数学是理工基础,如何才能令人信服?
隨著科技的快速發(fā)展,人工智能的重要性日漸顯現(xiàn)。
而數(shù)學知識蘊含著處理智能問題的基本思想與方法,是理解復雜算法的必備要素。在機器學習工作流程中,數(shù)學與代碼高度交織在一起,代碼通常可以根據(jù)數(shù)學直觀地構(gòu)建,甚至會共享數(shù)學符號與句法。
對于大多數(shù)新手來說,弄清楚入門人工智能需要哪些數(shù)學基礎、需要熟悉什么框架等,都至關重要。
機器學習是一個異常豐富的研究領域,有大量未解決的問題:公正、可解釋性、易用性。如同所有的學科一樣,它的基本思想不是請求式的過程,而是需要耐心地用高級數(shù)學框架思考重大難題找到解決方案。
在機器學習中,不論是在算法上理解模型代碼,還是在工程上構(gòu)建系統(tǒng),數(shù)學都有著其重要意義。因此,要了解人工智能,首先要掌握必備的數(shù)學基礎知識。
那么,如何才能快速掌握人工智能必備的數(shù)學基礎呢?
現(xiàn)超級數(shù)學建模攜手唐老師向大家精心準備《人工智能--必備數(shù)學基礎》系列課程。
唐老師將系統(tǒng)講解進軍人工智能需要掌握的各種數(shù)學模型、算法、分析方法,并借助真實案例帶領大家進行項目實戰(zhàn),全程還會附送完整的資料進行課程教學與實戰(zhàn)演練。
相信,每天都能感受到能力的提升!
《人工智能--必備數(shù)學基礎》
課程大綱
第一章:高等數(shù)學基礎(免費試學)
第二章:微積分
第三章:泰勒公式與拉格朗日
第四章:線性代數(shù)基礎
第五章:特征值與矩陣分解
第六章:隨機變量
第七章:概率論基礎
第八章:數(shù)據(jù)科學你得知道的幾種分布
第九章:核函數(shù)變換
第十章:熵與激活函數(shù)
第十一章:回歸分析
第十二章:假設檢驗
第十三章:相關分析
第十四章:方差分析
第十五章:聚類分析
第十六章:貝葉斯分析
課程特色
學習平臺——騰訊課堂
上課形式——錄播(可反復觀看)
答疑方式——課程設有學習群
課程資料——課后免費提供
課程收益
1.快速打下數(shù)學基礎
2.掌握人工智能必備數(shù)學知識
適用群體
準備邁入人工智能、數(shù)據(jù)科學領域的同學們
授課老師
作為主講人,唐老師將把多年的人工智能經(jīng)驗和數(shù)學基礎知識分享給大家。因此課程講解的不僅是知識,還有思維和方法。
特別提醒
課程價格——298元
課程優(yōu)惠:
①新學員
限量發(fā)放50元優(yōu)惠券,公眾號后臺對話框回復“數(shù)學基礎”領取
②老學員(報名過我們?nèi)我桓顿M課程的學員)
評價已報名的課程,并截圖發(fā)給助教,即可領取55元優(yōu)惠券
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注意事項
①數(shù)學基礎課程咨詢?nèi)?/span>:204235192
②課程有疑問或成功報名均請聯(lián)系助教?
小七微信:zwjlee001
大魚QQ:210187565
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的数学是理工基础,如何才能令人信服?的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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