Cơ sở Toán học và Thống kê dành cho người không chuyên (Thực hành)

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.

21 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian 12 tháng

Linear Algebra
Linear Algebra
Probability and Statistics
Probability and Statistics
Python
Python
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Linear Algebra
Linear Algebra
Probability and Statistics
Probability and Statistics
Python
Python
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Dự đoán giá cước taxi sử dụng ma trận giả nghịch đảo

  • Biểu diễn dữ liệu bằng hàm số

  • Nắm bắt khái niệm về xác suất là gì, cùng với các khái niệm cần thiết về phép thử, không gian mẫu và biến cố.

  • Tính toán giá trị xác suất từ dữ liệu và suy luận xác suất hậu nghiệm cho một sự kiện cụ thể

Cơ bản về Toán học và Thống kê dành cho người không chuyên <Phần thực hành>


Cú pháp Python cơ bản sẽ được sử dụng để tiến hành lý thuyết và thực hành về vi phân, đại số tuyến tính, xác suất và thống kê.

Trong quá trình phát triển sự nghiệp mới từ phân tích dữ liệu đến trí tuệ nhân tạo, bạn có cảm thấy mình cần nắm vững toán học cơ bản để hiểu rõ các nguyên lý không? Hãy cùng củng cố nền tảng vững chắc từ lý thuyết đến thực hành, bao gồm đạo hàm, đại số tuyến tính, xác suất và thống kê.


*Khóa học này là phần thực hành, vì vậy vui lòng hoàn thành phần lý thuyết trước khi tham gia.

Bạn sẽ học những nội dung sau


Hàm số

  • Nắm vững các thuật ngữ cơ bản về hàm số

  • So sánh hàm số toán học và hàm số trong lập trình

  • Luyện tập biểu thức hàm trên các dữ liệu đa dạng

  • Định nghĩa khái niệm về hàm số tuyến tính


  • Tìm hiểu các hàm phi tuyến tính đa dạng

Lý thuyết vi phân

  • Khái niệm và định nghĩa đạo hàm

  • Hiểu về đạo hàm

  • Ý nghĩa hình học của đạo hàm

Lý thuyết đại số tuyến tính

  • Đại số tuyến tính

    Hiểu về các phép toán, ma trận nghịch đảo và phương trình đường thẳng

  • Hiểu sự khác biệt giữa vô hướng (scalar), vectơ (vector) và ma trận (matrix)

  • Hiểu về ma trận vuông, ma trận nghịch đảo, ma trận đơn vị và ma trận chuyển vị

Thống kê cơ bản

  • Nắm bắt phạm vi có thể thực hiện thông qua phân tích dữ liệu dựa trên thống kê

  • Biểu diễn phân phối dữ liệu

  • Nắm bắt khái niệm về phép thử cần xác suất, không gian mẫu và biến cố

Lý thuyết suy luận phân phối

  • Hiểu đặc tính của phân phối chuẩn

  • Tính toán giá trị xác suất bằng dữ liệu


Lưu ý trước khi khóa học

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Khóa học này được chia thành phần lý thuyết và thực hành, vì vậy bạn cần đăng ký riêng cho từng khóa học.

  • Cần có sự hiểu biết và nền tảng cơ bản về các hàm Python cơ bản.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người mới bắt đầu học lập trình

  • Người muốn học các yếu tố cơ bản cần thiết cho lập trình Python

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Khuyên dùng cho những ai đã hoàn thành khóa học Cơ bản về Toán học và Thống kê (Lý thuyết) dành cho người không chuyên.

  • Tôi cần hiểu về cú pháp cơ bản của Python

Xin chào
Đây là SW School

1,417

Học viên

102

Đánh giá

5

Trả lời

4.7

Xếp hạng

15

Các khóa học

Chương trình giảng dạy

Tất cả

5 bài giảng ∙ (2giờ 6phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của SW School

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

715.476 ₫