Bộ lọc Kalman 1: Bài giảng tìm hiểu nguyên lý toán học chính xác của bộ lọc Kalman qua ví dụ

Python, nếu bạn muốn viết mã hiệu quả hơn? Ngay cả khi bạn triển khai chức năng tương tự, nếu bạn muốn viết mã hiệu quả hơn, việc hiểu cấu trúc dữ liệu và thuật toán trong Python là điều cần thiết. Sau khi tham gia tổng cộng 8 giờ giảng bao gồm lý thuyết và thực hành từ người hướng dẫn chuyên gia Python, bạn có thể sử dụng. Python để tạo ra kết quả xuất sắc Bạn có thể tạo nó.

Đây là khóa học đại số tuyến tính chuyên sâu dành cho sinh viên các ngành kỹ thuật như học máy, AI, Robotics, thị giác máy tính, v.v. Khóa học phù hợp với những ai muốn học đại số tuyến tính một cách chuyên sâu. Nội dung được giải thích dễ hiểu nhất có thể, đồng thời đi sâu vào các chủ đề quan trọng thông qua việc lựa chọn và tập trung vào những nội dung cốt lõi.

Bài giảng luyện thi Coding Test được hướng dẫn bởi người từng tham dự kỳ thi thế giới! Giờ đây, đừng giải bài bằng cảm tính, hãy giải bằng sự tự tin!

Chúng tôi hy vọng rằng qua khóa học này, các bạn sẽ hiểu ngữ pháp rõ ràng hơn và tự tin hơn khi giải quyết vấn đề.

Làm chủ hoàn toàn mọi thứ, từ việc triển khai lý thuyết động học và động lực học bằng mã tự viết không sử dụng mã nguồn mở cho đến giao diện giao tiếp với tay máy nhiều khớp.

Khóa học này đi sâu vào các biến phức, phương trình vi phân và đại số tuyến tính, cung cấp một sự hiểu biết toàn diện về các khái niệm toán học thiết yếu này. Người học sẽ khám phá các lý thuyết nền tảng và các ứng dụng quan trọng cho các nghiên cứu nâng cao trong toán học và kỹ thuật.

Đây là bài giảng dành cho những ai muốn hiểu các công thức về phép vi phân và lan truyền ngược trong học sâu. Bạn sẽ lần lượt học từ hàm số và giới hạn đến đạo hàm, quy tắc dây chuyền, gradient và phương pháp giảm độ dốc, sau đó tự tính toán quá trình lan truyền xuôi, tính hàm mất mát, lan truyền ngược và cập nhật trọng số của một mạng nơ-ron nhỏ. Không cần lập trình hay cài đặt, bạn có thể tìm hiểu các khái niệm qua hình ảnh động và kết nối chúng với các công thức cũng như quá trình học của AI.

Học Python từ đầu bằng cách tận dụng 100% ChatGPT. Thay vì giải thích khái niệm nhàm chán, chúng tôi tập trung vào việc giúp học viên trực tiếp trải nghiệm lập trình và phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề thông qua các bài toán ví dụ và thực hành. Sau khi nắm vững cú pháp cơ bản của Python, học viên có thể nâng cao kỹ năng bằng cách giải quyết nhiều bài tập khác nhau ở Level 1 và Level 2. Ngoài ra, học viên có thể kiểm tra và bổ sung những phần còn thiếu sót của mình thông qua một Exam được thiết kế như một kỳ thi thực tế. Bằng cách giải quyết bài tập định kỳ và tận dụng ChatGPT, học viên có thể có trải nghiệm học tập không nhàm chán và ghi nhớ lâu dài.

Để chuẩn bị cho bài kiểm tra viết mã của công ty CNTT [Lý thuyết cốt lõi về cấu trúc dữ liệu và thuật toán & [Đây là bài giảng giải các bài toán thực tế liên quan.] - Phiên bản Python -

Đây là khóa học thực hành tự tay chế tạo xe tự hành dựa trên AI bằng cách sử dụng Raspberry Pi và các cảm biến đa dạng.

Đây là khóa học giúp bạn dễ dàng học các khái niệm toán học quan trọng được sử dụng trong trò chơi. Những người giỏi toán thường coi những kiến thức đó là điều hiển nhiên nên khó có thể dạy với giả định rằng người học không biết gì cả. Khóa học này thực sự coi bạn là một người không chuyên và giải thích dưới góc độ của người mới bắt đầu.

Thử thách Giải đố Mã nguồn là một khóa huấn luyện tập trung trong 4 tuần về "tư duy lập trình", giúp bạn ra lệnh cho máy tính hoạt động theo ý muốn dựa trên nội dung "Học lập trình 1" của Swift Playgrounds. Thông qua việc giải quyết các nhiệm vụ giải đố trong mỗi buổi học, người tham gia sẽ tự nhiên học được cách phân tách vấn đề thành các bước nhỏ, nhận diện mẫu để sắp xếp các quy tắc lặp lại bằng vòng lặp for hoặc hàm, và đưa ra các phán đoán logic để thay đổi hành động tùy theo tình huống. Không chỉ dừng lại ở việc tìm ra đáp án đúng, người học sẽ đạt đến trình độ có thể giải thích và chỉnh sửa lý do "tại sao mình lại giải quyết theo cách này".

Khóa học này là khóa học dành cho những người chuẩn bị thi CosPro cấp 1, là quá trình giải đề mẫu COS Pro cấp 1 được công ty YBMnet (đơn vị tổ chức thi) công bố.

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.

Đây là khóa học nhập môn lại toán trung học phổ thông, bắt đầu chỉ với kiến thức toán trung học cơ sở. Nội dung được sắp xếp lại theo trình tự quan hệ nhân quả giữa các khái niệm thay vì theo thứ tự trong sách giáo khoa, giúp bạn hiểu từ đầu vì sao cần đến công thức này. Với thiết kế hoàn thành trong 24 tuần, mỗi ngày 30 phút, khóa học giúp người đi làm và người trưởng thành học tập củng cố vững chắc các khái niệm toán học thường gặp trong công việc và đời sống hằng ngày.

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.