Khóa học: Toán học Ứng dụng trong AI, Khoa học Dữ liệu và Machine Learning

Giới Thiệu Khóa Học

Giới thiệu khóa học:
Khóa học này bắt đầu bằng việc giới thiệu các khái niệm chính và vạch ra lộ trình thành công trong lĩnh vực. Bạn sẽ làm quen với các yếu tố nền tảng của đạo hàm ma trận và vectơ, khám phá các chủ đề như dạng tuyến tính và bậc hai, quy tắc chuỗi trong dạng ma trận, và đạo hàm của định thức. Mỗi khái niệm đều được củng cố thông qua các bài tập, từ thách thức bậc hai đến phương pháp bình phương tối thiểu và Gaussian.Khóa học tiếp tục với các kỹ thuật tối ưu hóa quan trọng trong khoa học dữ liệu và Machine Learning. Bạn sẽ nghiên cứu các bài kiểm tra đạo hàm bậc hai đa chiều, gradient descent trong một và nhiều chiều, cùng phương pháp Newton, bao gồm các bài tập thực hành Newton cho bình phương tối thiểu. Bên cạnh đó, khóa học tập trung vào việc thiết lập môi trường làm việc, hướng dẫn bạn cài đặt môi trường Anaconda và cài đặt các công cụ quan trọng như Numpy, Scipy, và TensorFlow.Khóa học cũng đề cập đến các chiến lược học tập hiệu quả, giải đáp những câu hỏi quan trọng như việc sử dụng YouTube để học giải tích và thứ tự ưu tiên khi tham gia các khóa học trong lĩnh vực này.Bạn sẽ dần chuyển từ các khái niệm cơ bản đến ứng dụng nâng cao, trang bị kỹ năng cần thiết để thành công trong khoa học dữ liệu và Machine Learning.Những gì bạn sẽ học:

Hiểu đạo hàm của ma trận và vectơ
Thành thạo các dạng tuyến tính và bậc hai
Áp dụng quy tắc chuỗi trong giải tích ma trận
Giải quyết các bài toán tối ưu hóa bằng Gradient Descent và phương pháp Newton
Thiết lập môi trường Anaconda cho Machine Learning
Cài đặt và sử dụng các thư viện quan trọng như Numpy và TensorFlow
Phát triển chiến lược học giải tích hiệu quả cho khoa học dữ liệu

Đối tượng học:Khóa học này phù hợp với học sinh và chuyên gia mong muốn hiểu sâu về toán học phía sau AI, khoa học dữ liệu và Machine Learning. Đây là lựa chọn lý tưởng để mở rộng kiến thức trong các lĩnh vực công nghệ tiên tiến.Yêu cầu đầu vào:

Kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính, giải tích và lập trình Python.
Sự quan tâm và đam mê khám phá lĩnh vực phức tạp này là yếu tố then chốt để có trải nghiệm học tập bổ ích.

Tác giả:Lazy Programmer: Lazy Programmer là một giảng viên trực tuyến nổi tiếng với hai bằng thạc sĩ về kỹ thuật máy tính và thống kê, cùng hơn một thập kỷ chuyên sâu về Machine Learning, nhận dạng mẫu và học sâu. Ông đã sáng tạo nhiều khóa học tiên phong và có nhiều đóng góp quan trọng trong lĩnh vực quảng cáo trực tuyến và truyền thông số, đặc biệt trong việc cải thiện tỷ lệ nhấp chuột và doanh thu.Là một kỹ sư phần mềm full-stack đa năng, ông thành thạo nhiều ngôn ngữ như Python, Ruby on Rails, C++, và nhiều lĩnh vực khác như tin sinh học và giao dịch thuật toán. Với sự am hiểu sâu rộng và khả năng đơn giản hóa các chủ đề phức tạp, ông là một nhân vật quan trọng trong giáo dục trực tuyến, dẫn dắt học viên khám phá các khía cạnh của khoa học dữ liệu và AI.

Nguồn: https://www.oreilly.com/videos/math-0-1/9781835886649/

Thanh Toán Ngay 💳

🎬 Học thử ngay!

2.099.000đ

125.000đ
(90%OFF)

Cam Kết:

✔ Hỗ trợ Vietsub: hỗ trợ tiếng việt chính xác
✔ Giá rẻ: giá phù hợp cho mọi người, tiết kiệm 90%

✔ Hoàn tiền: khi xảy ra vấn đề (FAQ)

✔ Học trước - thanh toán sau: liên hệ để được hỗ trợ

✔ Nguồn chất lượng: đến từ các brand, website uy tín
✔ Giảng viên uy tín: chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực
✔ Kiến thức mới: liên tục cập nhật bài học mới nhất
✔ Giá trị thực tiễn: thực tế dễ dàng hiểu và thực hành
✔ Hỗ trợ 24/7: giải đáp mọi thắc mắc - hỗ trợ mọi lúc
✔ Học linh hoạt: xem bất kỳ lúc nào, mọi lúc, mọi nơi.

Giảng viên

Lazy Programmer

Ngôn ngữ

Tiếng Việt/Anh

Thời Lượng

6h 16m

Nội Dung Khóa Học:

Chương 1: Giới thiệu

Giới thiệu và Nội dung tổng quan
Cách thành công trong khóa học này
Nơi lấy mã nguồn

Chương 2: Đạo hàm Ma trận và Vectơ

Giới thiệu về Đạo hàm (Phần mở đầu)
Dạng tuyến tính
Dạng bậc hai (Phần 1)
Dạng bậc hai (Phần 2)
Bài tập: Dạng bậc hai
Bài tập: Bình phương tối thiểu
Bài tập: Gaussian
Quy tắc chuỗi
Quy tắc chuỗi trong dạng ma trận
Quy tắc chuỗi mở rộng
Bài tập: Dạng bậc hai với ràng buộc
Nghịch đảo trái và phải như bài toán tối ưu
Đạo hàm của định thức
Tóm tắt phần Đạo hàm
Hộp Gợi ý

Chương 3: Các kỹ thuật tối ưu hóa

Giới thiệu về Tối ưu hóa (Phần mở đầu)
Kiểm tra đạo hàm bậc hai trong đa chiều
Gradient Descent (Một chiều)
Gradient Descent (Đa chiều)
Phương pháp Newton (Một chiều)
Phương pháp Newton (Đa chiều)
Bài tập: Phương pháp Newton cho Bình phương tối thiểu
Bài tập: Chuẩn bị mã nguồn
Gradient Descent và Phương pháp Newton trong Python
Tóm tắt phần Tối ưu hóa

Chương 4: Thiết lập Môi trường Làm việc (Phụ lục/FAQ theo yêu cầu học viên)

Cài đặt môi trường Anaconda
Hướng dẫn cài đặt Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython, Theano và TensorFlow

Chương 5: Chiến lược Học tập Hiệu quả (Phụ lục/FAQ theo yêu cầu học viên)

YouTube có thể dạy tôi Giải tích không? (Tùy chọn)
Dành cho người mới bắt đầu hay chuyên gia? Học thuật hay Thực hành? Nhanh hay chậm?
Tôi nên học các khóa học của bạn theo thứ tự nào? (Phần 1)
Tôi nên học các khóa học của bạn theo thứ tự nào? (Phần 2)

Chương 6: Phụ lục / FAQ Kết thúc