Linear Algebra Foundations for Data Science and Engineering (bằng tiếng Anh).

Nhiều lĩnh vực kỹ thuật hiện đại, từ khoa học dữ liệu đến kỹ sư, phụ thuộc rất nhiều vào ngôn ngữ của ma trận và vectơ. Hiểu được các khái niệm toán học này là cần thiết để xây dựng các thuật toán mạnh, phân tích các tập dữ liệu phức tạp, và giải quyết các vấn đề kỹ thuật thực tế. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng để làm chủ đại số tuyến tính từ đầu, dịch các lý thuyết toán học trừu tượng thành các công cụ thực tế, trực quan. Bằng cách đọc qua các giải thích cấu trúc của chúng tôi và làm việc thông qua các bài tập viết thực tế, bạn sẽ phát triển một trực giác toán học mạnh mẽ. Bạn sẽ chuyển từ việc chỉ nhớ các bước tính toán đến việc thực sự hiểu các mối quan hệ hình học và đại số dẫn đến tính toán và phân tích dữ liệu hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản bao gồm không gian vector, không gian con, và độc lập tuyến tính. - Các phép toán ma trận, định thức, và giải các hệ thống phương trình tuyến tính. - Tìm hiểu các biến đổi tuyến tính và cách họ vẽ dữ liệu qua các chiều khác nhau. - Tính toán các giá trị riêng và vector riêng để thực hiện giảm chiều và phân tích thành phần chính. - Apply matrix factorization techniques such as Singular Value Decomposition (SVD) và LU phân chia. - Thực hành chuyển chứng minh toán học lý thuyết thành logic thuật toán cấu trúc. Chương trình này bắt đầu với thuật ngữ cơ bản, định nghĩa cơ bản và giải thích hình học của vector trước khi hướng dẫn bạn từng bước qua ma trận, biến đổi và phân tích cao cấp. Mỗi khái niệm được kết hợp với các ví dụ và ứng dụng viết để tăng cường việc học của bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng, và sinh viên kỹ thuật muốn có một nền tảng toán học vững chắc. Không cần có nền tảng toán học tiên tiến trước đó. Bắt đầu xây dựng nền tảng toán học của bạn hôm nay và giải phóng sức mạnh của đại số tuyến tính.