机器学习与人工智能的数学基础

课程简介

学习机器学习的核心数学概念,学习如何在 R 和 Python  中实现它们

繁體中文課程介紹

从这 4.5 小时的课程,你会学到

  • 更新人工智能和机器学习的数学概念
  • 学习在 python 中实现算法
  • 了解这些概念如何扩展到真实世界中的机器学习问题

要求

课程说明

人工智能在过去十年中变得越来越重要,很大程度上取决于人工智能在我们日常生活中的发展和集成。 人工智能已经取得了令人震惊的进步,包括自动驾驶汽车,医学诊断,甚至在像围棋和国际象棋这样的策略游戏上击败人类。

未来的人工智能是非常有前途的,离我们不会太远当我们有自己的机器人伙伴。 这促使许多开发者开始编写代码并开始开发人工智能和机器学习程序。 然而,为人工智能和机器学习编写算法并不容易,需要广泛的编程和数学知识。

数学起着重要作用,因为它为这两个潮流的编程奠定了基础。 在这个课程中,我们已经完全涵盖了这一点。 我们设计了一个完整的课程,帮助你掌握编写人工智能和机器学习的程序和算法所需的数学基础。

这门课程是与业界专家合作设计的,目的是帮助你将人们难以理解的数学概念分解成更容易理解的概念。 这门课程涵盖了三种主要的数学理论: 线性代数、多元微积分和机率理论。

机器学习中使用线性代数符号来描述不同机器学习算法的参数和结构。 这使得线性代数成为了解神经网络如何组合以及如何操作的必要条件。

它涉及的主题包括:

  • 标量(Scalars),矢量,矩阵,张量
  • 矩阵规范
  • 特殊矩阵和矢量
  • 特征矢量
  • 多元微积分(Multivariate Calculus)-这是用来补充机器学习的学习部分。 它是用来从范例中学习,更新不同模型的参数并提高性能。

它涉及的主题包括:

  • 微分
  • 积分
  • 斜率
  • 差分操作元
  • 凸面的(Convex)优化

机率论——当我们设计这些深度学习或人工智能算法时,这些理论被用来对潜在的数据进行假设。 对于我们来说,了解机率分布的关键是很重要的,我们将在本课程中深入论述。

它涉及的主题包括:

  • 机率的要素
  • 随机变量
  • 分布
  • 方差和期望值
  • 特殊的随机变量

课程还包括每个部分之后的项目和测验,以帮助巩固你对这个主题的认识,并且确切地学习如何在现实生活中使用这些概念。

在本课程结束时,你将不仅拥有建构自己的算法的知识,还有在下一个项目中使用你的算法的自信。

现在就注册并成为下一个拥有这个基础课程的人工智能专家!

目标受众

  • 任何想要刷新或学习人工智能和机器学习所需要的数学工具的人将发现这个课程非常有用

讲师简介

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