Essential Math for AI: Concepts to Applications (bằng tiếng Anh).

Nhiều tài nguyên dạy cách sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo, nhưng để thực sự thành thạo AI cần phải hiểu các nền tảng toán học của nó. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ sở hữu một khung toán học vững chắc, trao quyền cho bạn tự tin tiếp cận, phân tích và bắt đầu thực hiện các thuật toán và mô hình trí tuệ nhân tạo khác nhau. Bạn sẽ học được: * Hiểu các khái niệm đại số tuyến tính cơ bản cho việc biểu diễn và biến đổi dữ liệu * Nắm bắt các nguyên tắc cơ bản của giải tích, bao gồm gradient cho tối ưu hóa mô hình * Học xác suất cốt lõi và thống kê để giải thích dữ liệu và mô hình không chắc chắn * Apply optimization techniques like gradient descent to train machine learning models * Tìm hiểu nền tảng toán học của các thuật toán AI phổ biến, chẳng hạn như mạng nơron * Phát triển một khung khái niệm để hiểu kiến trúc AI hiện đại và nền tảng toán học của chúng Chương trình này bắt đầu với các thuật ngữ và khái niệm toán học cơ bản, dần dần xây dựng hướng tới ứng dụng thực tế của chúng trong trí tuệ nhân tạo. Bạn sẽ chuyển từ hiểu biết lý thuyết sang khái quát hóa cách những trừu tượng này giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, không có kinh nghiệm trước đó trong toán học hay trí tuệ nhân tạo. Tất cả các khái niệm cơ bản cần thiết được dạy từ đầu. Bắt đầu hành trình của bạn để hiểu sâu hơn về trí tuệ nhân tạo hôm nay.