人工智能的基石是数学,没有数学基础科学的支持,人工智能很难行稳至远。
—中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗
入行人工智能,所谓的门槛和挑战本质是你对数学知识的掌握程度。
数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。
今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识,具体来说包括:
线性代数:如何将研究对象形式化?
微积分:如何深刻理解连续变化?
概率论:如何描述统计规律?
数理统计:如何以小见大?
最优化理论:如何找到最优解?
而这些知识,你都掌握了吗?
最近有很多同学都跟我吐槽说:
数学涵盖内容太多太广,不知道应该选择哪些针对性学习;
看AI教材时,发现大学学的数学知识早就忘了,导致很多算法推导根本看不明白,直接劝退;
不知道这些数学知识的实际应用场景,孤立的学习数学知识不好理解也容易学完就忘
为了解决大家死钻某个难点知识点的牛角尖而带来的挫败感、因学习过于枯燥并且没有导师讲解而选择放弃,学了数学基础但不知道如何应用等等困扰,现深度之眼重磅推出
帮你解决这一切,让你能真正迈入人工智能。
课程融合了国内知名的经典数学教材内容
紧密结合人工智能算法和实际应用场景,保证了课程质量和严密性。
我们通过对经典教材的重新梳理,抽取了机器学习中的最重要并且应用最广的知识点,通过视频的方式讲解,大大提高你的学习效率
课程循序渐进,让你以最快的方式切入,最终理解算法的内在逻辑,绝对不是只讲肤浅的概念和结论
老师在讲解课程时,很多地方都是用手写板现场手推公式,加强大家的理解
我们不仅仅教你理论知识,还要落实你的实际应用能力,高度结合实际应用场景,为入门人工智能打下夯实基础
以理论计算推理和写代码为主,五维度设计作业内容,确保你的学习效果和落地实践
思 考 题:针对重点知识提出思考, 包含面试或在实际应用中常用到的题目
公式推导:运用所学知识对重要算法公式进行推导
代码实践:使用代码实现公式及函数
画 图:画出一些算法和公式的实现过程
总 结:通过思维导图、博客笔记等对学过的内容进行总结和回顾。
除此之外,对于我们提供的作业,还会进行视频的讲解,让大家在完成任务后,知道自己错在哪里
以上大纲内容均为视频讲解
为你讲透人工智能所需的全套数学知识
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报名时间:2019.12.14—2019.12.23
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