cấp phần giải thích tổng quát về đại số tuyến tính, bao gồm cả các ứng dụng trong xác suất, thống kê và tối ưu hóa.

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.

Khóa học này là một bộ sưu tập các video hướng dẫn khám phá các chủ đề khác nhau trong khoa học và kỹ thuật vật liệu thông qua việc trực quan hóa. Người học sẽ được hướng dẫn cách sử dụng hệ thống lập trình Wolfram Mathematica để hiểu các khái niệm phức tạp một cách dễ dàng.

Giới thiệu các phương pháp học AI nhập môn mà các bạn sinh viên đại học đang học AI có thể tham khảo.

Khóa học này bao gồm các phương pháp số thiết yếu để giải quyết các vấn đề phức tạp trong kỹ thuật hóa học, bao gồm truyền nhiệt và truyền khối, cơ học chất lưu và mô phỏng phân tử. Người học sẽ khám phá các kỹ thuật tính toán khác nhau và ứng dụng của chúng trong các tình huống kỹ thuật thực tế.

Khóa học này khám phá các khái niệm và kỹ thuật toán học thiết yếu cho ngành tài chính, kết hợp giữa toán học lý thuyết và các ứng dụng thực tiễn. Người học sẽ nghiên cứu các chủ đề như đại số tuyến tính, xác suất, thống kê và các quá trình ngẫu nhiên, dưới sự hướng dẫn của các nhà toán học từ MIT và các chuyên gia trong ngành.

Khóa học này giới thiệu cho sinh viên các khái niệm và kỹ thuật toán học thiết yếu trong ngành tài chính, kết hợp giữa toán học lý thuyết và các ứng dụng thực tiễn. Người học sẽ được khám phá các chủ đề như xác suất, thống kê và đại số tuyến tính, tất cả đều nằm trong bối cảnh của lĩnh vực tài chính.